architect

🧠 Hybrid Intelligence: Kenapa Transformasi AI Gagal Total Tanpa Psikologi Manusia

Banyak perusahaan terjebak ilusi: beli tools AI canggih, dashboard menyala terang, tapi 3 bulan kemudian tidak ada yang pakai. Artikel ini mengungkap bahwa masalah utamanya bukan di kode program (teknis), tapi di “arsitektur psikologis” manusianya (eksistensial). 🚧 Masalah: “Organizational Autoimmune Response” 🏢 Perusahaan sering menganggap AI cuma sekadar teknologi plug-and-play. Hasilnya? “Pilot purgatory”. Teknologi tersedia, … Read more🧠 Hybrid Intelligence: Kenapa Transformasi AI Gagal Total Tanpa Psikologi Manusia

🚨 Bahaya Tersembunyi di Balik AI Agent: Mengamankan Model Context Protocol (MCP)

Model Context Protocol (MCP) sedang mengubah cara kita menggunakan LLM, mengubahnya dari chatbot pasif menjadi “Agent” aktif yang bisa eksekusi tugas nyata. Tapi, kebebasan baru ini membawa risiko keamanan serius yang belum tercover standar lama seperti NIST atau ISO. 😱 Masalah: Ketika Agent Terlalu “Polos” Masalah utamanya adalah pergeseran dari integrasi API yang statis (dikontrol … Read more🚨 Bahaya Tersembunyi di Balik AI Agent: Mengamankan Model Context Protocol (MCP)

💸 Panduan Lengkap Billing 5 Cloud Data Warehouse Raksasa: Jangan Sampai Boncos!

Bingung kenapa tagihan cloud data warehouse membengkak padahal price list-nya terlihat murah? Artikel ini membedah tuntas cara kerja billing 5 pemain utama (Snowflake, Databricks, ClickHouse, BigQuery, Redshift) agar kamu bisa membandingkannya secara apple-to-apple.📉 Masalah: Harga di Brosur vs Realita TagihanSeringkali engineer terjebak ilusi harga karena setiap vendor menggunakan bahasa yang berbeda:🤯 Satuan yang Membingungkan: Snowflake … Read more💸 Panduan Lengkap Billing 5 Cloud Data Warehouse Raksasa: Jangan Sampai Boncos!

🤖 Bedah Arsitektur AI Atlassian: Rahasia JSM Virtual Agent

Atlassian baru saja membuka “dapur pacu” di balik Jira Service Management (JSM) Virtual Agent mereka. Bagaimana cara mereka mengubah customer support menjadi jauh lebih cepat, akurat, dan otomatis menggunakan AI? Mari kita bedah studi kasusnya. 🚧 Masalah: Mimpi Buruk Backend yang Terpecah Sebelum sukses seperti sekarang, sistem chat JSM menghadapi kendala teknis yang serius: 😵 … Read more🤖 Bedah Arsitektur AI Atlassian: Rahasia JSM Virtual Agent

🛑 Stop Mimpi Buruk “Pipeline Error” di Hari Senin: Data Contract Simpel dengan Python

Pernah merasa aman deploy model di hari Jumat sore, tapi disambut pesan error saat masuk kerja hari Senin? Artikel ini membahas cara ampuh (dan gratis) untuk menjaga pipeline data kamu tetap stabil menggunakan library open-source. 🧐 Masalah: Hantu Bernama Schema Drift 😱 Skenario klasik: Metrik hijau saat deploy, tapi hancur saat data baru masuk. Masalahnya … Read more🛑 Stop Mimpi Buruk “Pipeline Error” di Hari Senin: Data Contract Simpel dengan Python

🆔 Database Kamu Lemot Pakai UUID? Kenalan Yuk sama ULID! 🚀

Pernah merasa performa insert database melambat seiring bertambahnya data? Atau pusing melihat log yang isinya angka acak susah dibaca? Artikel dari Package Main menyarankan kita untuk meninggalkan UUID v4 standar dan beralih ke ULID. Ini bedahannya: 1. ⚠️ Problem Statement (Masalah) 🧩 Index Fragmentation: UUID v4 itu sifatnya acak total (completely random). Saat disimpan sebagai … Read more🆔 Database Kamu Lemot Pakai UUID? Kenalan Yuk sama ULID! 🚀

🍔 Lapar? Search Engine Uber Eats Gak Boleh Lemot! Ini Rahasia Arsitekturnya 🚀

Pernah mikir gak, pas kamu ketik “Burger” di Uber Eats, kenapa hasilnya beda sama temanmu? Dan kenapa resto yang “Tutup” jarang muncul? Uber Engineering baru aja sharing evolusi gila-gilaan dari sistem pencarian pengiriman (Delivery Search) mereka. Ini bukan sekadar SELECT * FROM restaurants lho! 1. ⚠️ Problem Statement (Masalah) * Kompleksitas Ganda: Pencarian harus menggabungkan … Read more🍔 Lapar? Search Engine Uber Eats Gak Boleh Lemot! Ini Rahasia Arsitekturnya 🚀

🗣️ Bos Minta “Real-Time AI Dashboard”? Hati-hati, Maksudnya Belum Tentu Itu! 📉

Pernah enggak sih eksekutif datang membawa laporan Gartner terus nanya: “Kenapa kita belum punya Data Mesh?” atau minta “Dashboard 3D Real-time” kayak yang mereka lihat di konferensi?Seattle Data Guy (Ben Rogojan) menyebut ini sebagai masalah komunikasi fundamental: kosakata data sudah “bocor” ke orang bisnis tanpa makna aslinya, menciptakan ekspektasi yang tidak nyambung.Ini terjemahan “Bahasa Bisnis” … Read more🗣️ Bos Minta “Real-Time AI Dashboard”? Hati-hati, Maksudnya Belum Tentu Itu! 📉

[NEWS] 🌊 Dilema Ingest Data Real-Time: Flink, Kafka Connect, atau Routine Load? (Studi Kasus Fresha Part 2) 🚀

Melanjutkan seri perjalanan data Fresha, bagian kedua ini fokus pada satu tantangan krusial: Bagaimana cara memindahkan data CDC (Change Data Capture) dari Kafka ke StarRocks dengan cepat dan akurat? Tim Fresha melakukan PoC (Proof of Concept) pada 3 metode berbeda. Ini hasil bedahannya: 1. ⚠️ Problem Statement (Masalah) 🔥 Ingestion Bottleneck: Data transaksi mengalir deras … Read more[NEWS] 🌊 Dilema Ingest Data Real-Time: Flink, Kafka Connect, atau Routine Load? (Studi Kasus Fresha Part 2) 🚀

🐘 PostgreSQL 19 Makin Ngebut: Aggregations Pakai “Turbo” AVX-512!

Buat yang suka ngeluh query SUM() atau AVG() lemot pas data udah jutaan baris, ada kabar gembira dari masa depan (PostgreSQL 19). Hans-Jürgen Schönig dari Cybertec baru aja pamer benchmark gila-gilaan.Ini bedahannya: 1. ⚠️ Problem Statement (Masalah) * CPU Nganggur: CPU modern punya fitur canggih, tapi database tradisional seringkali memproses data satu per satu (scalar … Read more🐘 PostgreSQL 19 Makin Ngebut: Aggregations Pakai “Turbo” AVX-512!