data_engineer

🚀 Helm 4: 10 Tahun Helm & Pembaruan Terbesar Sejak 6 Tahun Terakhir

📌 Problem Statement1. Kompleksitas aplikasi & multi-cluster membuat manajemen helm chart semakin sulit.2. Pipeline CI/CD dan keamanan helm chart menjadi hambatan besar bagi tim DevOps.3. Helm belum mendapat update besar selama bertahun-tahun sehingga fitur-fiturnya mulai tertinggal kebutuhan modern.🛠️ Metodologi / Solusi / Hipotesis1. Helm 4 hadir sebagai pembaruan mayor untuk ulang tahun ke-10.2. Peningkatan inti:a. … Read more🚀 Helm 4: 10 Tahun Helm & Pembaruan Terbesar Sejak 6 Tahun Terakhir

🚀 Wrangling Kubernetes Contexts

📌 Problem Statement1. Konsep “context” di Kubernetes sering kurang disadari dan dikelola asal-asalan — padahal konteks aktif menentukan ke cluster mana perintah akan dijalankan. 2. Banyak tim mengandalkan current-context, alias mekanisme yang mudah dilupakan atau salah digunakan ketika lingkungan produksi, staging, dev bercampur. 3. Tooling yang menangani konteks sering tidak konsisten atau belum cukup untuk … Read more🚀 Wrangling Kubernetes Contexts

🚀 PostgreSQL Internals “Hiding in Plain Sight”

📌 Problem Statement1. Banyak engineer fokus pada query & indeks, padahal PostgreSQL menyimpan metadata internal yang sangat berguna namun jarang dimanfaatkan.2. Tanpa memahami katalog & view statistik internal, tuning dan troubleshooting jadi lebih lambat.3. Potensi peningkatan performa sering terlewat karena tidak mengeksplor sistem metadata bawaan PostgreSQL. 🛠️ Metodologi / Solusi / Hipotesis1. Artikel menyoroti penggunaan … Read more🚀 PostgreSQL Internals “Hiding in Plain Sight”

🚀 PostgreSQL Marathon 2-013: Mengapa Perlu Menjaga Set Indeks Tetap Ringan

📌 Problem Statement1. Terlalu banyak indeks pada tabel dapat memperlambat kinerja secara signifikan, baik untuk operasi tulis maupun baca. 2. Indeks yang tidak digunakan atau berlebih memboroskan disk, mencemari cache, dan menambah beban autovacuum serta WAL. 3. Tanpa pemeliharaan rutin (menghapus indeks redundan, merekonstruksi indeks yang terfragmentasi), sistem database dapat kehilangan efisiensi tanpa ketahuan. 🛠️ … Read more🚀 PostgreSQL Marathon 2-013: Mengapa Perlu Menjaga Set Indeks Tetap Ringan

🚀 Ingress NGINX Retirement: What You Need to Know

📌 Problem Statement1. Ingress NGINX selama ini menjadi controller paling populer, tetapi model pemeliharaannya tidak lagi berkelanjutan — jumlah maintainer sangat sedikit.2. Fitur fleksibel seperti “snippets” menambah risiko keamanan dan membuat codebase sulit dirawat.3. Tanpa rencana migrasi, organisasi berisiko menjalankan beban produksi di software yang akan berhenti menerima patch keamanan.🛠️ Methodology / Solusi / Hypothesis1. … Read more🚀 Ingress NGINX Retirement: What You Need to Know

🚀 Strix: Agen AI Pentesting Otomatis untuk Aplikasi Modern

📌 Problem Statement1. Pentest manual dan tool SAST/DAST tradisional lambat, menghasilkan banyak false positive, dan sulit diintegrasikan ke CI/CD.2. Developer sering kekurangan tooling praktis untuk menguji kerentanan nyata (rekon → eksploitasi → validasi) di lingkungan development.3. Tidak ada tool “developer-friendly” yang dapat menjalankan eksploitasi secara aman dalam sandbox. 🛠️ Metodologi / Solusi / Hipotesis1. Strix … Read more🚀 Strix: Agen AI Pentesting Otomatis untuk Aplikasi Modern

🛠️ Menyelami Sistem Pengindeksan Apache Hudi (Bagian 2)

🚩 Problem StatementPada skala lakehouse besar, partisi dan statistik kolom saja tidak cukup untuk menjawab query kompleks. Banyak query membutuhkan pencocokan tepat (equality), filter dengan transformasi ekspresi, serta proses indexing yang tidak mengganggu operasi baca/tulis. Hudi perlu menyediakan indexing yang cepat, fleksibel, dan aman untuk sistem yang aktif terus-menerus.🛠️ Methodologi / Solusi1️⃣ Record Index & … Read more🛠️ Menyelami Sistem Pengindeksan Apache Hudi (Bagian 2)

📚 “Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse, Data Mesh: Apa Itu dan Apa Bedanya”

🚩 Problem StatementBanyak organisasi kini menghadapi kerangka data yang kompleks: data terstruktur, semi-terstruktur, hingga tak terstruktur, volume besar, banyak domain bisnis berbeda. Ada kebutuhan untuk memilih arsitektur yang tepat—apakah tetap menggunakan gudang data warehouse, menggunakan lake, mencoba lakehouse, atau bergeser ke model domain-terdistribusi seperti data mesh. Artikel ini menjelaskan dan membandingkan keempatnya. 🛠️ Methodologi / … Read more📚 “Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse, Data Mesh: Apa Itu dan Apa Bedanya”

🚀 Amazon S3 Tables Kini Mendukung Tagging untuk Tabel

📌 Problem Statement1. S3 Tables sebelumnya tidak mendukung tagging pada level tabel → sulit melakukan cost allocation granular dan ABAC (attribute-based access control).2. Pengelolaan izin berbasis resource-ID membuat kebijakan IAM kompleks & sulit diskalakan.3. Perusahaan data lake modern butuh cara mudah untuk memetakan project/lingkungan/departemen pada tabel mereka. 🛠️ Methodology / Solusi / Hipotesis1. AWS menambahkan … Read more🚀 Amazon S3 Tables Kini Mendukung Tagging untuk Tabel

🚀 2025 SaaS Benchmarks Report – High Alpha & Growth Unhinged

📌 Problem Statement1. Industri SaaS menghadapi tantangan: metriks pertumbuhan, retensi, dan efisiensi semakin sulit dilacak secara akurat di era AI. 2. Model bisnis SaaS tradisional mulai terguncang karena meningkatnya beban komputasi AI, perubahan pola pembelian, dan kebutuhan monetisasi baru. 3. Startup SaaS perlu benchmark terbaru untuk menentukan ke mana harus fokus (misalnya: harga, tim, saluran … Read more🚀 2025 SaaS Benchmarks Report – High Alpha & Growth Unhinged