data_engineer

🚀 DigitalOcean GPU Observability: Lebih Banyak Insight Untuk Droplets & Cluster DOKS

📌 Problem Statement1. Jalankan beban kerja AI seperti training atau inference memerlukan GPU — tapi tanpa metrik yang tepat, sulit memantau pemanfaatannya secara efektif. 2. Banyak pengguna tidak punya visibilitas tentang kondisi GPU (utilisasi, suhu, daya), sehingga risiko bottleneck atau kerusakan tersembunyi meningkat. 3. Setup observability sering rumit atau memerlukan agen khusus — menghambat adopsi … Read more🚀 DigitalOcean GPU Observability: Lebih Banyak Insight Untuk Droplets & Cluster DOKS

🚀 Observabilitas I/O untuk Data Lake Uber yang Berskala Petabyte

📌 Problem Statement1. Uber beralih ke arsitektur hybrid-cloud (“CloudLake”) dengan penyimpanan petabyte-skala, sehingga sulit memantau pola akses data, latensi I/O, serta biaya egress antar-cloud/zonasi.2. Observabilitas sebelumnya terbatas pada engine tertentu (misalnya Presto); ribuan job Spark, YARN, dan aplikasi lain tidak terpantau.3. Skalanya ekstrem: 6,7 juta YARN containers, 400.000 Spark apps, dan 350.000 Presto queries per … Read more🚀 Observabilitas I/O untuk Data Lake Uber yang Berskala Petabyte

🚀 Yelp Memodernisasi Infrastruktur Data Menjadi Streaming Lakehouse di Amazon Web Services

📌 Problem Statement1. Pipeline data Yelp sebelumnya membutuhkan waktu hingga 18 jam untuk siap dianalisis.2. Arsitektur lama mengandalkan Kafka sebagai storage permanen dan format CDC khusus yang kompleks, sulit dipelihara, serta mahal.3. Yelp harus memenuhi kebutuhan real-time analytics, efisiensi biaya, dan kepatuhan GDPR di tengah pertumbuhan data masif. 🛠️ Methodology / Solusi / Hypothesis1. Yelp … Read more🚀 Yelp Memodernisasi Infrastruktur Data Menjadi Streaming Lakehouse di Amazon Web Services

🚀 ClickHouse ‘AI-First’ Data Warehouse: Evolusi Internal Skala Petabyte

📌 Problem Statement1. ClickHouse mengelola data internal dalam skala ~2,1 PB, tetapi arsitektur lamanya masih berfokus pada BI tradisional (batch besar, latensi tinggi).2. Kebutuhan baru: analytics real-time, feature store untuk AI/ML, dan akses cepat lintas-tim.3. Infrastruktur data harus mampu melayani laporan historis sekaligus query ad-hoc untuk aplikasi AI modern. 🛠️ Methodology / Solusi / Hypothesis1. … Read more🚀 ClickHouse ‘AI-First’ Data Warehouse: Evolusi Internal Skala Petabyte

🚀 650GB Data Delta Lake di S3: Polars vs DuckDB vs Daft vs Spark

📌 Problem Statement1. Dataset ~650 GB dalam format Delta Lake di S3 sering dianggap “cukup besar” sehingga harus menggunakan engine cluster seperti Spark — padahal belum tentu.2. Banyak organisasi masih mempercayai infrastruktur besar (cluster terdistribusi) meskipun kebutuhan query mereka sederhana, sehingga biaya dan kompleksitas tetap tinggi.3. Dibutuhkan studi perbandingan kuantitatif antara engine ringan (single-node) dengan … Read more🚀 650GB Data Delta Lake di S3: Polars vs DuckDB vs Daft vs Spark

🚀 Batch vs Real-Time Data Pipelines — Apakah Kita Masih Harus Memilih?

📌 Problem Statement1. Data engineering sering dihadapkan pada pertanyaan: apakah pipeline harus batch atau real-time? — meskipun kenyataannya banyak use-case yang bisa menggunakan salah satu. 2. Real-time terdengar “lebih bagus”, tetapi seringkali biayanya jauh lebih tinggi, kompleksitas operasional naik, dan nilai bisnis yang didapat tidak selalu sebanding. 3. Banyak tim memilih real-time tanpa mempertimbangkan seberapa … Read more🚀 Batch vs Real-Time Data Pipelines — Apakah Kita Masih Harus Memilih?

🚀 Mempercepat Produk Data: Perbaiki Pondasi Terlebih Dahulu

📌 Problem Statement1. Banyak tim data gagal dalam menskalakan produk data bukan karena model yang buruk, melainkan karena pondasi data yang lemah. 2. Pipeline sering dianggap sebagai tugas teknis—padahal harus diperlakukan sebagai produk dengan roadmap, pemilik, dan SLA yang jelas. 3. Praktik seperti skrip sekali jadi, schema yang tidak stabil, dan kurangnya observabilitas menyebabkan pipeline … Read more🚀 Mempercepat Produk Data: Perbaiki Pondasi Terlebih Dahulu

🚀 Menanti SQL :202y — “GROUP BY ALL” yang Memudahkan Agregasi

📌 Problem Statement1. Dalam SQL tradisional, ketika kita menulis sesuatu seperti:SELECT a, AVG(b) FROM t1 GROUP BY a;sudah jelas bahwa kolom non-agregat (a) harus ada di GROUP BY. Namun jika ada banyak kolom atau ekspresi kompleks, kita harus mengetik ulang semuanya — yang rentan kesalahan dan menyulitkan pemeliharaan. 2. Untuk query lebih panjang dan lebih … Read more🚀 Menanti SQL :202y — “GROUP BY ALL” yang Memudahkan Agregasi

🚀 “SQL Direkayasa Ulang untuk Era AI dengan Fungsi-Fungsi AI di BigQuery”

📌 Problem Statement1. Bahasa SQL telah lama menjadi tulang punggung analitik data terstruktur—namun ketika kita masuk ke era data tak terstruktur (teks, gambar, video) dan AI generatif, SQL saja tidak cukup fleksibel. 2. Integrasi model besar (LLM) dengan alur SQL sering dibebani oleh pemindahan data, prompt‐engineering, pemilihan model, dan tuning parameter—yang mahal dan sulit di … Read more🚀 “SQL Direkayasa Ulang untuk Era AI dengan Fungsi-Fungsi AI di BigQuery”

🤖 “100 Use Cases Agen AI di Notion AI” — Panduan Lengkap

🚩 Problem StatementTidak sedikit tim internal (sales, produk, TI, HR) masih menghabiskan banyak waktu untuk pekerjaan rutin: membuat dokumen laporan, mensinkronisasi catatan rapat, menyusun tugas dari hasil brainstorming, memindahkan informasi antar sistem. Notion mendeteksi bahwa tantangan utama bukan kurang tools, tapi tools tidak otomatis menyelesaikan pekerjaan berulang secara cerdas. 🛠️ Metodologi / SolusiNotion menyediakan panduan … Read more🤖 “100 Use Cases Agen AI di Notion AI” — Panduan Lengkap