Y YAM Studio
Spark Performance Audit

Spark job Anda lambat dan mahal? Kami temukan penyebabnya.

Audit menyeluruh pipeline Apache Spark Anda — dari Spark UI, event log, kode, sampai layout tabel — dengan hasil berupa daftar perbaikan yang diurutkan berdasarkan dampaknya. Bukan saran umum, tapi bukti dari job Anda sendiri.

Jadwalkan konsultasi 30 menit Lihat cara kerjanya

Gratis, tanpa komitmen. Cukup ceritakan job mana yang paling menyusahkan.

Stage 7 · durasi per task ilustrasi
t0
t1
t2
t3
t4
t5
t6
t7
Satu task menahan seluruh stage, core lain menganggur. Masalah seperti ini tidak selesai dengan menambah server — harus ditemukan akar masalahnya.

Tanda-tanda Anda butuh audit

Job harian molor melewati SLA, padahal volume data tidak naik drastis.
Tagihan cluster terus naik dan solusi yang dipakai selama ini hanya menambah node.
Error OOM, executor lost, atau shuffle fetch failed muncul berulang dan di-retry manual.
Satu tabel berisi ribuan file kecil, query sederhana butuh menit, bukan detik.
Tidak ada yang berani menyentuh pipeline lama karena tidak ada yang paham kenapa ia lambat.
Migrasi ke Iceberg / Delta / platform baru sedang direncanakan dan Anda ingin layout yang benar sejak awal.
Cakupan audit

Enam area yang paling sering jadi sumber masalah

01

Data skew & shuffle

Key panas, partisi timpang, shuffle yang sebenarnya tidak perlu terjadi.

02

Strategi join

Sort-merge vs broadcast, urutan join, filter yang terlambat diterapkan.

03

Layout file & partisi

Small files, partition pruning yang gagal, format & kompresi, maintenance tabel.

04

Konfigurasi & sizing

Executor, memory, AQE, shuffle partitions — disesuaikan dengan beban nyata, bukan nilai default.

05

Kode PySpark / Spark SQL

UDF Python, collect() dan cache() yang salah tempat, logika yang bisa disederhanakan.

06

Keandalan pipeline

Idempotensi, retry, incremental load, dan pola MERGE yang aman dijalankan ulang.

Proses

Empat langkah, ruang lingkup jelas sejak awal

Langkah 1 · 30 menit

Konsultasi awal

Gratis. Kita petakan job yang paling bermasalah dan tentukan ruang lingkup audit.

Langkah 2 · 1–2 hari

Akses read-only

Event log / Spark UI, kode job, dan konfigurasi cluster. Tidak perlu akses ke data mentah.

Langkah 3 · 3–5 hari kerja

Analisis

Diagnosa per stage, uji hipotesis perbaikan, dan estimasi dampaknya.

Langkah 4 · 60 menit

Presentasi & laporan

Walkthrough temuan bersama tim Anda, lalu laporan tertulis untuk ditindaklanjuti.

Yang Anda terima

Laporan yang bisa langsung dikerjakan tim Anda

  • Bottleneck utama beserta buktinya — metrik stage, screenshot Spark UI, dan potongan plan yang relevan.
  • Rekomendasi berprioritas — diurutkan berdasarkan dampak dibanding usaha implementasi.
  • Contoh perubahan kode & konfigurasi untuk job prioritas, siap diuji tim Anda.
  • Estimasi penghematan waktu proses dan biaya compute.
  • Sesi tanya jawab selama [JUMLAH HARI] hari setelah laporan diserahkan.
Paket

Harga tetap, tanpa tagihan per jam yang membengkak

Audit Satu Pipeline

Rp500.000

Untuk satu job atau pipeline yang paling kritis. Cocok sebagai langkah pertama.

  • 1 pipeline (hingga 5 stage)
  • Laporan + presentasi 60 menit
  • Selesai dalam 3 hari kerja

Audit Platform

Paling lengkap
Rp3.000.000

Untuk tim dengan banyak job harian dan tagihan cluster yang terus naik.

  • Hingga 10 pipeline + konfigurasi cluster
  • Review layout tabel & maintenance
  • Roadmap perbaikan 1 bulan

Implementasi Perbaikan

Per proyek

Setelah audit, kami bisa mengerjakan perbaikannya bersama tim Anda.

  • Ruang lingkup dari hasil audit
  • Pengukuran sebelum & sesudah
  • Transfer pengetahuan ke tim
Siapa yang mengaudit

Yosie Abdul Muzanil

Founder YAM Studio, data engineer yang terbiasa menangani pipeline Spark untuk klien dengan volume data besar — terutama ketika job sudah berjalan tetapi mentok di performa dan biaya. Penulis ebook PySpark End-to-End: Catatan Belajar Lengkap.

[Tambahkan 1–2 kalimat kredensial: tahun pengalaman, platform yang dikuasai, sertifikasi]

Akses read-only. Kami membaca log, kode, dan konfigurasi — tidak mengubah apa pun di sistem Anda.
NDA siap ditandatangani sebelum akses apa pun diberikan.
Data mentah tetap di tempat Anda. Audit cukup dengan event log dan metadata.

Pertanyaan yang sering diajukan

Platform apa saja yang bisa diaudit?

Spark di Databricks, AWS EMR, Google Dataproc, Spark on Kubernetes, maupun cluster on-premise. Selama ada event log atau akses Spark UI, audit bisa dilakukan.

Apakah perlu akses ke data produksi?

Tidak. Event log, kode job, konfigurasi, dan metadata tabel (jumlah & ukuran file, skema partisi) sudah cukup untuk sebagian besar temuan.

Bagaimana jika audit tidak menemukan perbaikan berarti?

[KEBIJAKAN GARANSI — mis. jika tidak menemukan minimal N rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti, biaya dikembalikan]

Apakah bisa sekalian mengerjakan perbaikannya?

Bisa, lewat paket Implementasi Perbaikan. Ruang lingkup dan biayanya ditentukan dari hasil audit, jadi Anda tahu persis apa yang dikerjakan.

Tim kami ingin belajar sendiri. Ada pilihan lain?

Ada ebook PySpark End-to-End dan Spark Lakehouse Lab untuk latihan mandiri, serta sesi workshop internal [TAUTAN / KETERANGAN].

Ceritakan job Spark yang paling menyusahkan Anda.

Konsultasi 30 menit gratis. Jika audit tidak cocok untuk kasus Anda, kami akan bilang terus terang.

yosieam@yamstudio.fyi