8 Proyek Komputasi Awan Terbaik untuk Semua Tingkat

Organisasi telah memindahkan sumber daya TI mereka ke cloud, yang mendorong berkembangnya komputasi awan. Tujuannya adalah menemukan cara memanfaatkan platform cloud seperti AWS, GCP, dan Azure untuk membangun solusi yang sesuai dengan kebutuhan organisasi. Karena itu, permintaan terhadap profesional teknologi, seperti cloud engineer yang memahami lingkungan cloud, terus meningkat.

Bangun keterampilan Anda dengan proyek-proyek komputasi awan berikut dan mulailah meniti karier di bidang cloud computing. Jika Anda baru di bidang ini, lihat kursus Understanding Cloud Computing kami dan baca panduan kami tentang cara menjadi cloud engineer.

Mengapa Mengerjakan Proyek Komputasi Awan?

Cloud bisa terasa mengintimidasi dan membutuhkan pengalaman langsung untuk benar-benar dipahami. Pengalaman praktik adalah cara terbaik untuk mempelajari cara kerja lingkungan cloud. Itulah mengapa memiliki proyek komputasi awan itu penting. Anda bisa mendapatkan pengalaman sekaligus membangun sesuatu yang dapat digunakan saat proses mencari kerja.

Proyek Komputasi Awan untuk Pemula

Proyek-proyek pemula ini akan membantu Anda mulai menggunakan platform cloud untuk tugas sederhana. Fokusnya adalah melakukan hal-hal yang biasanya dilakukan di on-premises, seperti meng-host situs web tetapi dibangun di cloud.

1. Hosting situs web statis

Meng-host situs web di platform cloud adalah proyek mendasar yang menunjukkan pemahaman dasar tentang cloud. Ini memastikan Anda memahami peran komputasi awan dalam menggantikan infrastruktur TI tradisional sekaligus memberi pengantar ke berbagai fitur cloud.

Sumber daya:

Panduan yang bagus untuk diikuti adalah proyek-proyek teratas untuk AWS di DataCamp. Jika Anda baru dengan AWS secara umum, pertimbangkan untuk mengambil kursus pengantar AWS terlebih dahulu untuk mendapatkan pengalaman dengan platform AWS. Menggabungkan keduanya akan membantu Anda memulai proyek komputasi awan pertama!

Keterampilan yang Dipelajari:

• Cara menggunakan AWS untuk web hosting
• HTML dasar dan desain situs web
• Dasar-dasar AWS

2. Aplikasi email/SMS tanpa server

Langkah berikutnya adalah memanfaatkan cloud untuk berinteraksi dengan pengguna. Fitur umum yang sering ditemui adalah kemampuan menghubungi pelanggan setelah mereka mengisi formulir. Ini bisa untuk promosi, konfirmasi, atau reservasi. Dengan cloud, kita dapat mengelola semua ini melalui koneksi API. Tujuan umumnya adalah memiliki situs web statis yang di-host di layanan cloud, yang kemudian membagikan informasi itu dengan komponen cloud lainnya untuk mengirim email atau SMS yang sesuai.

Dari cloudisfree: diagram alur tentang bagaimana tampilan aplikasi email/SMS tanpa server

Sumber daya:

Sumber yang bagus untuk diikuti adalah dari cloudisfree, yang membimbing Anda melalui proses aplikasi pengiriman tanpa server. Ini juga menggunakan Amazon AWS dan seharusnya menjadi tambahan yang mudah untuk proyek sebelumnya jika Anda telah berhasil membuat situs web dinamis. Ini juga waktu yang tepat untuk memperdalam keterampilan AWS dengan kursus AWS Cloud and Technology services di DataCamp.

Keterampilan yang Dipelajari:

• AWS Lambda
• API Gateway
• AWS Step Functions
• Keterampilan Python untuk membuat fungsi
• HTML dan JSON untuk interaktivitas situs

Proyek Komputasi Awan Tingkat Menengah

Setelah memiliki pengalaman dasar cloud, sekarang saatnya naik tingkat dengan aplikasi yang lebih praktis. Pada proyek-proyek ini, kita akan fokus mengembangkan keterampilan dasar yang telah Anda pelajari. Anda kini seharusnya mampu menggunakan cloud untuk membangun aplikasi cloud siap produksi mengikuti arsitektur modern.

3. Analitik data di cloud

Porsi komputasi awan yang terus berkembang kini didedikasikan untuk analitik data. Seiring meningkatnya volume data, organisasi semakin mengandalkan solusi data berbasis cloud untuk menemukan jawaban atas pertanyaan data mereka. Sebagai cloud engineer, Anda berkesempatan membuat analitik otomatis menggunakan platform cloud. Berkat skalabilitasnya, solusi analitik berbasis cloud dapat tumbuh dengan mudah mengikuti peningkatan permintaan. Dalam proyek ini, Anda akan mempraktikkan penerapan end-to-end dari penyimpanan data hingga analitik data. Dengan demikian, Anda benar-benar memahami bagaimana data masuk ke cloud dan diubah menjadi jawaban.

Sumber daya:

Lihat panduan kami tentang memulai dengan Azure Synapse. Jika Anda belum banyak berpengalaman dengan Azure, saya sarankan terlebih dahulu melihat kursus Understanding Microsoft Azure dan membaca beberapa artikel tentang Azure, solusi cloud dari Microsoft. Pangsa pasarnya terus bertumbuh dan berpotensi dominan di pasar tertentu dibandingkan AWS dan GCP.

Keterampilan yang Dipelajari:

• Dasar-dasar Azure Storage
• Azure Synapse
• Analitik data di cloud

4. Aplikasi web 3-tier

Ini adalah perkembangan alami dari situs web statis. Anda membuat arsitektur situs web yang lebih kompleks yang memanfaatkan fitur terbaik dari cloud. Aplikasi web 3-tier memisahkan lapisan web, aplikasi, dan data. Lapisan web berfokus pada antarmuka pengguna, lapisan aplikasi berfokus pada backend, dan lapisan data berfokus pada penyimpanan data. Ini bagus karena setiap bagian dapat diskalakan secara independen dan memungkinkan penerapan keamanan terpisah untuk tiap komponen. 

Membangun aplikasi web 3-tier di cloud membutuhkan pemahaman tentang produk cloud mana yang paling cocok untuk setiap lapisan dan bagaimana menghubungkannya menjadi satu layanan.

Dari dokumentasi AWS: diagram arsitektur untuk aplikasi web tiga lapis

Sumber daya:

Pastikan Anda memahami dasar-dasar cloud dengan baik. Ikuti panduan ini tentang membangun arsitektur aplikasi web 3-tier untuk mengerjakan proyek yang lebih kompleks ini.  Jika Anda belum pernah membangun aplikasi web sebelumnya, pertimbangkan untuk membangun sesuatu seperti aplikasi web Python menggunakan Bokeh. Cobalah memisahkan UI ke lapisan web dan pemrosesan data ke lapisan aplikasi.

Keterampilan yang Dipelajari:

• Aplikasi web Python
• Aplikasi Web 3-Tier
• Pengembangan web berbasis cloud

Proyek Komputasi Awan Tingkat Lanjut

Proyek tingkat lanjut ini lebih berfokus pada pemanfaatan cloud secara maksimal. Proyek-proyek ini berfokus pada pembangunan produk akhir dan demo teknis tingkat lanjut dengan produk cloud.  

5. Machine learning tanpa server

Salah satu tujuan penting yang dilayani komputasi awan adalah memperluas kemampuan machine learning perusahaan. Machine learning membutuhkan banyak daya komputasi yang berarti memerlukan banyak server on-premise. Tidak semua perusahaan memiliki ruang fisik atau sumber daya untuk membeli infrastruktur sebesar itu. 

Berkat cloud, perusahaan dapat melakukan machine learning tanpa server dengan memanfaatkan produk cloud seperti AWS Lambda atau GCS BigQuery. Membangun proyek machine learning tanpa server menunjukkan pengetahuan Anda tentang tren modern dan keterampilan tingkat lanjut di cloud.

Sumber daya:

Pastikan Anda memahami dengan baik arsitektur cloud untuk data science dan machine learning. Anda kemudian bisa mulai dengan panduan AWS untuk pemrosesan gambar tanpa server.  Proyek ini secara khusus berfokus pada penggunaan Amazon Rekognition untuk pemrosesan gambar (terutama pengenalan wajah). Pastikan untuk mencoba tutorial tentang AWS Step Functions karena sangat banyak digunakan dalam proyek ini. Tambahkan beberapa produk AWS lain seperti AWS Lambda, DynamoDB, dan EventBridge, Anda akan memiliki proyek pengenalan gambar yang lengkap!

Keterampilan yang Dipelajari:

• Machine Learning Tanpa Server
• AWS Rekognition
• AWS Lambda
• AWS Step Functions
• AWS DynamoDB
• AWS EventBridge

6. Chatbot berbasis cloud

Dengan semakin banyaknya orang yang beralih ke layanan daring seperti belanja dan perbankan, layanan pelanggan berbasis web menjadi semakin penting. Perusahaan mengandalkan chatbot AI untuk meminimalkan biaya overhead dan membantu pertanyaan yang lebih sederhana. Karena kemampuan untuk melakukan skala dengan cepat, pelanggan akan menghadapi penundaan minimal saat mencari jawaban atas masalah mereka. Ini memungkinkan perusahaan mengurangi jumlah agen layanan pelanggan yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan dukungan dan mengurangi waktu tunggu. Berkat produk yang mudah diterapkan seperti Amazon Lex, ada banyak opsi untuk berlatih.

Sumber daya:

Pastikan Anda memahami dengan baik arsitektur cloud untuk data science dan machine learning serta manfaatnya bagi AI. Amazon menawarkan panduan langsung untuk memulai dengan cepat menggunakan Amazon Lex. Untuk menjaga kesederhanaan, proyek ini menggunakan Amazon CloudFormation untuk templat web yang mudah. Penerapan ini seharusnya mudah karena membangun di atas banyak keterampilan yang digunakan dalam proyek machine learning tanpa server di atas.

Keterampilan yang Dipelajari:

• Chatbot Cloud
• AI di cloud
• Amazon Lex

Proyek Open Source untuk Komputasi Awan

Terakhir, ada beberapa proyek yang berfokus pada cloud open-source. Proyek-proyek open-source ini memungkinkan Anda membangun lingkungan cloud dari nol dan dengan cara yang lebih dapat dikustomisasi. Proyek-proyek ini akan menunjukkan bahwa Anda benar-benar memahami bagaimana sistem cloud dibangun mulai dari server dan keamanan hingga koneksi pengguna akhir.

7. OpenStack

OpenStack adalah salah satu platform cloud open-source yang lebih besar. Ini memungkinkan pengguna membangun tumpukan cloud yang sepenuhnya kustom menggunakan perangkat lunak open-source yang tersedia. Open-source bukan berarti tidak andal. Perusahaan besar seperti Rakuten, T-Mobile, dan Target memiliki komponen kustom yang dibangun di OpenStack untuk menjalankan operasi mereka. Mempelajari tumpukan teknologi ini bisa sangat berharga.

Sumber daya:

Ada banyak sumber daya tentang cara menggunakan OpenStack. Mulailah dengan membaca dokumentasi dari OpenStack tentang cara mendapatkan OpenStack dan menerima pelatihan. Pastikan untuk mencari video YouTube dan membaca panduan memulai dasar dengan OpenStack. Ini adalah kesempatan yang baik untuk meninjau kembali kursus Cloud Computing di DataCamp untuk mengingat kembali infrastruktur dasar untuk cloud.

Keterampilan yang Dipelajari:

• Membangun cloud dari nol
• Proyek cloud open-source
• Penggunaan OpenStack

8. OpenNebula

Alternatif untuk OpenStack adalah OpenNebula. Proyek ini berfokus pada arsitektur server tunggal yang lebih monolitik sebagai cara untuk mengelola virtual machine dan container. Ini adalah cara yang lebih sederhana untuk menerapkan cloud kustom dengan penerapan cepat dan penyiapan yang intuitif. Jika Anda tertarik memanfaatkan hypervisor dan container virtual sebagai fondasi cloud Anda, maka OpenNebula adalah pilihan yang bagus.

Sumber daya:

OpenNebula sedikit kurang populer dibandingkan OpenStack sehingga mencari sumber daya mungkin sedikit lebih menantang. Dokumentasi OpenNebula adalah titik awal yang bagus untuk segera berjalan sambil mempelajari fondasi alat ini. Lanjutkan dengan kursus Docker dan Anda berada di jalur yang tepat untuk membuat infrastruktur cloud berbasis container.

Keterampilan yang Dipelajari:

• Membangun cloud yang berfokus pada virtualisasi
• Pengalaman langsung dengan cloud open-source
• Penggunaan OpenNebula
• Docker

Ringkasan

Berikut sekilas semua proyek yang telah kita bahas di atas dan bagaimana proyek-proyek tersebut bisa masuk ke dalam rencana belajar Anda.

Kesimpulan

Kita telah melihat bahwa ada banyak proyek yang dapat membantu Anda memulai komputasi awan. Semuanya merupakan pilihan bagus untuk membangun portofolio di bidang cloud computing. Pastikan Anda benar-benar memahami setiap proyek dan mampu membahasnya dengan percaya diri agar keahlian Anda benar-benar terlihat. Teruslah memperdalam pengetahuan tentang dasar-dasar dan potensi sertifikasi. Berikut beberapa sumber untuk memulai:

• 5 Sertifikasi Cloud Terbaik
• Sertifikasi Google Cloud
• 12 Proyek AWS Teratas