Indonesia Data Jobs Intelligence Pipeline

Ini adalah salah satu project end-to-end yang saya bangun untuk mensimulasikan production-grade data & infrastructure system dalam satu Linux VPS.

Project ini menggabungkan:

  • Data Engineering (ETL pipeline)
  • DevOps (CI/CD, containerization)
  • Observability (metrics, logs, alerting)
  • Security (intrusion detection & prevention)

Semua berjalan otomatis dan saling terintegrasi.


🏗️ What I Built

Saya membangun sebuah sistem dengan beberapa komponen utama:

  • Apache Airflow → orchestration pipeline
  • OpenSearch → data storage & search
  • Grafana + Prometheus → monitoring & metrics
  • Fluent Bit → centralized logging
  • Nginx + SSL → reverse proxy
  • WAHA API → WhatsApp alerting
  • GitHub Actions → CI/CD automation
  • Docker → container orchestration

Semua service berjalan dalam satu network dan bisa di-deploy ulang secara otomatis.


📊 Pipeline 1 — Indonesia Data Jobs Intelligence

Pipeline pertama berfokus pada data.

Saya menggabungkan beberapa sumber:

  • Dataset JobStreet (job postings)
  • Dataset salary
  • API Remotive (live remote jobs)

🔄 What This Pipeline Does

  • Extract data dari multiple sources
  • Transform (deduplication, salary parsing, skill extraction)
  • Load ke OpenSearch untuk indexing & querying

📈 Insights Generated

Dari 563 job postings, pipeline ini menghasilkan insight seperti:

  • Skill paling banyak dicari: Excel, SQL, Power BI
  • Region dengan rata-rata gaji tertinggi: Kalimantan Selatan
  • Market didominasi oleh mid-level roles
  • Jakarta masih menjadi pusat job market

Semua insight divisualisasikan dalam dashboard.


🔍 Pipeline 2 — Infrastructure Health Monitoring

Pipeline kedua berfokus pada reliability system.

Saya membuat monitoring system yang berjalan setiap 30 menit untuk:

  • Uptime checking (7 subdomain)
  • SSL expiration monitoring
  • Log anomaly detection

📱 Real-Time Alerting

Jika terjadi issue, sistem akan otomatis mengirim alert ke WhatsApp.

🚨 Aventra Infrastructure Alert

Issues Detected:
⚠️ Log anomaly detected

Summary:
✅ Uptime OK
🔒 SSL OK
📋 Log anomaly found

🛡️ Real Incident I Handled

Sistem ini pernah mendeteksi:

  • 69 failed SSH login attempts
  • Multiple IP dari luar negeri

Saya langsung implement:

  • Fail2Ban

Hasil:

  • 4 IP attacker diblokir otomatis
  • Sistem kembali normal tanpa manual intervention

⚙️ CI/CD Automation

Saya setup pipeline CI/CD dengan GitHub Actions:

  • On every push
    • Linting & validation
  • On push to main
    • Auto deploy ke VPS
    • Restart services
    • Health check

Tujuannya:
➡️ Memastikan deployment cepat, konsisten, dan minim error


☸️ Kubernetes Ready

Selain Docker Compose, saya juga menyiapkan:

  • Kubernetes manifests (Pod, Deployment, Service, ConfigMap, Secret)
  • Support rolling update & health checks

Ini memungkinkan project ini di-scale ke environment yang lebih besar.


📈 Engineering Principles Applied

Dalam membangun pipeline ini, saya menerapkan:

  • Idempotent design → aman dijalankan ulang
  • Parallel execution → faster processing
  • Bulk indexing → efisien untuk data besar
  • Fail-fast mechanism → cepat deteksi error
  • Retry strategy → meningkatkan reliability

🎯 Why I Built This

Project ini saya bangun untuk:

  • Simulasi real-world production system
  • Menggabungkan Data Engineering + DevOps dalam satu project
  • Menjadi portfolio yang menunjukkan end-to-end capability

👨‍💻 Author

Chaisar Abi Prasetyo
DevOps & Infrastructure Engineer


🔚 Closing

Dengan resource yang minimal (single VPS), saya berhasil membangun:

  • Automated ETL pipeline
  • Monitoring & observability system
  • Real-time alerting
  • CI/CD pipeline
  • Kubernetes-ready deployment

Project ini merepresentasikan bagaimana sebuah sistem production bisa dibangun secara efisien, scalable, dan reliable.


By abi