Pelajari evolusi dari data warehouse ke data lakehouse terbuka dan peran penting penyimpanan objek bersama mesin NoSQL dalam mendukung active data lakehouse.
– Oleh Andrea Fabrizi, Manajer Produk Utama untuk Penyimpanan Solusi AI, HPE
Cara kita mengelola dan menganalisis data terus berkembang. Data warehouse tradisional dan data lake kini mulai digantikan oleh pendekatan baru: active data lakehouse. Meskipun data warehouse unggul dalam business intelligence, mereka mengalami kesulitan dalam menangani data tidak terstruktur dan skalabilitas yang dibutuhkan saat ini. Di sisi lain, data lake menawarkan fleksibilitas tetapi kurang memiliki struktur yang diperlukan untuk analitik yang cepat dan andal.
Active data lakehouse mengisi kesenjangan ini dengan menggabungkan keunggulan keduanya: organisasi dan keandalan data warehouse serta fleksibilitas dan skalabilitas data lake. Hibrida yang kuat ini tidak hanya mendukung kombinasi data terstruktur dan tidak terstruktur, tetapi juga mempermudah konektivitas dengan berbagai alat, mengurangi biaya, dan menghindari ketergantungan pada satu vendor. Ini adalah cara yang lebih cerdas untuk mengelola data dalam ekosistem yang kompleks saat ini.
HPE Alletra Storage MP X10000 kini terintegrasi secara mulus dengan Starburst Data, membentuk fondasi utama untuk active data lakehouse yang berkinerja tinggi dan hemat biaya. X10000 memberikan skalabilitas dan efisiensi luar biasa dalam mengelola kumpulan data besar, sementara integrasinya dengan Starburst Data mengoptimalkan akses data dan kinerja kueri di berbagai sumber data hibrida. Kombinasi ini menciptakan fondasi ideal untuk menerapkan dan mengelola active data lakehouse yang memungkinkan organisasi mendapatkan wawasan yang lebih cepat, efisien, dan dengan kompleksitas yang lebih rendah.
Mari kita bahas lebih dalam bagaimana teknologi inovatif ini bekerja sama untuk membentuk masa depan manajemen data.
Dari Data Warehouse dan Data Lake ke Active Data Lakehouse
Sebuah arsitektur baru telah muncul sebagai alternatif dari teknologi data warehouse dan data lake tradisional. Pendekatan inovatif ini, yang dikenal sebagai data lakehouse, menawarkan keseimbangan optimal antara dua metode penyimpanan data konvensional. Arsitektur data lakehouse bertujuan untuk mengintegrasikan keunggulan data lake dan data warehouse, menciptakan platform terpadu yang mengatasi keterbatasan masing-masing.
Prinsip Dasar Data Lakehouse:
- Format File Terbuka: Format file standar dan dapat diakses digunakan untuk menyimpan data dalam arsitektur data lakehouse, seperti Apache Parquet dan Apache ORC. Berkat format ini, berbagai alat analitik dapat membaca dan memproses data tanpa perlu konversi khusus, meningkatkan interoperabilitas dan fleksibilitas sistem.
- Format Tabel Terbuka: Misalnya, menggunakan Apache Iceberg untuk memungkinkan data warehousing yang dapat diskalakan langsung pada data lake. Format tabel terbuka juga menyediakan kemampuan metadata, di mana metadata biasanya disimpan dalam data lake dalam format JSON atau Avro dan memiliki pointer katalog untuk metadata saat ini.
- Penyimpanan Objek: Seperti X10000, yang menawarkan skalabilitas tanpa batas, kinerja tinggi, dan keandalan terbaik di kelasnya.
- Mesin Kueri Terbuka: Misalnya, menggunakan Starburst sebagai komponen utama dalam arsitektur data lakehouse yang memungkinkan pengguna menjalankan kueri dan menganalisis data dari berbagai sumber hibrida (on-premises, cloud, dan cross-cloud) yang tersimpan dalam data lakehouse, terlepas dari formatnya (terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur). Dengan memanfaatkan kueri SQL standar, mesin ini menggabungkan fleksibilitas data lake dengan kecepatan kueri yang biasanya dikaitkan dengan data warehouse.
- Dukungan Native untuk AI dan ML: Termasuk Apache Spark, yang memungkinkan aplikasi kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin berjalan secara efisien dalam ekosistem data lakehouse.
Sistem data lakehouse menggabungkan skalabilitas dan fleksibilitas data lake dengan manajemen data yang kuat dan kemampuan kueri data warehouse. Arsitektur hibrida ini mendukung berbagai jenis data dan beban kerja, menjadikannya solusi ideal untuk berbagai kasus penggunaan analitik dan operasional.
Fitur Utama Data Lakehouse
- Penyimpanan Terpadu: Data lakehouse menggunakan satu lapisan penyimpanan untuk data terstruktur dan tidak terstruktur, menghilangkan kebutuhan akan sistem penyimpanan terpisah atau arsitektur penyimpanan bertingkat.
- Manajemen Data yang Efisien: Menyediakan fitur manajemen data canggih seperti ACID transactions, versioning data, dan enforcement skema untuk menjaga integritas dan konsistensi data.
- Kinerja Tinggi: Dibangun untuk mendukung pemrosesan batch dan real-time dengan kecepatan tinggi, memungkinkan pengambilan dan analisis data yang lebih cepat.
- Efisiensi Biaya: Dengan mengonsolidasikan penyimpanan dan kemampuan pemrosesan, data lakehouse mengurangi biaya infrastruktur data secara keseluruhan.
- Skalabilitas: Mampu melakukan skalabilitas horizontal untuk mengelola peningkatan volume data dan kebutuhan komputasi yang terus bertambah.
- Interoperabilitas: Sistem ini dapat bekerja dengan berbagai alat pemrosesan dan analitik data, memberikan fleksibilitas dalam memilih alat terbaik untuk tugas tertentu.
Data lakehouse adalah solusi canggih untuk perusahaan yang ingin menggabungkan kekuatan data warehouse dan data lake dalam satu platform yang fleksibel, skalabel, dan berperforma tinggi.
Comparison: Data Warehouse vs. Data Lake vs. Data Lakehouse
Apa yang Membuat X10000 dan Starburst Data Menjadi Solusi Optimal untuk Open Data Lakehouse?
Integrasi antara HPE Alletra Storage MP X10000 dan perangkat lunak Starburst menawarkan solusi optimal untuk sistem active data lakehouse. Kombinasi ini dirancang dan direkayasa untuk membuka nilai bisnis dari streaming data dalam skala apa pun, sekaligus menjaga efisiensi ekonomi yang ideal.
“Analitik real-time pada data lake kini menjadi hal yang penting bagi kesuksesan bisnis, memungkinkan organisasi mengambil keputusan secara instan, merespons perubahan pasar, dan memenuhi permintaan pelanggan, mitra, serta pemasok tepat pada waktunya,” kata Justin Borgman, Co-founder dan CEO Starburst Data. “HPE’s Active Data Lake dengan Starburst Data’s open hybrid lakehouse, yang dapat diisi ulang dengan kecepatan terbaik di industri, mengubah analitik dan ML/AI menjadi penggerak proaktif bagi keunggulan kompetitif dan pertumbuhan bisnis.”
Mari kita bahas lebih dalam mengapa integrasi X10000 dan perangkat lunak Starburst membentuk platform ideal untuk active data lakehouse.
Keunggulan X10000 dan Starburst dalam Active Data Lakehouse
- Penyimpanan Terpadu
- X10000 menyediakan sistem penyimpanan objek berkinerja tinggi dan hemat biaya yang dirancang untuk menyimpan data terstruktur dan tidak terstruktur.
- Manajemen Data yang Canggih
- Starburst dibangun di atas Trino (sebelumnya PrestoSQL), sebuah mesin kueri SQL terdistribusi open-source.
- Dapat menjalankan kueri analitik interaktif di atas dataset besar.
- Menyediakan fitur ACID transactions, versioning data, dan enforcement skema untuk menjaga integritas dan konsistensi data.
- Dapat mengakses dan mengkueri data dari berbagai sumber, baik on-premises maupun cloud, memberikan fleksibilitas tinggi dalam lingkungan data yang beragam.
- Kinerja Tinggi
- X10000 menawarkan kecepatan luar biasa untuk akses dan pengambilan data.
- Starburst meningkatkan kinerja lebih jauh dengan teknik seperti pemrosesan paralel dalam memori dan pipelined execution, memastikan eksekusi kueri yang cepat bahkan untuk dataset yang sangat besar.
- Efisiensi Biaya
- Kinerja unggul dari X10000 dan Starburst memungkinkan pengolahan data dalam jumlah besar serta kueri yang kompleks dengan jejak infrastruktur lebih kecil dibandingkan kompetitor.
- Skalabilitas Tinggi
- X10000 mendukung skalabilitas horizontal yang luas untuk menangani pertumbuhan volume data dan peningkatan kebutuhan komputasi.
- Starburst mampu menangani beban kerja data dalam skala besar dengan efisien, serta memastikan operasi yang lancar di lingkungan cloud yang beragam.
- Interoperabilitas Luas
- X10000 dan Starburst dirancang untuk mendukung teknologi data lakehouse modern seperti Apache Iceberg, Delta Lake, dan Apache Hudi.
- Dukungan terhadap berbagai format ini meningkatkan fleksibilitas dan kegunaan dalam berbagai skenario manajemen data.
- Keamanan dan Kepatuhan
- Kedua produk ini menawarkan kontrol akses terpusat dan terperinci, memastikan keamanan data yang tinggi.
- Mendukung kepatuhan terhadap standar regulasi global dan terintegrasi dengan berbagai protokol serta kebijakan keamanan yang ada.
Kesimpulan
Dengan kombinasi X10000 dan Starburst, organisasi dapat membangun active data lakehouse yang berkinerja tinggi, fleksibel, hemat biaya, dan aman. Solusi ini memungkinkan analitik real-time, mendukung pertumbuhan data secara masif, dan memberikan keunggulan kompetitif melalui pemanfaatan AI/ML serta data-driven decision making.
Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci pertumbuhan bisnis. hpe indonesia menyediakan solusi terbaik, mulai dari jaringan, storage, cloud, hingga keamanan siber, yang diintegrasikan oleh iLogo Indonesia agar sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda.
Pelajari lebih lanjut di hpe.ilogoindonesia.id dan konsultasikan kebutuhan IT Anda dengan kami!