Ranah penyimpanan data telah berkembang secara dramatis selama dekade terakhir, membuat organisasi mencari cara yang lebih efektif untuk mengelola aset data mereka. Arsitektur Data Lakehouse telah muncul sebagai solusi inovatif yang menjembatani kesenjangan antara data warehouse tradisional dan data lake, dengan menggabungkan aspek terbaik dari kedua pendekatan tersebut. Artikel ini mengeksplorasi cara kerja Arsitektur Lakehouse dan memeriksa peran penting yang dimainkan oleh database tradisional dalam mendukung platform data modern ini.
Definisi Arsitektur Lakehouse
Sebuah Arsitektur Lakehouse merepresentasikan pendekatan baru untuk manajemen data yang menggabungkan fleksibiitas dan biaya yang efektif dari data lakes dengan keandalan dan performa dari gudang data. Pada intinya, sebuah Lakehouse menggunakan penyimpanan objek cloud untuk mengelola data mentah dalam jumlah besar dalam format file terbuka seperti Apache Parquet, sementara mengimplementasi layer tambahan dari fungsionalitas untuk menyediakan fitur seperti-gudang seperti transaksi ACID, penegakan skema, dan pengoptimalan kinerja query.
Fondasi: Penyimpanan dan Pemrosesan
Fondasi Lakehouse biasanya terdiri dari sistem penyimpanan objek cloud yang menyimpan data dalam format terbuka. Sistem ini disempurnakan dengan format tabel seperti Delta Lake, Apache Hudi, atau Apache Iceberg, yang menambahkan kemampuan penting untuk mengelola keandalan dan konsistensi data. Kombinasi ini menciptakan layer dasar yang kuat yang dapat menangani data terstruktur dan tidak terstruktur sambil mempertahankan karakteristik kinerja yang diperlukan untuk aplikasi perusahaan.
Mesin Query dan Layer Pemrosesan
Di atas lapisan penyimpanan, mesin query yang kuat seperti Apache Spark dan Trino menyediakan otot komputasi yang diperlukan untuk memproses dan menganalisis data secara efisien. Mesin ini dapat menangani segala sesuatu mulai dari query SQL dasar hingga beban kerja pembelajaran mesin yang kompleks, sehingga Lakehouse cocok untuk berbagai kebutuhan analitis. Solusi terkelola seperti Databricks SQL dan Snowflake semakin meningkatkan kemampuan ini dengan menyediakan pemrosesan kueri tingkat perusahaan yang dioptimalkan.
Peran Database Tradisional
Sementara infrastruktur inti Lakehouse menangani penyimpanan dan pemrosesan data berskala besar, database tradisional memainkan peran pendukung yang sangat penting dalam keseluruhan arsitektur. PostgreSQL, dengan kepatuhan terhadap ACID dan set fitur yang kaya, sering kali berfungsi sebagai database operasional untuk data terstruktur yang membutuhkan pembaruan yang sering dan transaksi yang kompleks. Kemampuannya untuk menangani data relasional dan JSON membuatnya sangat berharga dalam arsitektur data modern.
MongoDB berperan ketika aplikasi perlu menangani data semi-terstruktur dengan skema yang fleksibel. Pendekatannya yang berorientasi pada dokumen melengkapi Lakehouse dengan menyediakan repositori untuk penyimpanan data khusus aplikasi. Hal ini membuatnya sangat berharga untuk arsitektur layanan mikro yang memasukkan data ke dalam Lakehouse.
Redis berfungsi sebagai lapisan caching berkinerja tinggi, yang secara dramatis meningkatkan kecepatan akses data untuk informasi yang sering diakses. Arsitektur in-memory dan dukungannya terhadap struktur data yang beragam menjadikannya ideal untuk mempertahankan tampilan data secara real-time yang berasal dari Lakehouse, sehingga memungkinkan respons aplikasi yang cepat sekaligus menjaga konsistensi dalam ekosistem yang lebih luas.
Manajemen dan Integrasi
Mengelola infrastruktur Lakehouse yang kompleks membutuhkan alat bantu yang canggih, dan di sinilah alat bantu manajemen database seperti Navicat terbukti sangat berharga. Navicat menyediakan dukungan komprehensif untuk database tradisional yang terlibat dalam arsitektur Lakehouse, menawarkan antarmuka terpadu untuk mengelola PostgreSQL, MongoDB, Redis, dan database lain yang memainkan peran penting dalam keseluruhan sistem. Kemampuan integrasi ini membantu organisasi menjaga konsistensi dan efisiensi di seluruh infrastruktur data.
Pandangan Masa Depan
Arsitektur Lakehouse terus berkembang, dengan alat dan kemampuan baru yang muncul secara teratur. Integrasi database tradisional dengan platform Lakehouse modern mewakili pendekatan pragmatis untuk manajemen data perusahaan, yang menggabungkan kekuatan sistem database yang sudah mapan dengan inovasi platform data modern. Ketika organisasi terus berurusan dengan volume data yang terus bertambah dan persyaratan analitis yang semakin kompleks, Lakehouse Architecture, yang didukung oleh basis data tradisional dan alat manajemen modern seperti Navicat, memberikan fondasi yang kuat untuk kebutuhan manajemen data di masa depan.
