Pembaruan Tek

Arsitektur Big Data Dalam Pemrosesan Data Dan Akses Data

Daftar Isi sembunyikan 1 Pendahuluan 2 Apa itu Big Data? 3 Apa itu Arsitektur Big Data? 3.1 Untuk memahami data penting...

Ditulis oleh Ashok Kumar · 5 min baca >
Arsitektur Data Besar

Daftar Isi: 

  • Pengantar
  • Apa itu Big Data?
  • Apa itu Arsitektur Big Data?
  • Jenis Arsitektur Big Data
  • Alat dan Teknik Big Data
  • Aplikasi Arsitektur Big Data
  • Kesimpulan

Pengantar 

Kekuatan sebenarnya dari data besar terletak pada penyerapan sejumlah besar data dari berbagai sumber. Arsitektur Big Data membantu mengelola data dalam jumlah besar ini dengan memberikan solusi terperinci untuk menyimpan, memproses, dan menganalisisnya. 

Data yang dikumpulkan dari berbagai sumber dapat diklasifikasikan menjadi: terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur. Arsitektur Data yang signifikan mengelola tipe data rahasia ini lapis demi lapis dan membantu menyediakan penyimpanan, analisis, dan pelaporan data.

Apa itu Big Data?

Saat ini kita mempunyai akses ke internet dan ponsel pintar, namun pernahkah Anda bertanya-tanya berapa banyak data yang dapat dihasilkan oleh satu ponsel pintar? Tinggalkan saja ponsel pintar; pikirkan tentang organisasi dan perusahaan besar. Di mana mereka menyimpan data dalam jumlah besar ini, dan bagaimana mereka mengelola semuanya? Sulit untuk memproses semua data ini untuk sistem komputer tradisional. Jadi data apa yang Anda klasifikasikan sebagai data besar, dan bagaimana caranya? Hal ini dimungkinkan dengan lima konsep: kuantitas, kecepatan, keragaman, integritas, dan nilai.

Mari kita pahami konsep ini lebih baik dengan bantuan sebuah contoh: Semua data yang dihasilkan oleh pusat kesehatan diproduksi secara bersamaan setiap hari, yang mengaitkan kecepatan dengan data; lebih lanjut, data ini dapat digunakan untuk tujuan lain seperti deteksi penyakit dengan cepat, pengobatan yang lebih baik, dan memberikan manfaat besar bagi sektor kesehatan sehingga menambah integritas dan nilai pada data. Sekarang kita telah mendefinisikan big data, mari kita bahas cara mengelola big data ini.

Jika Anda tertarik dengan Big data ini, Anda bisa menggunakannya Pelatihan Daring AWS dan bergabunglah dengan kursus dan tingkatkan keterampilan Anda di bidang ini.

Apa itu Arsitektur Big Data?

Arsitektur Big Data merupakan sistem inti yang mendukung Analisis data yang besar. Ini adalah tata letak di mana data dapat dicatat, diproses, dan dianalisis secara optimal. Dengan kata lain Arsitektur Big Data menjadi tulang punggung analisis data yang membantu mengekstrak informasi berguna dari file sampah yang terbuang sia-sia. Dengan bantuan arsitektur data, semua data yang dihasilkan dapat dimanfaatkan dan digunakan pada arah yang benar. 

Untuk memahami arsitektur data penting dengan lebih baik, mari kita pahami lapisan dan komponennya.

Ada beberapa komponen penting arsitektur data:

1) Sumber Data: Mengidentifikasi dan mengumpulkan semua sumber dan kategori data adalah prosesnya. Data yang dapat dikumpulkan biasanya dihasilkan ketika Anda menggunakan aplikasi web atau website, menonton video atau menggunakan ponsel Anda. File log server web, database relasional, atau sumber data waktu nyata; Semua sumber yang memberi masukan pada jalur ekstraksi data tunduk pada definisi ini.

2) Penyerapan Data: Ini diproses melalui jalur penyerapan data setelah mengumpulkan dan mengidentifikasi semua sumber data.

3) Penyimpanan Data: Semua data disimpan di tempat penyimpanan. Danau data menyimpan blok data besar-besaran dalam berbagai format untuk membersihkan dan mengubah data. Setelah semua data dikumpulkan, diklasifikasikan, dan disimpan, data tersebut dikirim untuk pra-pemrosesan data. 

4) Pra-Pemrosesan Data: Sebelum data diproses, data tersebut diproses terlebih dahulu berdasarkan kriteria atau persyaratan spesifik pelanggan atau perusahaan. Setelah dibersihkan dan diubah, data akhirnya dikirim untuk diproses data. Pra-pemrosesan ini melibatkan langkah penting yang dikenal sebagai proses pembersihan data, dimana inkonsistensi, kesalahan, dan perbedaan dalam data mentah diidentifikasi dan diperbaiki. Itu proses pembersihan data tidak hanya menghilangkan masalah ini tetapi juga memastikan kualitas dan keakuratan data, sehingga cocok untuk diproses lebih lanjut.

5) Pemrosesan Data: Melalui pemrosesan data, semua data disaring, dikumpulkan, dan disiapkan untuk analisis data sejumlah besar data. Berbagai pendekatan digunakan untuk pemrosesan batch, termasuk pekerjaan Hive, pekerjaan U-SQL, Sqoop, atau Pig.

6) Penyerapan data pesan waktu nyata: Semua data yang dihasilkan kemudian dikirim ke sistem streaming real-time, memastikan bahwa data yang dihasilkan diterima secara berurutan dan seragam untuk proses batching.

7) Proses Streaming: Semua data yang dihasilkan secara real-time diurutkan dan dikumpulkan sebelum analisis data.

8) Penyimpanan data analitis: Alat penyimpanan analitis digunakan untuk menyiapkan data untuk analisis lebih lanjut; alatnya dapat didasarkan pada HBase atau lainnya data NoSQL teknologi gudang.

9) Pelaporan dan Analisis: Ini menghasilkan wawasan tentang data yang diproses dan menggunakan visual interaktif untuk mewakili wawasan data dengan lebih baik. Untuk mencapai tujuan ini, arsitektur big data juga dapat menyertakan lapisan pemodelan data, mendukung BI layanan mandiri, dan menyertakan eksplorasi data interaktif.

10) Orkestrasi: Ini mengotomatiskan alur kerja yang terkait dengan operasi pemrosesan data yang berlebihan.

Jenis Arsitektur Big Data

Ada dua jenis Arsitektur Big Data: Arsitektur Lambda dan Arsitektur Kappa.

Beberapa lapisan tetap konstan untuk jenis yang disebutkan: sumber data, penyimpanan data, tata kelola data besar, dan konsumsi data.

1) Arsitektur Lambda

Pola Lambda memiliki pemrosesan batch dan real-time. Ini dapat dianggap sebagai kombinasi dari dua sistem. Saya akan membahas tiga pola arsitektur lambda di sini:

●    lapisan penyajian khusus batch: dalam pola ini, lapisan batch menyerap data dan menghitung nilainya, diikuti oleh lapisan penyajian khusus, dan kemudian lapisan konsumsi membaca dari lapisan penyajian. Seperti disebutkan sebelumnya, arsitektur Lambda adalah campuran pemrosesan batch dan real-time, pemrosesan real-time di sini diaktifkan oleh lapisan kecepatan yang menyerap, menghitung, dan menghasilkan keluaran yang langsung digunakan oleh lapisan konsumsi.

●    lapisan penyajian khusus: dalam pola ini, sama seperti lapisan batch yang memiliki lapisan penyajian khusus, terdapat lapisan penyajian khusus untuk lapisan kecepatan.

●    Lapisan penyajian umum: ini menggabungkan lapisan penyajian batch dan lapisan kecepatan penyajian menjadi satu lapisan standar, yang memberi makan lapisan konsumsi.

2) Arsitektur Kappa

Arsitektur Kappa menghilangkan kebutuhan akan lapisan batch, hanya berfokus pada pemrosesan waktu nyata. Di sini pemrosesan real-time dilakukan menggunakan lapisan aliran yang mengirimkan nilai yang dihitung ke lapisan penyajian khusus. Output ini kemudian digunakan oleh lapisan konsumsi, menghilangkan pemrosesan batch.

Alat dan Teknik Big Data

Alat big data dapat diklasifikasikan menjadi empat kategori:

  1. Pemrosesan Paralel Besar-besaran (MPP)

MPP, atau Pemrosesan paralel besar-besaran, adalah paradigma pemrosesan di mana ratusan dan ribuan node melakukan bagian berbeda dari tugas komputasi secara paralel dengan perangkat input dan output serta memorinya. Mereka biasanya melakukan tugas komputasi sehari-hari dengan berkomunikasi satu sama lain melalui koneksi internet berkecepatan tinggi.

  1. Database Tanpa SQL 

No-SQL atau database non-relasional adalah database terstruktur yang berisi semua data heterogen yang tidak terstruktur dalam suatu domain. Ini mengubah semua data domain yang tidak terstruktur menjadi bentuk terstruktur karena, tanpa struktur, data tidak dapat disimpan dalam database. Database tanpa SQL terkenal dengan skalabilitas dan keserbagunaannya.

  1. Alat Penyimpanan dan Pemrosesan Terdistribusi 

Seperti namanya, database terdistribusi tersebar melalui jaringan sistem komputer yang saling berhubungan. Setiap penerima basis data memiliki unit pemrosesannya sendiri. Azure, Amazon EMR, dan MS SQL adalah platform pemrosesan dan distribusi data terkemuka.

  1. Alat Komputasi Awan

awan Komputasi menawarkan pengiriman sumber daya komputasi yang dapat dikonfigurasi melalui internet. Ini adalah layanan berbayar yang sangat berguna untuk menangani data dalam jumlah besar.

Aplikasi Arsitektur Big Data

Kerangka kerja penggunaan data besar seperti Cassandra, Hadoop, dan Spark untuk menyimpan dan menganalisis data besar. Meskipun ada banyak penerapan Arsitektur Big Data lainnya, saya hanya membahas dua. 

1) Perawatan Kesehatan 

Sejumlah besar data dihasilkan setiap tahun di sektor kesehatan; dengan berkembangnya teknologi, sektor kesehatan diperkirakan akan tumbuh pesat; oleh karena itu, pemanfaatan seluruh sumber daya yang ada saat ini dengan cara terbaik akan menghemat pengeluaran di masa depan pada sektor-sektor ini. Menggunakan arsitektur data yang signifikan di bidang layanan kesehatan akan membantu mereka menganalisis semua sumber daya mereka, memberikan mereka solusi yang lebih baik. Manfaat lainnya termasuk mendeteksi atau mengobati penyakit pada tahap awal atau menganalisis pengobatan terbaik untuk pasiennya.

2) Sektor Manufaktur

Sektor manufaktur adalah tulang punggung perekonomian dan selalu berupaya menemukan inovasi dan teknologi untuk meningkatkan efisiensi dan meningkatkan kualitas kerja. Untuk mencapai tingkat keberlanjutan dan pertumbuhan yang lebih tinggi, negara-negara telah mulai menganalisis kumpulan data mereka—sektor manufaktur menyimpan lebih banyak data dibandingkan sektor lainnya. Sumber produksi data yang begitu besar harus menggunakan arsitektur data yang signifikan agar seluruh datanya dapat digunakan secara efisien dan efektif serta berkontribusi terhadap pembangunan bangsa. Beberapa manfaat lainnya: Membantu dalam melakukan penelitian dengan lebih baik. Arsitektur data baru memungkinkan kumpulan data lama berkolaborasi dengan kumpulan data baru dan menggunakan semua informasi yang ada secara lebih komprehensif. Bantu produsen meningkatkan produk mereka menggunakan kumpulan data ekstrak pasar.

Kesimpulan

Kita perlu berpikir dan menganalisis untuk mencapai kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi. Bagi manusia, otaklah yang melakukan pekerjaan ini. Begitu saja, Arsitektur Big Data bisa dilihat sebagai otak digital. Pertumbuhannya memerlukan metode efektif untuk menganalisis data yang dihasilkan setiap hari. Tidak hanya itu, laporan analitis juga harus mampu memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk memandu pengambilan keputusan strategis perusahaan. Rencana arsitektur big data yang kuat dan terintegrasi dengan baik memungkinkan analisis dan memberikan banyak manfaat dalam hal menghemat waktu dan memperoleh wawasan.

Ditulis oleh Ashok Kumar
CEO, Pendiri, Kepala Pemasaran di Make An App Like. Saya Penulis di OutlookIndia.com, KhaleejTimes, DeccanHerald. Hubungi saya untuk mempublikasikan konten Anda. Profil

Tinggalkan Balasan

Translate »