Apa itu Arsitektur Big Data? Definisi, Lapisan, Proses & Praktik Terbaik

Analisis data besar telah menjadi pusat perhatian di dunia saat ini. Sementara volume yang sangat besar dari data terstruktur dan tidak terstruktur membanjiri dunia bisnis, tidak dapat disangkal bagaimana sejumlah besar data dan analisisnya telah membantu bisnis membuat keputusan yang lebih baik dan lebih berwawasan. Lagi pula, bukan volume yang penting tetapi apa yang terbuat dari data.

Itu membawa kita ke aspek lain yang sangat penting dari data besar, yaitu arsitektur data besar . Landasan untuk analitik data besar, arsitektur data besar mencakup sistem dasar yang memfasilitasi pemrosesan dan analisis data besar yang terlalu rumit untuk ditangani oleh sistem basis data konvensional.

Berikut adalah panduan mendalam bagi Anda untuk menemukan banyak aspek arsitektur data besar dan apa yang dapat Anda lakukan untuk mengkhususkan diri di bidang data besar.

Apa itu Arsitektur Big Data?

Arsitektur data besar adalah sistem utama yang mendukung analitik data besar. Dasar dari analitik data besar, arsitektur data besar adalah tata letak yang memungkinkan data diserap, diproses, dan dianalisis secara optimal. Dengan kata lain, arsitektur big data adalah kunci utama yang mendorong analitik data dan menyediakan sarana di mana alat analitik data besar dapat mengekstrak informasi penting dari data yang tidak jelas dan mendorong keputusan bisnis yang bermakna dan strategis.

Berikut adalah ikhtisar singkat dari beberapa komponen arsitektur data besar yang paling umum:

• Sumber data: Titik awal yang jelas dari semua sumber data solusi data besar dapat berupa file statis yang dihasilkan oleh aplikasi (file log server web), sumber data aplikasi (database relasional), atau sumber data waktu nyata (perangkat IoT).

• Penyimpanan data: Sering disebut sebagai data lake, penyimpanan file terdistribusi menyimpan banyak file besar dalam format yang berbeda, yang kemudian digunakan untuk operasi pemrosesan batch.

• Pemrosesan batch: Untuk membuat analisis kumpulan data besar, pemrosesan batch melakukan penyaringan, agregasi, dan persiapan file data melalui pekerjaan batch yang berjalan lama.

• Penyerapan pesan: Komponen arsitektur data besar ini mencakup cara untuk menangkap dan menyimpan pesan dari sumber waktu nyata untuk pemrosesan aliran.

• Pemrosesan aliran: Langkah persiapan lain sebelum analitik data, pemrosesan aliran menyaring dan menggabungkan data setelah menangkap pesan waktu nyata.

• Penyimpanan data analitik: Setelah menyiapkan data untuk analitik, sebagian besar solusi data besar menyajikan data yang diproses dalam format terstruktur untuk kueri lebih lanjut menggunakan alat analitik. Penyimpanan data analitik yang melayani kueri ini dapat berupa gudang data relasional bergaya Kimball atau teknologi NoSQL latensi rendah.

• Analisis dan pelaporan: Salah satu tujuan penting dari sebagian besar solusi data besar, analisis dan pelaporan data memberikan wawasan tentang data. Untuk tujuan ini, arsitektur data besar mungkin memiliki lapisan pemodelan data, mendukung BI swalayan, atau bahkan menggabungkan eksplorasi data interaktif.

• Orkestrasi: Teknologi orkestrasi dapat mengotomatiskan alur kerja yang terlibat dalam operasi pemrosesan data berulang, seperti mengubah sumber data, memindahkan data antara sumber dan sink, memuat data yang diproses ke penyimpanan data analitis, dan pelaporan akhir.

Lapisan Arsitektur Data Besar

Komponen arsitektur analitik data besar terutama terdiri dari empat lapisan logis yang melakukan empat proses utama. Lapisan hanya logis dan menyediakan sarana untuk mengatur komponen arsitektur.

• Lapisan sumber data besar: Data yang tersedia untuk analisis akan bervariasi dalam asal dan format; formatnya dapat terstruktur, tidak terstruktur, atau semi terstruktur, kecepatan kedatangan dan pengiriman data akan bervariasi sesuai dengan sumbernya, mode pengumpulan data dapat langsung atau melalui penyedia data, dalam mode batch atau secara real-time, dan lokasi sumber data mungkin eksternal atau di dalam organisasi.

• Lapisan pemijatan dan penyimpanan data: Lapisan ini memperoleh data dari sumber data, mengonversinya, dan menyimpannya dalam format yang kompatibel dengan alat analisis data. Kebijakan tata kelola dan peraturan kepatuhan terutama menentukan format penyimpanan yang sesuai untuk berbagai jenis data.

• Lapisan analisis: Ini mengekstrak data dari pemijatan data dan lapisan penyimpanan (atau langsung dari sumber data) untuk mendapatkan wawasan dari data.

• Lapisan konsumsi: Lapisan ini menerima output yang disediakan oleh lapisan analisis dan menyajikannya ke lapisan output yang relevan. Konsumen output dapat berupa proses bisnis, manusia, aplikasi visualisasi, atau layanan.

Proses Arsitektur Data Besar

Selain empat lapisan logis, empat proses lintas lapisan beroperasi di lingkungan data besar.

• Koneksi sumber data: Ingress data yang cepat dan efisien menuntut konektivitas tanpa batas ke berbagai sistem penyimpanan, protokol, dan jaringan, yang dicapai dengan konektor dan adaptor.

• Tata kelola data besar: Tata kelola data beroperasi langsung dari penyerapan data dan berlanjut melalui pemrosesan data, analisis, penyimpanan, pengarsipan atau penghapusan, dan mencakup ketentuan untuk keamanan dan privasi.

• Manajemen sistem: Arsitektur big data modern terdiri dari cluster terdistribusi skala besar dan skala besar; sistem ini harus dipantau secara ketat melalui konsol manajemen pusat.

• Kualitas layanan (QoS): QoS adalah kerangka kerja yang menawarkan dukungan untuk menentukan kualitas data, frekuensi dan ukuran penyerapan, kebijakan kepatuhan, serta pemfilteran data.

Praktik Terbaik Arsitektur Data Besar

Praktik terbaik arsitektur data besar mengacu pada seperangkat prinsip arsitektur data modern yang membantu dalam mengembangkan pendekatan berorientasi layanan sementara pada saat yang sama menangani kebutuhan bisnis di dunia yang didorong oleh data yang bergerak cepat.

• Sejajarkan proyek data besar dengan visi bisnis

Proyek big data harus sejalan dengan tujuan bisnis dan konteks organisasi dengan pemahaman yang jelas tentang persyaratan kerja arsitektur data, kerangka kerja dan prinsip yang akan digunakan, pendorong utama organisasi, elemen teknologi bisnis yang saat ini digunakan, strategi bisnis dan model organisasi, tata kelola dan kerangka hukum, dan kerangka kerja arsitektur yang sudah ada sebelumnya dan yang sekarang.

• Mengidentifikasi dan mengkategorikan sumber data

Untuk data yang akan dinormalisasi ke dalam format standar, sumber data harus diidentifikasi dan dikategorikan. Kategorisasi dapat berupa data terstruktur atau data tidak terstruktur; sementara yang pertama biasanya diformat melalui teknik database yang telah ditentukan, yang terakhir tidak mengikuti format yang konsisten dan terdefinisi dengan baik.

• Konsolidasikan data ke dalam satu sistem Manajemen Data Master

Pemrosesan batch dan pemrosesan aliran adalah dua metode di mana data dapat dikonsolidasikan untuk kueri sesuai permintaan. Dalam hal ini, sangat penting untuk menyebutkan bahwa Hadoop adalah kerangka kerja pemrosesan batch sumber terbuka yang populer untuk menyimpan, memproses, dan menganalisis volume data yang sangat besar. Arsitektur Hadoop dalam analitik data besar terdiri dari empat komponen – MapReduce, HDFS ( Arsitektur HDFS dalam analitik data besar mengikuti model master-slave untuk penyimpanan data yang andal dan skalabel), YARN, dan Hadoop Common. Selain itu, untuk query, DBMS relasional atau database NoSQL dapat digunakan untuk menyimpan Sistem Manajemen Data Master.

• Menyediakan antarmuka pengguna yang memudahkan konsumsi data

Antarmuka pengguna yang intuitif dan dapat disesuaikan dari arsitektur aplikasi data besar akan memudahkan pengguna untuk mengkonsumsi data. Misalnya, ini bisa berupa antarmuka SQL untuk analis data, antarmuka OLAP untuk intelijen bisnis, bahasa R untuk ilmuwan data, atau API waktu nyata untuk sistem penargetan.

• Pastikan keamanan dan kontrol

Alih-alih menerapkan kebijakan data dan kontrol akses pada penyimpanan data dan aplikasi hilir, hal itu dilakukan langsung pada data mentah. Pendekatan terpadu terhadap keamanan data ini semakin diperlukan oleh pertumbuhan platform seperti Hadoop, Google BigQuery, Amazon Redshift, dan Snowflake dan menjadi kenyataan oleh proyek keamanan data seperti Apache Sentry.

Bagaimana Membangun Arsitektur Big Data?

Tanpa alat dan proses yang tepat, analis data besar akan menghabiskan lebih banyak waktu untuk mengatur data daripada memberikan analisis yang berarti dan melaporkan temuan mereka. Oleh karena itu, kuncinya adalah mengembangkan arsitektur data besar yang logis dan memiliki pengaturan yang efisien.

Berikut ini adalah prosedur umum untuk merancang arsitektur big data :

1. Menentukan apakah bisnis memiliki masalah big data dengan mempertimbangkan variasi data, kecepatan data, dan tantangan saat ini.
2. Memilih vendor untuk mengelola arsitektur end-to-end big data; ketika datang ke alat untuk tujuan ini, arsitektur Hadoop dalam analitik data besar cukup diminati. Microsoft, AWS, MapR, Hortonworks, Cloudera, dan BigInsights adalah vendor populer untuk distribusi Hadoop.
3. Memilih strategi penerapan yang mungkin lokal, berbasis cloud, atau campuran keduanya.
4. Merencanakan ukuran perangkat keras dan infrastruktur dengan mempertimbangkan volume penyerapan data harian, penyebaran pusat data multi, periode retensi data, volume data untuk satu kali pemuatan historis, dan waktu untuk ukuran cluster.
5. Sebagai tindak lanjut dari perencanaan kapasitas, langkah selanjutnya melibatkan ukuran infrastruktur untuk menentukan jenis perangkat keras dan jumlah cluster atau lingkungan yang dibutuhkan.
6. Last but not least, rencana pencadangan dan pemulihan bencana harus dilakukan dengan mempertimbangkan seberapa penting data yang disimpan, Persyaratan Waktu Pemulihan dan Tujuan Titik Pemulihan, penyebaran pusat data multi, interval pencadangan, dan jenis bencana. pemulihan (Aktif-Aktif atau Aktif-Pasif) yang paling tepat.

Belajar Big Data Dengan upGrad

Jika Anda ingin mengetahui bagaimana big data diatur, dianalisis, dan diinterpretasikan, mulailah perjalanan belajar Anda dengan Program PG Eksekutif upGrad dalam Pengembangan Perangkat Lunak – Spesialisasi dalam Big Data !

The Executive PGP adalah program online yang menarik dan ketat untuk para profesional yang ingin memperluas jaringan mereka dan mengembangkan pengetahuan dan keterampilan praktis yang diperlukan untuk memasuki arena karir data besar.

Berikut adalah sorotan kursus secara sekilas:

• Sertifikasi diberikan oleh IIIT Bangalore
• Bootcamp Transisi Karir Perangkat Lunak untuk pembuat kode non-teknologi & baru
• Akses eksklusif dan gratis dalam Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin
• Cakupan komprehensif dari 10 alat dan bahasa pemrograman
• Lebih dari 7 studi kasus dan proyek yang relevan dengan industri
• Ceramah interaktif dan sesi langsung dari fakultas kelas dunia dan pemimpin industri

Kesimpulan

Pertumbuhan data besar, Kecerdasan Buatan, dan Pembelajaran Mesin yang belum pernah terjadi sebelumnya membutuhkan cara efektif untuk menganalisis sejumlah besar data yang dihasilkan setiap hari. Tidak hanya itu, laporan analisis harus dapat menawarkan takeaways yang dapat ditindaklanjuti untuk mengarahkan pengambilan keputusan strategis dalam bisnis. Rencana arsitektur big data yang solid dan terintegrasi dengan baik tidak hanya memungkinkan analisis tetapi juga membawa sejumlah manfaat, baik dalam hal penghematan waktu maupun wawasan yang dihasilkan dan ditindaklanjuti.

Lihat Kursus Rekayasa Perangkat Lunak kami yang lain di upGrad