Kenalan lebih lanjut dengan apa itu Google Cloud Big Data 

25 Agustus 2023

Big data adalah sejumlah besar data yang tersedia untuk organisasi karena volume dan kompleksitasnya – tidak mudah dikelola atau dianalisis oleh banyak alat intelijen bisnis. Alat bantu untuk big data dapat membantu volume data yang dikumpulkan, kecepatan data tersebut tersedia bagi organisasi untuk dianalisis, dan kompleksitas atau jenis data tersebut.

Key takeaways: 

• Big data adalah sejumlah besar data yang tersedia untuk organisasi karena volume dan kompleksitasnya – tidak mudah dikelola atau dianalisis oleh banyak alat intelijen bisnis
• Layanan Google Big Data berupa Google Cloud BigQuery, Google Cloud Dataflow, Google Cloud Dataproc, Google Cloud Pub/Sub, Google Cloud Composer, Google Cloud Data Fusion, dan Google Cloud Bigtable
• Manfaat dari Google Cloud Big Data antara lain wawasan yang lebih baik, efisiensi, dan penghematan biaya.

Apa yang dimaksud dengan Google Cloud Big Data?

Sistem big data menyimpan dan memproses data dalam jumlah yang sangat besar. Merupakan hal yang wajar jika infrastruktur big data di hosting di cloud, karena cloud menyediakan penyimpanan data tanpa batas dan opsi yang mudah untuk pemrosesan dan analisis big data yang sangat ter paralelisasi. Google Cloud Platform menyediakan beberapa layanan yang mendukung penyimpanan dan analisis data besar. Mungkin yang paling penting adalah BigQuery, mesin yang kompatibel dengan SQL berkinerja tinggi yang dapat melakukan analisis pada volume data yang sangat besar dalam hitungan detik. GCP menyediakan beberapa layanan lain, termasuk Dataflow, Dataproc, dan Data Fusion, untuk membantu Anda membuat infrastruktur data besar berbasis cloud yang lengkap.

Layanan Google Big Data

GCP menawarkan berbagai macam layanan big data yang dapat Anda gunakan untuk mengelola dan menganalisis data Anda, termasuk:

Google Cloud BigQuery

BigQuery memungkinkan Anda menyimpan dan melakukan kueri terhadap kumpulan data yang menyimpan data dalam jumlah besar. Layanan ini menggunakan struktur tabel, mendukung SQL, dan terintegrasi secara mulus dengan semua layanan GCP. Anda dapat menggunakan BigQuery untuk pemrosesan batch dan streaming. Layanan ini sangat ideal untuk analisis offline dan kueri interaktif.

Google Cloud Dataflow

Dataflow menawarkan pemrosesan batch dan streaming tanpa server. Anda dapat membuat jalur manajemen dan analisis Anda sendiri, dan Dataflow akan secara otomatis mengelola sumber daya Anda. Layanan ini dapat berintegrasi dengan layanan GCP seperti BigQuery dan solusi pihak ketiga seperti Apache Spark.

Google Cloud Dataproc

Dataproc memungkinkan Anda mengintegrasikan tumpukan open source Anda dan merampingkan proses Anda dengan otomatisasi. Ini adalah layanan terkelola penuh yang dapat membantu Anda melakukan kueri dan streaming data, menggunakan sumber daya seperti Apache Hadoop di cloud GCP. Anda dapat mengintegrasikan Dataproc dengan layanan GCP lainnya seperti Bigtable.

Google Cloud Pub/Sub

Pub/Sub adalah layanan perpesanan asinkron yang mengelola komunikasi antara berbagai aplikasi. Pub/Sub biasanya digunakan untuk pipeline stream analytics. Anda dapat mengintegrasikan Pub/Sub dengan sistem di dalam atau di luar GCP, dan melakukan penyerapan data peristiwa umum serta tindakan yang terkait dengan pola distribusi.

Google Cloud Composer

Composer adalah layanan orkestrasi alur kerja berbasis cloud yang dikelola sepenuhnya berdasarkan Apache Airflow. Anda bisa menggunakan Composer untuk mengelola pemrosesan data di beberapa platform dan membuat lingkungan hybrid Anda sendiri. Composer memungkinkan Anda mendefinisikan proses menggunakan Python. Layanan ini kemudian mengotomatiskan pekerjaan pemrosesan, seperti ETL.

Google Cloud Data Fusion

Data Fusion adalah layanan integrasi data yang dikelola secara penuh yang memungkinkan pemangku kepentingan dari berbagai tingkat keahlian untuk menyiapkan, mentransfer, dan mentransformasi data. Data Fusion memungkinkan Anda membuat pipeline data ETL/ELT tanpa kode menggunakan antarmuka visual tunjuk dan klik. Data Fusion adalah proyek sumber terbuka yang menyediakan portabilitas yang diperlukan untuk bekerja dengan integrasi hybrid dan multi cloud.

Google Cloud Bigtable

Bigtable adalah layanan basis data NoSQL yang dikelola secara penuh dan dibangun untuk memberikan performa tinggi untuk beban kerja data besar. Bigtable berjalan pada tumpukan penyimpanan latensi rendah, mendukung API HBase sumber terbuka, dan tersedia secara global. Layanan ini sangat ideal untuk deret waktu, keuangan, pemasaran, data grafik, dan IoT. Bigtable mendukung layanan inti Google, termasuk Analytics, Penelusuran, Gmail, dan Maps.

Fitur-fitur Google Cloud Big Data

Google Cloud Big Data menawarkan berbagai fitur yang menjadikannya solusi ideal untuk bisnis yang perlu bekerja dengan kumpulan data yang besar. Beberapa fitur utama Google Cloud Big Data antara lain:

Skalabilitas

Google Cloud Big Data sangat skalabel, yang berarti dapat dengan mudah menangani kumpulan data yang besar tanpa memerlukan perangkat keras atau infrastruktur tambahan. Hal ini menjadikannya solusi ideal untuk bisnis yang perlu menyimpan dan memproses data dalam jumlah besar.

Kecepatan

Google Cloud Big Data dirancang untuk memproses kumpulan data yang besar dengan cepat. Paket ini mencakup alat seperti Google Cloud Dataflow, yang dapat memproses data secara real-time, dan Google BigQuery, yang dapat menganalisis data dalam hitungan detik.

Efektivitas Biaya

Google Cloud Big Data merupakan solusi hemat biaya untuk bisnis yang perlu bekerja dengan kumpulan data yang besar. Paket ini menawarkan berbagai pilihan harga, termasuk paket langganan pay-as-you-go dan bulanan, yang berarti bisnis dapat memilih model harga yang sesuai dengan kebutuhan mereka.

Keamanan

Google Cloud Big Data dirancang dengan mengutamakan keamanan. Paket ini mencakup fitur-fitur seperti enkripsi dan kontrol akses, yang membantu bisnis menjaga data mereka tetap aman dan terlindungi.

Manfaat Google Cloud Big Data

Google Cloud Big Data menawarkan berbagai manfaat bagi bisnis yang perlu bekerja dengan kumpulan data yang besar. Beberapa manfaat utama Google Cloud Big Data antara lain:

Wawasan yang lebih baik

Google Cloud Big Data memudahkan bisnis untuk mendapatkan wawasan dari data mereka. Paket ini mencakup alat dan layanan yang memungkinkan bisnis untuk menganalisis data mereka secara real-time, yang berarti mereka dapat mengambil keputusan yang tepat berdasarkan informasi terbaru.

Peningkatan efisiensi

Google Cloud Big Data membantu bisnis bekerja lebih efisien dengan data mereka. Paket ini mencakup alat dan layanan yang memungkinkan bisnis mengotomatiskan tugas pemrosesan data, yang berarti mereka dapat fokus menganalisis data dan membuat keputusan yang tepat.

Penghematan biaya

Google Cloud Big Data dapat membantu bisnis menghemat biaya pemrosesan dan penyimpanan data. Paket ini menawarkan berbagai pilihan harga, termasuk paket langganan pay-as-you-go dan bulanan, yang berarti bisnis dapat memilih model harga yang sesuai dengan kebutuhan mereka.

Praktik Terbaik Big Data GCP

Berikut adalah beberapa praktik terbaik yang akan membantu Anda memanfaatkan layanan big data utama Google Cloud, seperti Cloud Pub/Sub dan Google BigQuery.

Konsumsi dan Pengumpulan Data

Mengolah data adalah bagian yang sering diabaikan dalam proyek big data. Ada beberapa opsi untuk memasukkan data di Google Cloud:

• Menggunakan API pada penyedia data-menarik data dari API dalam skala besar menggunakan instance Compute Engine (mesin virtual) atau Kubernetes
• Streaming waktu nyata-paling baik dengan Cloud Pub/Sub
• Volume data yang besar di lokasi-paling cocok untuk alat transfer Google atau Transfer Online GCP, tergantung volumenya 
• Volume data yang besar di penyedia layanan cloud lain – gunakan Layanan Transfer Penyimpanan Cloud

Streaming

Jika Anda perlu melakukan streaming dan memproses data dalam waktu yang hampir seketika, Anda perlu menggunakan sisipan streaming. Sisipan streaming menulis data ke BigQuery dan melakukan kueri tanpa memerlukan pekerjaan pemuatan, yang dapat menimbulkan penundaan. Anda dapat melakukan penyisipan streaming pada tabel BigQuery menggunakan Cloud SDK atau Google Dataflow.

Perhatikan bahwa diperlukan beberapa detik agar data streaming tersedia untuk kueri. Setelah data dimasukkan menggunakan penyisipan streaming, diperlukan waktu hingga 90 menit agar data tersebut tersedia untuk operasi seperti menyalin dan mengekspor.

Menggunakan Tabel 

Anda dapat menyarangkan record di dalam tabel untuk menciptakan efisiensi di Google BigQuery. Misalnya, jika Anda memproses faktur, setiap baris di dalam faktur dapat disimpan sebagai tabel bagian dalam. Tabel luar dapat berisi data tentang faktur secara keseluruhan (misalnya, jumlah total faktur).

Dengan cara ini, jika Anda hanya perlu memproses data tentang faktur, dan bukan baris faktur individual, Anda dapat menjalankan kueri hanya pada tabel luar untuk menghemat biaya dan meningkatkan kinerja. Google hanya mengakses item di tabel bagian dalam ketika kueri secara eksplisit merujuk ke item tersebut.

Big Data Resource Management

Dalam banyak proyek big data, Anda perlu memberikan akses ke sumber daya tertentu kepada anggota tim Anda, tim lain, mitra, atau pelanggan. Google Cloud Platform menggunakan konsep “wadah sumber daya”. 

Cara terbaik adalah mendefinisikan proyek untuk setiap model data besar atau kumpulan data. Bawa semua sumber daya yang relevan, termasuk penyimpanan, komputasi, dan analitik atau komponen pembelajaran mesin, ke dalam wadah proyek. Hal ini akan memudahkan Anda untuk mengelola izin, penagihan, dan keamanan.

 Jika anda mengalami kesulitan atau kebingungan untuk implementasi Big Data, Terralogiq dapat membantu anda karena kami adalah Penyedia jasa layanan Google Cloud dan penyedia jasa layanan Google Maps di Indonesia satu-satunya dengan status sebagai Premier Partner. Anda bisa menghubungi kami melalui alamat email halo@terralogiq.com .