Apa itu Google Cloud Dataproc?

28 Agustus 2023

Dataproc adalah cluster penskalaan otomatis yang mengelola pencatatan, pemantauan, pembuatan cluster pilihan Anda dan orkestrasi pekerjaan. Anda perlu menyediakan cluster secara manual, tetapi setelah cluster disediakan, Anda bisa mengirimkan pekerjaan ke Spark, Flink, Presto, dan Hadoop.

Key Takeaways: 

• Google Cloud Dataproc adalah layanan terkelola untuk memproses kumpulan data besar, seperti yang digunakan dalam inisiatif big data
• Alasan menggunakan Google Cloud Dataproc adalah biaya rendah, cepat, terintegrasi, terkelola, sederhana dan familiar

Apa itu Google Cloud Dataproc?

Google Cloud Dataproc adalah layanan terkelola untuk memproses kumpulan data besar, seperti yang digunakan dalam inisiatif big data. Dataproc merupakan bagian dari Google Cloud Platform, penawaran cloud publik dari Google.

Dataproc membantu pengguna memproses, mengubah, dan memahami data dalam jumlah besar. Sebagai contoh, organisasi dapat menggunakan layanan ini untuk memproses data dari jutaan perangkat internet of things (IoT), untuk memprediksi peluang produksi atau penjualan dari data bisnis, atau menganalisis file log untuk menemukan potensi kelemahan keamanan.

Layanan Dataproc memungkinkan pengguna untuk membuat cluster terkelola yang dapat berskala dari tiga hingga ratusan node. Pengguna dapat membuat cluster sesuai permintaan, menggunakannya selama durasi tugas pemrosesan dan kemudian mematikannya ketika tugas selesai. Pengguna juga dapat mengatur ukuran cluster berdasarkan jenis beban kerja, batasan anggaran, persyaratan kinerja, dan sumber daya yang ada. Dimungkinkan untuk secara dinamis meningkatkan atau menurunkan skala cluster secara dinamis – bahkan saat pekerjaan sedang diproses. Pengguna hanya membayar sumber daya komputasi yang dikonsumsi selama proses berlangsung.

Mengapa menggunakan Google Cloud Dataproc?

Jika dibandingkan dengan produk tradisional di lokasi dan layanan cloud yang bersaing, Dataproc memiliki sejumlah keunggulan unik untuk cluster yang terdiri dari tiga hingga ratusan node:

Biaya rendah

Dataproc dihargai hanya 1 sen per CPU virtual di cluster Anda per jam, di atas sumber daya Cloud Platform lain yang Anda gunakan. Selain harga rendah ini, cluster Dataproc dapat menyertakan instance yang dapat didahulukan yang memiliki harga komputasi lebih rendah, sehingga mengurangi biaya Anda lebih jauh. Alih-alih membulatkan penggunaan Anda ke jam terdekat, Dataproc menagih Anda hanya untuk apa yang benar-benar Anda gunakan dengan penagihan per detik dan periode penagihan minimum satu menit.

Cepat 

Tanpa menggunakan Dataproc, dibutuhkan waktu lima hingga 30 menit untuk membuat cluster Spark dan Hadoop di lokasi atau melalui penyedia IaaS. Sebagai perbandingan, cluster Dataproc cepat untuk memulai, menskalakan, dan mematikan, dengan masing-masing operasi ini membutuhkan waktu rata-rata 90 detik atau kurang. Ini berarti Anda bisa menghabiskan lebih sedikit waktu untuk menunggu cluster dan lebih banyak waktu untuk bekerja dengan data Anda.

Terintegrasi 

Dataproc memiliki integrasi bawaan dengan layanan Google Cloud Platform lainnya, seperti BigQuery, Cloud Storage, Cloud Bigtable, Cloud Logging, dan Cloud Monitoring, sehingga Anda memiliki lebih dari sekadar klaster Spark atau Hadoop-Anda memiliki platform data yang lengkap. Misalnya, Anda dapat menggunakan Dataproc untuk melakukan ETL terabyte data log mentah secara langsung ke BigQuery untuk pelaporan bisnis.

Terkelola

Gunakan cluster Spark dan Hadoop tanpa bantuan administrator atau perangkat lunak khusus. Anda dapat dengan mudah berinteraksi dengan cluster dan pekerjaan Spark atau Hadoop melalui konsol Google Cloud, Cloud SDK, atau Dataproc REST API. Saat Anda selesai menggunakan cluster, Anda bisa mematikannya, sehingga Anda tidak menghabiskan uang untuk cluster yang menganggur. Anda tidak perlu khawatir kehilangan data, karena Dataproc terintegrasi dengan Cloud Storage, BigQuery, dan Cloud Bigtable.

Sederhana dan familiar 

Anda tidak perlu mempelajari alat atau API baru untuk menggunakan Dataproc, sehingga mudah untuk memindahkan proyek yang sudah ada ke Dataproc tanpa pengembangan ulang. Spark, Hadoop, Pig, dan Hive sering diperbarui, sehingga Anda bisa lebih cepat produktif.

Sumber Google Cloud Dataproc

Dataproc dibangun di atas platform sumber terbuka, termasuk:

• Apache Hadoop: mendukung pemrosesan terdistribusi dari kumpulan data yang besar di seluruh cluster
• Apache Spark: berfungsi sebagai mesin untuk pemrosesan data yang cepat dan berskala besar
• Apache Pig: menganalisis kumpulan data yang besar
• Apache Hive: menyediakan penyimpanan data dan manajemen penyimpanan basis data SQL

Dataproc mendukung versi asli Hadoop, Spark, Pig, dan Hive, yang memungkinkan pengguna untuk menggunakan versi terbaru dari setiap platform, serta seluruh ekosistem alat dan pustaka sumber terbuka terkait. Pengguna dapat mengembangkan pekerjaan Dataproc dalam bahasa yang populer dalam ekosistem Spark dan Hadoop, seperti Java, Scala, Python, dan R. 

Strategi Optimalisasi Biaya Dataproc

Ada beberapa strategi yang bisa digunakan organisasi untuk mengoptimalkan biaya mereka saat menggunakan Dataproc. Beberapa strategi potensial meliputi:

Gunakan instance yang dapat didahulukan 

Preemptible instances adalah instance yang dihitung yang tersedia dengan harga diskon tetapi dapat dihentikan oleh Google ketika kapasitas lebih besar dibutuhkan. Menggunakan instance yang dapat didahulukan dapat membantu organisasi menghemat uang untuk biaya Dataproc.

Gunakan jenis mesin khusus

Dataproc memungkinkan pengguna untuk membuat tipe mesin khusus dengan jumlah vCPU tertentu dan jumlah memori yang mereka butuhkan. Menggunakan tipe mesin khusus dapat membantu organisasi menghindari pembayaran untuk sumber daya yang lebih banyak daripada yang mereka butuhkan, yang dapat membantu mereka menghemat uang.

Gunakan penskalaan otomatis

Dataproc memungkinkan pengguna untuk mengatur penskalaan otomatis, yang secara otomatis menambah atau menghapus instance komputasi berdasarkan beban kerja. Hal ini dapat membantu organisasi memastikan bahwa mereka selalu memiliki jumlah sumber daya yang tepat untuk memproses data mereka, tanpa membuang-buang uang untuk instance yang menganggur.

Gunakan opsi penyimpanan yang tepat

Dataproc memungkinkan pengguna untuk memilih dari berbagai opsi penyimpanan, seperti penyimpanan standar, yang menyediakan penyimpanan berbiaya lebih rendah untuk data yang jarang diakses, dan penyimpanan yang didukung SSD, yang menyediakan penyimpanan lebih cepat untuk data yang perlu sering diakses. Memilih opsi penyimpanan yang tepat dapat membantu organisasi menghemat biaya Dataproc mereka.

Gunakan alat pemrosesan data yang tepat

Alat pemrosesan data yang berbeda, seperti Apache Spark dan Apache Flink, dapat memiliki biaya dan karakteristik kinerja yang berbeda. Memilih alat yang tepat untuk beban kerja tertentu dapat membantu organisasi menghemat uang untuk biaya Dataproc mereka.

Integrasi Google Cloud Dataproc

Google Cloud Dataproc terintegrasi penuh dengan layanan Google Cloud Platform lainnya. Layanan-layanan ini meliputi:

• BigQuery: gudang analisis data berskala petabyte yang terkelola
• Bigtable: layanan basis data data besar NoSQL
• Google Cloud Storage: layanan penyimpanan objek yang tahan lama dan sangat tersedia
• Stackdriver Monitoring: alat untuk melacak kinerja dan ketersediaan cloud
• Stackdriver Logging: alat untuk menyimpan, mencari, memantau, dan menghasilkan peringatan berdasarkan data log dan peristiwa

Pengguna dapat membuat cluster, mengelola cluster, dan mengoperasikan pekerjaan Spark atau Hadoop menggunakan konsol Google Cloud Platform, kit pengembangan perangkat lunak cloud (SDK), atau antarmuka pemrograman aplikasi (API) cloud representational state transfer (REST). Dataproc terutama digunakan oleh para ilmuwan data, pengambil keputusan bisnis, peneliti, dan profesional IT lainnya.

Dalam keseluruhan, kemampuan Google Cloud Dataproc untuk dijangkau dari mana saja memberikan fleksibilitas dan kemudahan yang besar bagi pengguna, dan memungkinkan mereka untuk mengakses dan mengelola data mereka dengan lebih mudah, aman, dan efisien.

Apabila Anda merupakan pelaku bisnis digital yang memerlukan semua keuntungan dan manfaat dari Google Cloud Management, Anda dapat mencoba layanan terpercaya dari Terralogiq sebagai solusi untuk mengoptimalkan bisnis Anda. Klik di sini!