Apa itu Lakehouse tanpa batas?

Lakehouse Tanpa Batas memungkinkan Anda membangun data lakehouse terbuka diGoogle Cloud dengan menggabungkan format tabel terbuka Apache Iceberg dengan penyimpanan terkelola. Arsitektur ini memisahkan penyimpanan dari komputasi untuk menyediakan fondasi terpadu bagi workload analisis dan AI.

Untuk mengelola metadata tabel terbuka, Lakehouse menggunakan katalog runtime Lakehouse, layanan metadata serverless yang memusatkan penemuan dan menghilangkan sinkronisasi lintas repositori. Desain ini memungkinkan beberapa mesin—termasuk Managed Service untuk Apache Spark, Apache Flink, Apache Hive, Trino, dan BigQuery—mengakses langsung satu sumber tepercaya tanpa duplikasi data.

Manfaat utama

  • Arsitektur serverless: Lakehouse Google Cloud menghilangkan kebutuhan akan pengelolaan server atau pengelola cluster, sehingga mengurangi overhead operasional dan penskalaan otomatis berdasarkan permintaan. Untuk workload komputasi, sesi batch dan interaktif serverless menghilangkan pertentangan resource antar-tugas dan mengotomatiskan pemeliharaan infrastruktur.
  • Pengelolaan dan tata kelola data terpadu: Integrasi dengan Knowledge Catalog memastikan definisi dan penerapan kebijakan tata kelola secara terpusat di beberapa mesin, serta memungkinkan penelusuran semantik, silsilah data, dan pemeriksaan kualitas.
  • Ekstensi penyimpanan: Lakehouse Google Cloud memperluas kemampuan pengelolaan Cloud Storage untuk menyertakan fitur seperti tingkatan Autoclass dan kunci enkripsi yang dikelola pelanggan (CMEK).
  • Pengalaman yang terkelola sepenuhnya: Saat diintegrasikan dengan BigQuery, Lakehouse Google Cloud memberikan pengalaman analisis dan AI yang terkelola sepenuhnya.
  • Ketersediaan tinggi dan pemulihan dari bencana (disaster recovery): Lakehouse Google Cloud menawarkan opsi untuk replikasi lintas region dan pemulihan dari bencana (Pratinjau) guna mendukung ketersediaan tinggi data Anda.

Kasus penggunaan

  • Lakehouse terbuka: Gunakan Cloud Storage sebagai lapisan penyimpanan, dan Lakehouse Google Cloud menyediakan antarmuka pengelolaan dan tata kelola untuk data Apache Iceberg.
  • Integrasi analitis dan transaksional: Akses tabel Apache Iceberg analitis langsung dalam AlloyDB untuk PostgreSQL ([Pratinjau][4]) untuk menggabungkan data analitis dengan workload transaksional.
  • Akses terpadu: Memungkinkan berbagai mesin (Apache Spark, Apache Flink, BigQuery) berinteraksi dengan tabel Apache Iceberg yang sama dengan metadata yang konsisten.
  • Analisis dan AI lintas cloud: Akses data lintas cloud (Pratinjau) untuk menyinkronkan metadata dari penyedia cloud lain, sehingga Anda dapat mengkueri data dengan BigQuery atau mesin open source eksternal melalui endpoint katalog REST Apache Iceberg, semuanya tanpa memigrasikan data.
  • Eksplorasi set data publik: Buat kueri set data publik berkualitas tinggi dengan mudah menggunakan endpoint katalog REST Apache Iceberg tanpa mengelola infrastruktur.
  • Hive Metastore: Hubungkan mesin open source seperti Apache Spark dan Apache Hive ke katalog runtime Lakehouse menggunakan katalog Hive. Hal ini menghilangkan overhead operasional untuk memelihara Hive Metastore (HMS) yang dihosting sendiri sekaligus memungkinkan berbagi data yang lancar dan kueri tabel langsung di BigQuery.

Antarmuka dan alat

Anda dapat berinteraksi dengan resource Lakehouse Google Cloud menggunakan alat berikut:

  • Google Cloud console: Gunakan konsol untuk membuat katalog, melihat properti katalog, melihat log audit, dan mengonfigurasi izin.
  • BigQuery SQL: Gunakan bahasa definisi data (DDL) SQL standar untuk membuat dan mengelola tabel Apache Iceberg dan tabel eksternal yang terintegrasi dengan katalog runtime Lakehouse.
  • Mesin open source: Gunakan mesin seperti Apache Spark, Apache Flink, dan Apache Hive dengan katalog runtime Lakehouse untuk membaca dan menulis data.
  • IDE dan notebook: Gunakan notebook Apache Spark interaktif dan ekstensi IDE, seperti ekstensi Data Agent Kit (DAK) untuk VS Code, guna melakukan autentikasi ke Google Cloud, menulis kode secara interaktif, dan mengelola sesi notebook langsung dalam lingkungan pengembangan Anda.
  • Alat orkestrasi dan MLOps: Integrasikan pipeline batch serverless dan operasi katalog dengan alur kerja orkestrasi menggunakan Managed Service untuk Apache Airflow (sebelumnya Cloud Composer) dan Kubeflow Pipelines di Vertex AI.
  • Apache Iceberg REST Catalog API: Gunakan endpoint katalog REST Apache Iceberg untuk berinteraksi dengan layanan menggunakan alat yang kompatibel dengan spesifikasi REST Apache Iceberg terbuka.
  • Dukungan tabel Apache Iceberg: Tabel Apache Iceberg V2 (Ketersediaan Umum) dan tabel V3 (Pratinjau) didukung. Tabel Iceberg V1 tidak didukung.

Langkah berikutnya