Pemanfaatan Penyimpanan Dokumen untuk Manajemen Big Data

Jakarta, Itech– Mengelola volume data berkecepatan tinggi membawa sejumlah tantangan unik. Mulai dari kemampuan basis data untuk mengonsumsi data, hingga total biaya kepemilikan solusi mengingat volume data yang semakin berkembang. Mesin penyimpanan generasi berikutnya menghadirkan argumen yang kuat untuk menyimpan data semacam itu dengan biaya optimal, tanpa menghambat kinerja untuk analisis.

Menurut Genie Yuan, Kepala Teknik Solusi, untuk Asia Pasifik & Jepang, Couchbase. Saat ini, terdapat banyak organisasi yang berurusan dengan aplikasi berat data yang intensif dalam menulis untuk mendukung basis klien atau pelanggan yang besar. Menurutnya untuk mendukung kasus penggunaan unggulan di industri yang memberikan pengalaman tingkat lanjut, sangat penting memiliki mesin penyimpanan yang matang dan dapat dioptimalkan untuk kinerja tinggi dengan kumpulan data besar. Ini termasuk perangkat berbasis IoT yang mengalirkan informasi dari berbagai lokasi, yang bisa bervariasi dan bergerak dengan kecepatan tinggi.

Seiring dengan pertumbuhan volume data, meningkatkan ukuran klaster analisis diperlukan untuk tetap sejalan, dan hal ini bisa meningkatkan biaya. Inilah tempat di mana mesin penyimpanan generasi berikutnya yang dirancang untuk kinerja tinggi – bahkan dengan kumpulan data besar yang tidak muat disimpan kedalam memori – bisa membuat perbedaan. Genie menjelaskan lebih lanjut, mesin seperti ini sangat cocok untuk kasus penggunaan di mana akses ke disk sangat penting dan dioptimalkan untuk berjalan pada jumlah memori yang terbatas bahkan dengan kumpulan data yang sangat besar. Solusi baru semacam ini benar-benar berkilauan ketika digunakan untuk kumpulan data yang tidak akan muat ke dalam memori yang tersedia dan memerlukan kompresi data maksimum.

Genie juga memberikan penjelasan dengan mengambil contoh mesin penyimpanan Magma Couchbase yang baru diluncurkan beberapa waktu lalu. Mesin penyimapanan ini mampu melakukan penyimpanan dan pengaksesan data dengan tepat, dan digunakan oleh pengguna awal yang memiliki kebutuhan khusus ini. Ini sangat ideal untuk kasus penggunaan yang bergantung terutama pada akses ke disk, menjamin kinerjanya sebaik sub-sistem disk yang mendasarinya. Magma juga tampil baik bahkan jika memori terbatas dan kumpulan data besar – hanya memerlukan rasio memori-ke-data minimum sebesar 1%.

Seperti Infosys misalnya, telah menggunakan Couchbase Magma untuk secara signifikan meningkatkan efisiensi penyimpanan – yang secara krusial menurunkan total biaya kepemilikan. Akibatnya, Infosys mengalami pengurangan lebih dari tiga kali lipat dalam perangkat keras dan kapasitas penyimpanan.

Saat ini, aplikasi berat data yang intensif dalam menulis seperti pelayanan iklan, internet-of-things, pesan, dan permainan daring, menghasilkan sejumlah besar data yang diciptakan. Tidak mengherankan, hal ini telah meningkatkan persyaratan untuk menyimpan dan mengambil volume data yang besar. Pertumbuhan cepat ini telah meningkatkan kebutuhan akan basis data terdistribusi yang dapat diperluas secara horizontal dengan menambahkan lebih banyak node. Organisasi yang perlu mengelola penyimpanan dan pemrosesan data ini kemudian dapat menggunakan kemampuan ini untuk melayani kebutuhan aplikasi yang sangat skalabel ini tanpa harus menambahkan lebih banyak node – dengan demikian meningkatkan efisiensi penyimpanan dan yang paling penting tanpa meningkatkan biaya kepemilikan.