Dalam dunia data modern, arsitektur lakehouse semakin banyak diadopsi karena kemampuannya menggabungkan kekuatan data warehouse dan fleksibilitas data lake. Namun, di balik kemampuannya menyatukan analitik skala besar dengan penyimpanan terjangkau, muncul tantangan baru—salah satunya adalah overhead metadata, terutama pada sistem berbasis Apache Iceberg.
Tantangan Metadata di Lakehouse
Lakehouse modern seperti Iceberg menyimpan metadata secara eksplisit untuk mendukung fitur-fitur penting seperti skema evolusi, time travel, dan kontrol versi. Namun, pendekatan ini menciptakan tantangan performa. Banyak engine analitik bergantung pada caching metadata tabel, yang kemudian disegarkan secara berkala. Sayangnya, ini menyebabkan:
-
Permintaan metadata (roundtrips) yang berlebihan ke katalog
-
Keterlambatan saat metadata sudah kadaluarsa
-
Kompromi antara data terkini dan performa
Jika terlalu banyak kueri mencoba mengakses metadata secara bersamaan—misalnya saat metadata kadaluarsa dan perlu diperbarui—maka performa bisa turun drastis, terutama jika katalog tidak mampu menangani volume permintaan secara efisien.
Inovasi Dremio: Seamless Metadata Refresh
Untuk mengatasi masalah ini, Dremio memperkenalkan fitur “Seamless Metadata Refresh” untuk tabel Iceberg. Pendekatan ini menyegarkan metadata secara otomatis dan tepat waktu, sehingga pengguna tidak perlu lagi khawatir tentang metadata yang basi atau memperlambat kueri mereka.
Bagaimana Cara Kerjanya?
-
Penyegaran Metadata Tepat Waktu (Just-in-Time)
Saat pengguna menjalankan kueri, Dremio memeriksa apakah metadata masih valid. Jika tidak, metadata diperbarui secara otomatis sebelum eksekusi kueri berlangsung—tanpa perlu intervensi manual. -
Pemrosesan Asinkron dengan Thread Pool
Penyegaran metadata menggunakan thread pool khusus agar tidak mengganggu jalannya kueri lain. Ini memastikan bahwa proses penyegaran tetap efisien meskipun metadata berukuran besar atau katalog lambat merespons. -
Validasi & Replanning Kueri
Bila ada perubahan besar seperti modifikasi skema, Dremio akan melakukan validasi metadata baru dan, jika diperlukan, merencanakan ulang (replan) kueri untuk menjaga akurasi dan performa.
Keuntungan untuk Pengguna
-
Kinerja Kueri yang Lebih Konsisten
Dengan mengurangi frekuensi roundtrip metadata, performa kueri tetap cepat dan stabil. -
Akses ke Data Terbaru Tanpa Gangguan
Pengguna tidak perlu lagi menyegarkan metadata secara manual atau menunggu proses sinkronisasi. -
Pengalaman Pengguna yang Disederhanakan
Fitur ini transparan, bekerja di belakang layar, sehingga pengguna dapat fokus pada analitik tanpa memikirkan manajemen metadata.
Melangkah Lebih Jauh: Notifikasi Metadata Real-Time
Dremio juga tengah mengeksplorasi pendekatan berbasis notifikasi untuk penyegaran metadata. Dalam model ini, sistem katalog (seperti Apache Iceberg) akan memberi tahu Dremio secara langsung saat metadata berubah. Pendekatan ini akan menghilangkan kebutuhan polling berkala, memungkinkan sistem untuk lebih efisien dan real-time dalam menjaga sinkronisasi metadata.
Seiring dengan pertumbuhan dan kompleksitas data di lakehouse modern, manajemen metadata menjadi bagian penting dalam menjaga performa dan pengalaman pengguna. Dengan inovasi seperti seamless metadata refresh, Dremio menunjukkan komitmennya dalam menghadirkan solusi yang efisien, otomatis, dan ramah pengguna untuk menghadapi tantangan dunia data saat ini.
Jika Anda mencari platform lakehouse modern yang efisien, fleksibel, dan siap untuk enterprise, Arupa Cloud Nusantara hadir sebagai mitra teknologi terpercaya. Arupa menyediakan solusi Dremio yang telah dioptimalkan untuk kebutuhan bisnis di Indonesia, lengkap dengan dukungan lokal dan infrastruktur yang andal. Konsultasi lebih lanjut dan mulai transformasi data Anda bersama Arupa melalui marketing@arupa.co.id!
