Dalam lanskap bisnis berbasis data saat ini, organisasi menghadapi tantangan dalam mengelola transaksi sehari-hari dan analitik yang kompleks dalam sistem database mereka. Secara tradisional, beban kerja ini ditangani secara terpisah: Sistem Pemrosesan Transaksi Online (OLTP) mengelola data operasional, sementara sistem Pemrosesan Analitik Online (OLAP) menangani pelaporan dan analisis. Hybrid Transactional/Analytical Processing (HTAP) telah mendapatkan daya tarik sebagai pendekatan revolusioner yang menggabungkan kemampuan ini ke dalam sistem terpadu, memungkinkan analisis real-time pada data operasional tanpa kompleksitas dan penundaan dari pergudangan data tradisional. Artikel blog ini mengeksplorasi dasar-dasar arsitektur HTAP, memeriksa bagaimana database tradisional telah berevolusi untuk mendukung kemampuan HTAP, dan membahas peran alat manajemen database dalam mengimplementasikan solusi HTAP.
Fundamental dari Arsitektur HTAP
Prinsip dasar di balik HTAP sangat mudah: mempertahankan satu sumber kebenaran yang dapat menangani beban kerja transaksional dan analitis secara efisien. Pendekatan ini menghilangkan kebutuhan akan proses Extract, Transform, Load (ETL) dan mengurangi latensi data, sehingga memungkinkan organisasi untuk membuat keputusan berdasarkan informasi terkini yang tersedia. Sistem HTAP mencapai hal ini melalui arsitektur canggih yang biasanya mencakup pemrosesan dalam memori, kemampuan penyimpanan kolumnar, dan mekanisme manajemen beban kerja yang canggih.
Database Tradisional dan HTAP
Meskipun database HTAP yang dibuat khusus seperti SAP HANA dan MemSQL memimpin pasar, database tradisional telah berevolusi untuk mendukung beban kerja HTAP dalam berbagai kapasitas. MongoDB, misalnya, telah merangkul HTAP melalui fitur pipeline agregasi dan aliran perubahan. Kemampuan ini memungkinkan organisasi untuk melakukan analisis real-time pada data operasional sambil mempertahankan kekuatan inti MongoDB dalam menangani transaksi berbasis dokumen. Kemampuan platform untuk menskalakan secara horizontal membuatnya sangat cocok untuk organisasi yang berurusan dengan volume besar data semi-terstruktur.
PostgreSQL, yang sering dipuji karena kemampuannya untuk diperluas, menawarkan beberapa jalur untuk fungsionalitas HTAP. Melalui fitur Foreign Data Wrapper (FDW), PostgreSQL dapat berintegrasi dengan penyimpanan analitik khusus sambil mempertahankan kemampuan transaksional. Ekstensi TimescaleDB mengubah PostgreSQL menjadi database deret waktu yang kuat, memungkinkan query analitik yang kompleks tanpa mengorbankan kinerja transaksional. Selain itu, ekstensi Citus menyediakan kemampuan query terdistribusi, yang memungkinkan PostgreSQL untuk menskalakan beban kerja transaksional dan analitis di beberapa node.
MySQL, khususnya melalui teknologi NDB Cluster-nya, sangat cocok untuk HTAP. Sistem ini mempertahankan node terpisah untuk transaksi dan analitik, dengan replikasi waktu nyata yang memastikan konsistensi data. Pengoptimalan buffer pool mesin penyimpanan InnoDB dan dukungan untuk tabel dalam memori semakin meningkatkan kinerja analitik tanpa mengorbankan integritas transaksi. Fitur Group Replication MySQL memungkinkan organisasi untuk mendedikasikan node tertentu untuk beban kerja analitik, memberikan pendekatan yang fleksibel untuk implementasi HTAP.
Alat Manajemen Database untuk HTAP
Untuk organisasi yang menerapkan solusi HTAP menggunakan database tradisional ini, alat seperti Navicat terbukti sangat berharga untuk manajemen dan pemantauan database. Antarmuka terpadu Navicat mendukung beberapa sistem database, membuatnya lebih mudah untuk mengelola lingkungan hibrida di mana database yang berbeda dapat digunakan untuk berbagai aspek arsitektur HTAP. Pembuat kueri visual dan alat pemodelan datanya membantu pengembang dan administrator basis data mengoptimalkan beban kerja transaksional dan analitis.
Kesimpulan
Masa depan HTAP terlihat menjanjikan karena sistem database tradisional terus berevolusi dan menggabungkan kemampuan HTAP yang lebih canggih. Meningkatnya permintaan akan analitik real-time, ditambah dengan kemajuan teknologi perangkat keras dan perangkat lunak, mendorong inovasi di bidang ini. Organisasi semakin menyadari bahwa kemampuan untuk melakukan analitik real-time pada data operasional bukan hanya keunggulan kompetitif, tetapi juga kebutuhan dalam lingkungan bisnis yang bergerak cepat saat ini.
Seiring berjalannya waktu, perbedaan antara sistem transaksional dan analitik akan terus kabur, dengan HTAP menjadi pendekatan standar untuk arsitektur database. Evolusi ini kemungkinan akan disertai dengan peningkatan lebih lanjut dalam kemampuan HTAP database tradisional, membuat analisis real-time yang canggih lebih mudah diakses oleh organisasi dari semua ukuran.
