Khi dữ liệu trở thành nền tảng cho phân tích, vận hành và ra quyết định, bài toán của doanh nghiệp không còn đơn giản là lưu trữ được bao nhiêu dữ liệu. Thách thức thực tế nằm ở chỗ làm thế nào để nhiều nhóm trong tổ chức cùng khai thác dữ liệu hiệu quả – từ BI, analytics đến machine learning và xử lý thời gian thực – mà vẫn kiểm soát được chi phí hạ tầng.
Trong nhiều kiến trúc dữ liệu truyền thống, storage (lưu trữ) và compute (xử lý) thường gắn chặt với nhau. Khi nhu cầu xử lý tăng lên, doanh nghiệp buộc phải mở rộng toàn bộ hệ thống, kể cả phần lưu trữ không thực sự cần tăng tương ứng. Điều này khiến chi phí tăng nhanh, tài nguyên bị lãng phí và hiệu năng trở nên khó dự đoán khi nhiều workload cùng hoạt động.
Đó là lý do Data Lakehouse ngày càng trở thành một hướng tiếp cận phổ biến trong các nền tảng dữ liệu hiện đại. Một trong những nguyên tắc cốt lõi của mô hình này là tách biệt storage và compute. Cách tiếp cận đó giúp doanh nghiệp xây dựng kiến trúc dữ liệu linh hoạt hơn, tối ưu hơn về chi phí và dễ mở rộng hơn khi quy mô vận hành tăng lên.
Table of Contents
Storage và compute trong Data Lakehouse khác nhau thế nào?
Trong Data Lakehouse, storage là lớp lưu trữ dữ liệu lâu dài, còn compute là lớp thực hiện các tác vụ xử lý như truy vấn, biến đổi dữ liệu, huấn luyện mô hình hay phân tích thời gian thực.
Có thể hình dung đơn giản: storage là nơi dữ liệu “nằm”, còn compute là nơi dữ liệu “được sử dụng”.
Điểm quan trọng nằm ở chỗ hai lớp này không còn phụ thuộc chặt chẽ vào nhau. Dữ liệu có thể tiếp tục tăng trưởng theo thời gian, trong khi tài nguyên xử lý được cấp phát theo đúng nhu cầu từng workload. Đây chính là nền tảng của một kiến trúc dữ liệu linh hoạt.
Storage trong Data Lakehouse là gì?
Storage là lớp nền tảng của kiến trúc lakehouse. Đây là nơi dữ liệu được lưu trữ bền vững và trở thành nguồn dữ liệu chung cho toàn bộ hệ thống.
Khác với các mô hình dữ liệu cũ vốn chủ yếu tối ưu cho dữ liệu có cấu trúc, storage trong Data Lakehouse cho phép lưu trữ đồng thời nhiều loại dữ liệu khác nhau. Một doanh nghiệp có thể lưu dữ liệu giao dịch từ hệ thống nghiệp vụ, log ứng dụng, dữ liệu hành vi người dùng, file bán cấu trúc như JSON hoặc dữ liệu từ pipeline streaming trong cùng một không gian dữ liệu thống nhất.
Trong môi trường cloud, storage layer thường được xây dựng trên object storage như Amazon S3, Azure Data Lake Storage hoặc Google Cloud Storage. Những nền tảng này phù hợp vì chi phí lưu trữ thấp, độ bền dữ liệu cao và khả năng mở rộng gần như không giới hạn.
Điều đáng lưu ý là storage không trực tiếp xử lý dữ liệu. Vai trò của nó là duy trì một nguồn dữ liệu trung tâm cho toàn bộ tổ chức. Từ góc nhìn kiến trúc, đây thường được xem là single source of truth – nền dữ liệu thống nhất mà nhiều nhóm có thể cùng khai thác mà không cần tạo ra quá nhiều bản sao dữ liệu.
Compute trong Data Lakehouse là gì?
Nếu storage là nơi dữ liệu được lưu giữ, compute là nơi dữ liệu được xử lý.
Mọi tác vụ phân tích và khai thác dữ liệu hầu như đều diễn ra tại lớp này. Khi một nhóm nghiệp vụ chạy dashboard BI, khi data engineer thực hiện ETL, khi data scientist huấn luyện mô hình hoặc khi hệ thống cần xử lý dữ liệu streaming gần thời gian thực – tất cả đều là hoạt động của compute layer.
Khác với storage, compute không cần phải chạy liên tục. Đây là một khác biệt quan trọng về vận hành. Trong nhiều nền tảng lakehouse hiện đại, compute có thể được khởi tạo khi cần, mở rộng khi tải tăng và thu hẹp hoặc tắt khi workload kết thúc.
Chính khả năng đàn hồi này giúp doanh nghiệp kiểm soát chi phí tốt hơn rất nhiều, đặc biệt trong môi trường cloud nơi chi phí xử lý thường chiếm tỷ trọng lớn hơn chi phí lưu trữ.
Storage và Compute: khác nhau ở đâu?
Về bản chất, storage và compute phục vụ hai bài toán khác nhau.
Storage tập trung vào khả năng lưu trữ lâu dài, tính bền vững của dữ liệu và khả năng mở rộng theo dung lượng. Trong khi đó, compute tập trung vào hiệu năng xử lý, tốc độ thực thi và khả năng đáp ứng các workload thay đổi liên tục.
Sự khác biệt này có thể tóm lược như sau:
| Tiêu chí | Storage | Compute |
| Vai trò chính | Lưu trữ dữ liệu | Xử lý dữ liệu |
| Mục tiêu | Durability, persistence | Performance, execution |
| Cách scale | Theo dung lượng dữ liệu | Theo workload xử lý |
| Mô hình chi phí | Chi phí lưu trữ | Chi phí tài nguyên tính toán |
| Tài nguyên chính | Object storage | CPU, memory, cluster |
Chính vì phục vụ hai mục tiêu khác nhau nên việc tách biệt hai lớp này là một quyết định hợp lý cả về kỹ thuật lẫn vận hành.
Vì sao Data Lakehouse tách biệt storage và compute?
Trong thực tế, dữ liệu của doanh nghiệp thường tăng đều theo thời gian, nhưng nhu cầu xử lý lại biến động theo từng thời điểm. Có workload chạy liên tục, có workload chỉ phát sinh theo batch, theo giờ cao điểm hoặc theo nhu cầu phân tích đột xuất.
Nếu storage và compute gắn chặt với nhau, mỗi lần cần tăng năng lực xử lý, doanh nghiệp thường phải mở rộng cả hạ tầng lưu trữ. Cách tiếp cận này dễ làm chi phí tăng nhanh và sử dụng tài nguyên kém hiệu quả.
Data Lakehouse giải quyết bài toán đó bằng cách tách hai lớp thành các thành phần độc lập. Storage có thể mở rộng theo tốc độ tăng trưởng dữ liệu, trong khi compute chỉ được cấp phát khi workload thực sự phát sinh.
Ngoài yếu tố chi phí, việc tách biệt còn giúp giảm xung đột tài nguyên giữa nhiều workload. Chẳng hạn, dashboard BI, pipeline ETL và mô hình machine learning có thể sử dụng các môi trường compute riêng nhưng vẫn cùng truy cập một nguồn dữ liệu thống nhất.
Nhờ vậy, doanh nghiệp vừa giữ được khả năng mở rộng linh hoạt, vừa tối ưu vận hành và đảm bảo hiệu năng ổn định khi quy mô dữ liệu ngày càng lớn.
So sánh với kiến trúc data warehouse truyền thống
Trong nhiều hệ thống data warehouse truyền thống, storage và compute thường nằm trong cùng một nền tảng khép kín. Mô hình này từng rất hiệu quả trong bối cảnh dữ liệu chủ yếu là structured data và nhu cầu xử lý tương đối ổn định.
Tuy nhiên, khi dữ liệu bắt đầu đa dạng hơn và số lượng workload tăng lên, mô hình đó dần bộc lộ giới hạn. Việc scale thường thiếu linh hoạt, chi phí tăng nhanh và các workload dễ ảnh hưởng lẫn nhau.
Data Lakehouse thay đổi cách tiếp cận này. Thay vì coi nền tảng dữ liệu là một hệ thống xử lý đơn nhất, lakehouse xem dữ liệu là tài sản trung tâm có thể được nhiều engine xử lý khác nhau cùng khai thác. Từ góc nhìn kiến trúc, đây là bước chuyển từ tư duy data warehouse-centric sang data platform-centric.
Một ví dụ thực tế trong doanh nghiệp
Hãy hình dung một doanh nghiệp thương mại điện tử đang vận hành khoảng 50 TB dữ liệu giao dịch. Mỗi ngày, ban điều hành theo dõi dashboard doanh thu theo thời gian gần thực, nhóm phân tích hành vi xử lý clickstream, trong khi đội data science huấn luyện mô hình recommendation.
Nếu toàn bộ workload cùng chạy trên một hạ tầng compute chung, hệ thống sẽ nhanh chóng gặp vấn đề. Một job machine learning có thể chiếm tài nguyên khiến dashboard chậm hơn. Pipeline ETL cuối ngày có thể kéo dài, ảnh hưởng tới thời gian cập nhật báo cáo.
Trong mô hình lakehouse, doanh nghiệp có thể giữ toàn bộ dữ liệu ở một storage layer tập trung, sau đó cấp phát compute riêng cho dashboard BI, compute riêng cho ETL và compute riêng cho machine learning.
Điều quan trọng ở đây không chỉ là hiệu năng tốt hơn. Lợi ích lớn hơn là tính ổn định vận hành. Khi các workload được cô lập hợp lý, nền tảng dữ liệu trở nên dễ quản trị hơn và khả năng mở rộng trong tương lai cũng cao hơn đáng kể.
Khi nào doanh nghiệp nên ưu tiên mô hình tách storage và compute?
Không phải mọi hệ thống đều cần áp dụng ngay từ đầu. Tuy nhiên, khi xuất hiện một số tín hiệu nhất định, đây thường là thời điểm phù hợp để đánh giá lại kiến trúc dữ liệu.
Những dấu hiệu phổ biến gồm:
- dữ liệu tăng trưởng nhanh theo thời gian
- nhiều nhóm cùng khai thác dữ liệu trên một nền tảng
- xuất hiện đồng thời nhiều workload như analytics, batch, streaming hoặc machine learning
- chi phí compute tăng nhanh nhưng mức sử dụng không tương xứng
- nhu cầu mở rộng sang AI, ML hoặc real-time analytics
Nếu hệ thống đang gặp một hoặc nhiều tình huống trên, việc tách biệt storage và compute thường mang lại lợi ích rõ rệt hơn so với việc tiếp tục mở rộng mô hình cũ.
Một vài hiểu lầm phổ biến
Một hiểu lầm thường gặp là cho rằng việc tách storage và compute sẽ khiến hệ thống phức tạp hơn. Thực tế, độ phức tạp của một data platform thường nằm ở governance, orchestration và mô hình dữ liệu nhiều hơn là bản thân kiến trúc tách lớp.
Một hiểu lầm khác là doanh nghiệp luôn phải scale đồng thời cả storage và compute. Trên thực tế, chính vì nhu cầu tăng trưởng của hai lớp không giống nhau nên kiến trúc decoupled mới có giá trị.
Ngoài ra, cũng có quan điểm cho rằng lakehouse chỉ phù hợp với very large enterprise. Điều này không hoàn toàn đúng. Ngay cả doanh nghiệp quy mô vừa cũng có thể hưởng lợi nếu có nhiều nhóm cùng sử dụng dữ liệu, workload đa dạng và nhu cầu tối ưu chi phí cloud.
Kết luận
Storage và compute là hai thành phần nền tảng của kiến trúc Data Lakehouse, nhưng chúng phục vụ hai mục tiêu hoàn toàn khác nhau.
Storage tập trung vào việc lưu trữ dữ liệu lâu dài, bền vững và có khả năng mở rộng theo dung lượng. Compute tập trung vào xử lý, phân tích và khai thác dữ liệu theo nhu cầu thực tế của từng workload.
Việc tách biệt hai lớp này giúp doanh nghiệp đạt được ba lợi ích quan trọng: khả năng mở rộng linh hoạt, tối ưu chi phí vận hành và hỗ trợ nhiều workload trên cùng một nền dữ liệu thống nhất.
Khi doanh nghiệp bước vào giai đoạn mở rộng analytics, machine learning hoặc real-time processing, đây không còn chỉ là một lựa chọn tối ưu kiến trúc. Trong nhiều trường hợp, nó đang dần trở thành nguyên tắc thiết kế nền tảng dữ liệu hiện đại ngay từ đầu.
Công ty TNHH Giải pháp Phân tích Dữ liệu Insight Data (INDA) là đơn vị hàng đầu cung cấp các dịch vụ và giải pháp về dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI). Với chuyên môn sâu trong lĩnh vực Big Data, Data Analytics và AI Data Platform, chúng tôi cung cấp danh mục dịch vụ toàn diện bao gồm tư vấn và triển khai, thuê ngoài nhân sự IT, đào tạo và cung cấp bản quyền phần mềm.
Đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm của chúng tôi luôn cam kết đề cao chất lượng, tính chuyên nghiệp và sự thấu hiểu khách hàng – đồng hành cùng doanh nghiệp để mang đến những giải pháp phù hợp, hiệu quả, giúp khai mở tối đa tiềm năng từ dữ liệu.
Một số dịch vụ cơ bản INDA đang cung cấp:
Triển khai kho dữ liệu: Tư vấn, xây dựng, hỗ trợ về Data Warehouse và di chuyển Data Warehouse lên cloud.
Dịch vụ phát triển phần mềm: Tư vấn và hỗ trợ trang bị giấy phép phần mềm bản quyền (License).
Dịch vụ Outsourcing – Cho thuê nhân sự ngành Data: Tuyển dụng và sàng lọc ứng viên, có phương án dự phòng thay thế nhân sự kịp thời.
Dịch vụ Xây dựng Báo cáo BI: Cung cấp giải pháp chuyên sâu về Power BI.
