Para insinyur data sedang ramai membicarakan pendekatan baru dalam manajemen data yang disebut Frozen DuckLake yang menjanjikan akses data serverless dan multi-pengguna tanpa kompleksitas cluster database tradisional. Metode inovatif ini memanfaatkan kemampuan DuckDB untuk menciptakan lingkungan data baca-saja yang dapat dengan mudah dibagikan dan diakses oleh banyak pengguna secara bersamaan.
Inovasi Inti: Kesederhanaan Melalui Immutability
Konsep Frozen DuckLake berpusat pada penciptaan lingkungan data yang immutable dan baca-saja yang menghilangkan masalah konkurensi dan overhead manajemen server. Dengan membekukan data ke dalam file database DuckDB yang disimpan dalam cloud storage, pengguna dapat mengakses dataset yang kompleks tanpa memerlukan server database yang berjalan. Pendekatan ini sangat menguntungkan organisasi yang ingin berbagi dataset besar antar tim atau dengan mitra eksternal tanpa harus memelihara infrastruktur.
Bagian yang dibekukan adalah apa yang dijanjikan iceberg di awal, menjauh dari metastore yang dapat diubah milik Hive. Tunjuk ke file manifest + parquet/orc & semua yang Anda butuhkan untuk menanyakannya adalah panggilan API S3 (tidak ada metadata/server tabel, server-nya adalah klien).
Wawasan komunitas ini menyoroti bagaimana Frozen DuckLakes memenuhi janji awal format data lake seperti Iceberg—menyediakan akses data terstruktur tanpa server metadata terpusat. Klien menjadi server, yang secara dramatis menyederhanakan arsitektur.
Keunggulan Utama:
- Tidak memerlukan server database
- Akses read-only menghilangkan masalah concurrency
- Mendukung berbagai sistem penyimpanan cloud (S3, GCS)
- Memudahkan berbagi data dan versioning
- Kompatibel dengan alur kerja file Parquet yang sudah ada
Aplikasi Praktis dan Peningkatan Workflow
Diskusi komunitas mengungkapkan beberapa aplikasi praktis untuk teknologi ini. Seorang komentator mencatat kemampuan untuk secara virtual memperbarui file Parquet tanpa memodifikasi data asli—sebuah keunggulan signifikan untuk versioning data dan audit trail. Pengguna dapat menjalankan operasi SQL standar seperti DELETE, UPDATE, dan MERGE, kemudian menggunakan fungsi manajemen file DuckDB untuk membuat versi baru sambil mempertahankan file asli.
Workflow-nya melibatkan pengumpulan file Parquet, pembuatan skrip pembuatan, membangun file DuckDB lokal, dan mempublikasikannya ke cloud storage. Proses ini menciptakan paket data mandiri yang dapat diakses oleh banyak pengguna secara independen. Metrik kinerja dari pengujian dunia nyata menunjukkan hasil yang mengesankan—menangani miliaran baris di ribuan file Parquet dalam waktu kurang dari 30 menit.
Metrik Performa:
- 110.000 baris dalam 466 file Parquet: waktu pemrosesan ~5,2 menit
- 11 miliar baris dalam 4.030 file Parquet S3: waktu pemrosesan ~22 menit
- Lingkungan pengujian: MacBook dengan koneksi WiFi
Penerimaan Komunitas dan Potensi Masa Depan
Pengguna awal menghargai bagaimana pendekatan ini selaras dengan filosofi kesederhanaan DuckDB sambil memecahkan tantangan berbagi data dunia nyata. Teknologi ini telah memicu diskusi tentang hubungannya dengan format data lake yang ada dan potensinya untuk menyederhanakan arsitektur data. Beberapa anggota komunitas mengungkapkan keheranan bahwa ini bukanlah cara semua data lake sudah bekerja, menyoroti sifat intuitif dari solusi ini.
Seiring organisasi terus bergulat dengan tantangan berbagi data, Frozen DuckLakes menawarkan alternatif yang menarik untuk infrastruktur data yang kompleks. Pendekatan ini menunjukkan bagaimana fokus pada kesederhanaan dan immutability dapat menghasilkan hasil yang kuat dalam rekayasa data. Sementara manajemen skema tetap menjadi topik untuk pengembangan di masa depan, implementasi saat ini memberikan fondasi yang solid untuk kolaborasi data serverless.
Teknologi ini mewakili langkah signifikan menuju arsitektur data yang benar-benar serverless di mana kompleksitas manajemen database memberi jalan untuk berbagi data berbasis file yang sederhana. Seperti yang dicatat oleh seorang anggota komunitas, inovasi ini melanjutkan tradisi DuckDB dalam membuat kemampuan data yang kuat dapat diakses oleh semua orang.
Referensi: Frozen DuckLakes untuk Akses Data Multi-Pengguna dan Serverless