Semakin populernya arsitektur data cloud menunjukkan sebuah peningkatan. Di tahun-tahun mendatang, akan semakin banyak perusahaan yang akan memigrasikan operasi pusat data mereka sepenuhnya ke platform cloud. Karena fasilitas pusat data di lokasi menawarkan sejumlah keunggulan yang melekat. Keberlangsungan bisnis di era digital telah menjadi identik dengan migrasi ke cloud.
Ketika bisnis menginginkan penyimpanan data tanpa batas dan daya komputasi yang unggul dengan biaya yang terjangkau. Mereka beralih ke arsitektur data cloud untuk manajemen data perusahaan.
Bisnis yang menginginkan kontrol yang lebih baik atas data mereka dapat membuat layanan cloud pribadi di lokasi. Baik cloud privat maupun publik merupakan sistem terdistribusi kompleks yang lebih cocok untuk arsitektur aplikasi. Dapat memecah pemrosesan dan data menjadi beberapa komponen berbeda.
Akses Data yang Terjangkau Dengan Arsitektur Data Cloud
Platform data cloud menyediakan akses yang terjangkau ke sejumlah besar sumber daya manajemen data. Misalnya, server, penyimpanan, aplikasi, dan layanan yang dapat dengan cepat digunakan dan digunakan tanpa interaksi apa pun dari penyedia layanan.
Arsitektur data cloud mencakup aturan, kebijakan dan model yang mewakili pendekatan perusahaan atau organisasi. Terutama terhadap pengumpulan, penyimpanan, analisis, dan manajemen data dalam lingkungan berbasis cloud. Selain itu, arsitektur cloud modern memisahkan lapisan komputasi dari perangkat keras yang sebenarnya. Sehingga pengguna akhir dapat berinteraksi dengan lingkungan komputasi cloud melalui front end.
Komponen penyimpanan komputasi awan menyediakan kemampuan untuk menyimpan dan mengelola data di awan. Penyedia penyimpanan cloud pihak ketiga seperti S3 Storage dari AWS, Microsoft Azure, dan Google Cloud Storage. Mereka dapat mengelola dan memelihara data serta menyediakan layanan pencadangan jarak jauh.
Perangkat lunak virtualisasi memisahkan lapisan penyimpanan data dan komputasi dari lapisan perangkat keras di awan. Pengguna berinteraksi dengan infrastruktur komputasi awan melalui antarmuka pengguna grafis (GUI). Virtualisasi memudahkan penyedia komputasi awan untuk mengelola semua jenis perangkat lunak secara efektif. Baik perangkat lunak aplikasi maupun sistem penyimpanan, dengan memisahkan lapisan perangkat keras dan perangkat lunak di awan.
Lingkungan komputasi awan juga menangani insiden keamanan data secara efektif melalui pembuatan respons otomatis. Keamanan data dapat ditingkatkan dengan menggunakan layanan komputasi awan dan mengikuti praktik-praktik yang direkomendasikan untuk menangani dan mengelola data.
Manfaat dan Tantangan
Keuntungan terbesar dari arsitektur data cloud adalah menyediakan penyimpanan data tanpa batas. Memiliki kemampuan komputasi yang kuat untuk semua proyek data besar yang kompleks. Penyedia layanan cloud terkenal seperti Amazon Web Services, Microsoft Azure, atau Google Cloud Platform. Menawarkan kemampuan manajemen data besar yang transformatif untuk bisnis dalam berbagai bentuk dan ukuran.
Sebagian besar organisasi global yang telah berinvestasi dalam arsitektur data cloud melaporkan bahwa keuntungan yang mereka peroleh selama proses transisi agak berkurang karena tantangan teknis. Arsitek data biasanya menghadapi tantangan selama peluncuran lingkungan arsitektur data cloud. Beberapa tantangan teknis ini termasuk gravitasi data, masalah keamanan data, investasi yang sudah ada. Kualitas data dan kebutuhan kepatuhan, dan migrasi data yang tidak lengkap. Contoh.
- Masalah gravitasi data muncul di lingkungan multi-cloud selama fase konsumsi, transformasi, dan analisis data. Penyimpanan data terpisah, arsitektur berbasis peristiwa, komputasi tepi, dan pemrosesan batch sering kali dapat mengurangi tantangan ini.
- Dengan menggunakan strategi keamanan data dan tata kelola data yang kuat. Arsitektur data cloud dapat mengatasi tantangan keamanan data seputar kontrol, klasifikasi, dan siklus hidup data.
- Investasi yang sudah ada akan selalu bersaing dengan inisiatif arsitektur data cloud yang baru. Cara terbaik untuk mengatasi tantangan ini adalah dengan memvalidasi kegunaan arsitektur data cloud dengan kasus bisnis dunia nyata yang menguraikan analisis biaya-manfaat yang terperinci.
- Kualitas data dan persyaratan peraturan dapat menjadi ancaman serius bagi lingkungan data cloud. Namun ada cukup banyak kasus penggunaan untuk membuktikan bahwa arsitektur data cloud telah memberikan perlindungan tanggung jawab yang memadai.
- Migrasi data yang tidak lengkap adalah sebuah tantangan. Banyak organisasi memiliki proyek migrasi data yang tidak lengkap karena satu dan lain hal.
Rahasia Membangun Arsitektur Data Awan Yang Sukses
Pembahasan teknis tentang membangun arsitektur data cloud berada di luar cakupan artikel ini. Tetapi ketika merencanakan, arsitek data harus mengingat pertimbangan berikut ini.
- Proposal atau kasus bisnis yang solid dapat menjadi titik awal untuk rencana arsitektur cloud. Dengan mempertimbangkan kasus penggunaan tertentu, mudah untuk mengembangkan rencana arsitektur yang efektif. Dengan adanya kasus penggunaan bisnis, tim perusahaan dapat mencocokkan persyaratan kasus penggunaan dengan komponen pilihan untuk arsitektur data cloud. Rencana yang didorong oleh aplikasi bisnis aktual lebih mungkin untuk disetujui di bagian atas organisasi.
- Karena paradigma arsitektur cloud bersifat luas dan terbuka, banyaknya permutasi, pilihan teknologi yang tak ada habisnya. Berbagai pilihan platform perangkat keras dan perangkat lunak dapat menjadi hal yang menakutkan. Tentu lebih praktis dan hemat biaya untuk menguji coba sejumlah skenario sebelum masuk ke dalam lingkungan yang tidak pasti dan mahal. Bahkan mungkin tidak memberikan hasil yang diinginkan.
- Manajemen data yang tidak terstruktur selalu menjadi tantangan serius bagi organisasi. Lingkungan arsitektur data cloud menawarkan kemungkinan untuk bereksperimen dengan data yang tidak terstruktur. Apa yang tidak dapat dilakukan dalam lingkungan database tradisional sekarang dapat dilakukan.
- Fokusnya haruslah pada penyederhanaan alur kerja data karena hal ini lebih penting daripada teknik dan alat manajemen data. Dalam jangka panjang, pendekatan ini akan menguntungkan aplikasi analisis data.
- Memulai dengan metrik biaya dan kinerja pada akhirnya dapat menghemat banyak biaya operasional, yang sangat mudah ditambahkan di cloud. Manajemen data harus menjadi praktik berjenjang sehingga sumber daya yang mahal hanya dicadangkan untuk beberapa proses saja.
Opsi Penyediaan Layanan Cloud: Bagaimana Dampaknya Terhadap Data
Dalam model Platform-as-a-Service (PaaS), penyedia layanan cloud menyediakan sistem operasi, middleware dan runtime. Serta lapisan perangkat keras (server, perangkat keras jaringan, kemampuan virtualisasi, lapisan data dan perangkat lunak).
Dalam model Infrastructure-as-a-Service (IaaS), peran pengguna termasuk mengelola aplikasi, middleware, dan sistem operasi. Sedangkan penyedia cloud bertanggung jawab atas perangkat keras, termasuk server, hard drive, penyimpanan data, dll.
Baca juga 10 Peringkat Perusahaan SaaS Terbesar Dunia Tahun 2022
Model layanan Software-as-a-Service (SaaS) memungkinkan penyedia cloud untuk menginstal dan memelihara perangkat lunak pada platform cloud. Sementara pengguna mengakses perangkat lunak dari desktop mereka melalui Internet.
Penyedia cloud publik menggunakan model “multi-tenancy”, yang pada dasarnya berarti menyewa ruang server yang sama untuk penyimpanan dan layanan komputasi ke beberapa pelanggan untuk mengurangi biaya per pelanggan. Dalam skenario ini, server yang sama digunakan untuk memberikan layanan kepada banyak pelanggan.
Baca juga Pertanyaan Seputar Cloud Server Yang Harus Diketahui
Dalam penerapan cloud pribadi, organisasi biasanya menggunakan server khusus untuk penyimpanan data dan kebutuhan komputasi. Mereka biasanya memiliki volume transaksi yang lebih tinggi dan akan mendapatkan keuntungan dari penerapan cloud pribadi khusus.
Mereka dapat mengintegrasikan aplikasi, baik yang berada di cloud maupun lokal, dan dapat mengalirkan data di antara keduanya tanpa gangguan. Pelanggan memiliki fleksibilitas tinggi untuk mengakses data yang dihosting di cloud dan kemudian mengintegrasikan data tersebut dengan data atau aplikasi lain yang digunakan di lingkungan yang sama.
