Google Cloud Dataproc là gì? Đôi nét về tính năng, chi phí của Dataproc

Trong thế giới ngày càng số hóa, dữ liệu đang trở thành một tài sản quan trọng của các tổ chức. Để khai thác tối đa giá trị của dữ liệu, các tổ chức cần có một nền tảng phân tích dữ liệu mạnh mẽ và linh hoạt. Cloud Dataproc là một nền tảng phân tích dữ liệu được cung cấp bởi Google Cloud Platform. Nền tảng này cho phép các tổ chức dễ dàng xây dựng và triển khai các cụm Hadoop và Spark trên đám mây. Bài viết này sẽ giúp người đọc tìm hiểu kỹ hơn về Google Cloud Dataproc là gì và các tính năng, lợi ích mà dịch vụ này cung cấp cho doanh nghiệp.

Cloud Dataproc là gì?

Cloud Dataproc là dịch vụ quản lý của Apache Spark và Apache Hadoop mà ở đó cho phép bạn tận dụng một số các công cụ dữ liệu mã nguồn mở để xử lý hàng loạt, các truy vấn lớn, phát trực tuyến và máy học AI. Nói chung, mỗi nền tảng này có một chức năng riêng biệt để thực hiện liên quan đến Dataproc. 

Nếu như bạn chưa biết thì các tập dữ liệu lớn có thể được xử lý phân tán trên nhiều cụm với sự trợ giúp của Apache Hadoop. Ngược lại, Apache Spark là nền tảng hỗ trợ công cụ xử lý dữ liệu ở quy mô lớn hơn và nhanh hơn. Các tập dữ liệu lớn có thể được phân tích bằng Apache Pig, trong khi Apache Hive cung cấp hỗ trợ quản lý lưu trữ và lưu trữ dữ liệu cho cơ sở dữ liệu SQL.

Điều tuyệt vời hơn nữa là Google Cloud Dataproc được tích hợp với các dịch vụ liên quan khác của Google Cloud. Một số dịch vụ đám mây, bao gồm BigQuery, Bigtable, Google Cloud Storage, Giám sát Stackdriver và Ghi nhật ký Stackdriver, cung cấp tương tác dịch vụ được liên kết với Dataproc. Bằng cách sử dụng trang tổng quan Google Cloud Platform, các doanh nghiệp và tổ chức có thể bắt đầu thiết lập các cụm, kiểm soát chúng và thực hiện các tác vụ.

Tính năng của Cloud Dataproc

Dịch vụ Cloud Dataproc cung cấp cho doanh nghiệp một nền tảng mạnh mẽ và đầy đủ để xử lý dữ liệu, phân tích và machine learning.

Dưới đây là các tính năng chính của Cloud Dataproc:

Sử dụng mã mở nguồn: Cloud Dataproc sử dụng các công nghệ mã nguồn mở phổ biến, bao gồm Apache Spark và Apache Hadoop. Điều này cho phép bạn tận dụng lợi thế của các cộng đồng phát triển lớn và năng động, đồng thời có thể dễ dàng tùy chỉnh và mở rộng cụm của mình.

• Quản lý toàn diện: Cloud Dataproc tự động quản lý tất cả các khía cạnh của cụm của bạn, bao gồm cơ sở hạ tầng, phần mềm và bảo mật. Điều này giúp bạn tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời cho phép bạn tập trung vào phân tích dữ liệu của mình.
• Tính linh hoạt và khả năng mở rộng: Cloud Dataproc cho phép doanh nghiệp tạo các cụm có kích thước khác nhau để đáp ứng nhu cầu của mình. Bạn cũng có thể dễ dàng mở rộng quy mô cụm của mình lên hoặc xuống theo nhu cầu.
• Tính bảo mật và tuân thủ: Cloud Dataproc tích hợp với các công cụ và dịch vụ bảo mật của Google Cloud, giúp doanh nghiệp bảo vệ dữ liệu của mình. Dịch vụ này cũng tuân thủ các tiêu chuẩn compliance phổ biến.

Các công cụ tích hợp

Cloud Dataproc tích hợp với nhiều công cụ và dịch vụ Google Cloud khác, giúp bạn dễ dàng xây dựng và triển khai các ứng dụng phân tích dữ liệu của mình. Dưới đây là một số công cụ tích hợp phổ biến:

• Cloud Dataflow: Cloud Dataflow là một dịch vụ xử lý dữ liệu thời gian thực sử dụng Apache Beam.
• Cloud BigQuery: Cloud BigQuery là một cơ sở dữ liệu phân tích lớn (Big Data) được quản lý hoàn toàn.
• Cloud Dataproc Metastore: Cloud Dataproc Metastore là một dịch vụ quản lý kho dữ liệu cho các cụm Apache Hive và Apache Spark.

Các mẫu templates quy trình công việc khác nhau trong Dataproc

Dataproc cung cấp một loạt các mẫu templates quy trình công việc, giúp người dùng dễ dàng khởi chạy các tác vụ phân tích Big Data phổ biến. Dưới đây chúng ta sẽ cùng điểm qua một số mẫu Workflow nổi bật trong Google Cloud Dataproc như sau:

1. Quy trình quản lý cụm cơ sở dữ liệu (Managed Cluster)

Bạn có thể thiết lập một cụm có thời lượng ngắn bằng cách sử dụng mẫu quy trình làm việc của Managed Cluster để thực thi các công việc cụ thể hoặc mong muốn. Và khi quá trình công việc kết thúc, bạn chỉ cần xóa cụm.

2. Quy trình chọn cụm (Cluster Selector)

Sau khi nhãn người dùng được chỉ định, mẫu quy trình công việc này liệt kê mọi cụm có sẵn mà tác vụ quy trình công việc có thể được thực thi trên đó. Sau đó, quy trình này sẽ chạy trên các cụm khớp với từng nhãn bổ sung đã được cung cấp.

Nếu có nhiều cụm khớp với nhãn trong quá trình thực thi quy trình công việc này, Dataproc sẽ sử dụng cụm có RAM YARN lớn nhất hiện có để tiến hành các tác vụ quy trình công việc. Ngoài ra, cụm không bị hủy sau khi hoàn tất thao tác dòng công việc.

3. Quy trình làm việc nội tuyến (Inline)

Mục tiêu của loại mẫu quy trình công việc này là sử dụng lệnh gcloud để khởi tạo các quy trình. Bạn có thể thực hiện việc này bằng cách sử dụng nhiều tệp YAML (YAML Files) hoặc bằng cách sử dụng API tức thời nội tuyến của Dataproc. Các quy trình nội tuyến không thể tạo hoặc chỉnh sửa tài nguyên mẫu quy trình làm việc. Các tài liệu chính thức này có thể cung cấp cho bạn thêm ý tưởng và thông tin về cách sử dụng quy trình làm việc nội tuyến của Dataproc.

4. Quy trình đặt thông số (Parameterized)

Bạn có thể chạy nhiều lần các giá trị khác nhau trên mẫu quy trình làm việc này. Bằng cách đưa ra các tham số trong mẫu đó, bạn cũng có thể tránh phải cập nhật nó nhiều lần cho các lần chạy khác nhau. Ngoài ra, bạn có thể lập kế hoạch gửi các biến riêng biệt tới mẫu cho mỗi lần chạy bằng cách sử dụng tùy chọn đó.

Điều quan trọng là các mẫu quy trình công việc có thể góp phần xác định khả năng sử dụng mượt mà của Google Cloud Dataproc. Các mẫu quy trình công việc được sử dụng để tìm cách tự động hóa các hoạt động lặp lại cụ thể. Ngoài ra, các mẫu này sẽ giảm số lần một tác vụ phải được thực thi hoặc định cấu hình để tự động hóa quy trình. Hơn nữa, các mẫu Quy trình công việc còn hỗ trợ cả cụm thời gian ngắn và dài. Mẫu Cluster Selector cụm dành cho cụm dài hạn, trong khi mẫu Managed cluster dành cho cụm ngắn hạn.

Ngoài ra còn có một số mẫu templates quy trình công việc phổ biến khác trong Dataproc như:

• Wordcount: Mẫu templates này đếm số lần xuất hiện của mỗi từ trong một tập dữ liệu văn bản.
• Grep: Mẫu templates này tìm kiếm các mẫu cụ thể trong một tập dữ liệu văn bản.
• Join: Mẫu templates này nối hai hoặc nhiều tập dữ liệu.
• Sort: Mẫu templates này sắp xếp một tập dữ liệu theo một hoặc nhiều trường.
• Reduce: Mẫu templates này giảm một tập dữ liệu thành một giá trị duy nhất.
• Spark SQL: Mẫu templates này chạy các truy vấn SQL trên một tập dữ liệu.
• MLlib: Mẫu templates này thực hiện các tác vụ học máy trên một tập dữ liệu.

Để sử dụng các mẫu templates quy trình công việc trong Dataproc, người dùng có thể sử dụng công cụ Cloud Console, API Dataproc, hoặc SDK Dataproc.

Ưu điểm, hạn chế của Cloud Dataproc

Ưu điểm

Cloud Dataproc là một dịch vụ điện toán đám mây của Google Cloud Platform cung cấp một môi trường Hadoop và Spark toàn diện, dễ sử dụng và có thể mở rộng. Cloud Dataproc mang lại nhiều ưu điểm cho các tổ chức, bao gồm:

• Khả năng mở rộng và linh hoạt: Cloud Dataproc cho phép các tổ chức dễ dàng mở rộng hoặc thu hẹp quy mô cụm Hadoop và Spark của mình theo nhu cầu. Điều này giúp các tổ chức tiết kiệm chi phí và tối ưu hóa hiệu suất.
• Tính sẵn sàng cao: Cloud Dataproc sử dụng các cơ sở hạ tầng Google Cloud Platform đáng tin cậy để đảm bảo tính sẵn sàng cao cho cụm Hadoop và Spark của bạn. Điều này giúp bạn yên tâm rằng dữ liệu của bạn luôn được bảo vệ và khả dụng.
• Dễ sử dụng: Cloud Dataproc cung cấp một giao diện web trực quan giúp bạn dễ dàng tạo và quản lý cụm Hadoop và Spark của mình. Điều này giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức.
• Hỗ trợ các công nghệ mới nhất: Cloud Dataproc hỗ trợ các công nghệ Hadoop và Spark mới nhất, giúp bạn tận dụng tối đa các khả năng của cụm của mình.

Dưới đây là một số ví dụ cụ thể về cách Cloud Dataproc có thể được sử dụng để mang lại lợi ích cho các tổ chức:

• Chạy các ứng dụng Hadoop và Spark để xử lý dữ liệu lớn. Ví dụ: một tổ chức ngân hàng có thể sử dụng Cloud Dataproc để phân tích dữ liệu giao dịch của khách hàng để phát hiện gian lận.
• Tạo các môi trường thử nghiệm và phát triển. Điều này giúp các tổ chức giảm thiểu rủi ro và cải thiện hiệu quả của quy trình phát triển phần mềm.
• Chạy các ứng dụng phân tích dữ liệu thời gian thực. Điều này giúp các tổ chức đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác dựa trên dữ liệu mới nhất.

Hạn chế

Cloud Dataproc cung cấp các tính năng nổi trội và đem lại hiệu quả cao, nhưng nó cũng có hạn chế riêng đó là Cloud Dataproc có thể phức tạp hơn so với việc triển khai Hadoop và Spark cục bộ. Tuy nhiên, Google cung cấp tài liệu và hỗ trợ kỹ thuật phong phú để giúp các tổ chức triển khai và quản lý Cloud Dataproc.

Lợi ích của Cloud Dataproc đối với doanh nghiệp

Dịch vụ này giúp doanh nghiệp dễ dàng hơn trong việc xử lý và phân tích dữ liệu quy mô lớn, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn. Dưới đây là một số lợi ích chính của Cloud Dataproc đối với doanh nghiệp:

Tăng tốc thời gian đưa vào sản xuất

Cloud Dataproc giúp doanh nghiệp nhanh chóng triển khai các cụm Hadoop và Spark với các cấu hình được tối ưu hóa cho các nhu cầu cụ thể. Điều này giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và công sức trong việc xây dựng và triển khai các cụm phân tích dữ liệu.

Bảo mật nâng cao

Cloud Dataproc cung cấp các tính năng bảo mật tiên tiến để giúp bảo vệ dữ liệu của doanh nghiệp. Các tính năng này bao gồm mã hóa dữ liệu, kiểm soát truy cập và phát hiện và ngăn chặn xâm nhập.

Tăng cường khả năng mở rộng

Cloud Dataproc cho phép doanh nghiệp dễ dàng mở rộng quy mô các cụm phân tích dữ liệu để đáp ứng nhu cầu thay đổi của doanh nghiệp. Điều này giúp doanh nghiệp có thể xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng mà không phải lo lắng về việc nâng cấp phần cứng hoặc phần mềm.

Tích hợp các ứng dụng

Với Dataproc, doanh nghiệp không chỉ có cụm Spark hoặc Hadoop; người dùng còn có được toàn bộ nền tảng dữ liệu nhờ khả năng kết nối tích hợp với các dịch vụ Google Cloud Platform khác như BigQuery, Cloud Storage, Cloud Bigtable, Cloud Logging và Cloud Monitor.

Ví dụ: hàng Terabyte dữ liệu nhật ký thô có thể dễ dàng được ETL đưa vào BigQuery để báo cáo doanh nghiệp bằng Dataproc.

Dễ sử dụng và quen thuộc

Dataproc không cần bạn tìm hiểu các công cụ hoặc API mới, điều này giúp việc chuyển các dự án đang diễn ra trở nên đơn giản mà không cần thiết kế lại. Spark, Hadoop, Pig và Hive được cập nhật thường xuyên để giúp bạn làm việc hiệu quả hơn.

Theo kịp đổi mới công nghệ chuyển đổi số

Cloud Dataproc cung cấp các công cụ và dịch vụ giúp doanh nghiệp dễ dàng thử nghiệm các công nghệ mới trong phân tích dữ liệu. Điều này giúp doanh nghiệp luôn đi đầu trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn.

Nhìn chung, Cloud Dataproc là một giải pháp điện toán đám mây mạnh mẽ mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp. Dịch vụ này giúp doanh nghiệp dễ dàng hơn trong việc xử lý và phân tích dữ liệu quy mô lớn, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn.

Chi phí thấp

Ngoài các tài nguyên Nền tảng đám mây khác mà bạn sử dụng, Dataproc chỉ tốn 1 xu cho mỗi CPU ảo trong cụm mỗi giờ. Các cụm Dataproc không chỉ có chi phí thấp mà còn có thể bao gồm các phiên bản ưu tiên với giá điện toán giảm khá nhiều, điều này có thể cắt giảm thêm chi phí của doanh nghiệp. Với việc thanh toán theo từng giây và thời hạn thanh toán ngắn tối thiểu là một phút, Dataproc chỉ tính phí cho bạn theo lượng tiêu thụ thực tế thay vì làm tròn mức sử dụng của bạn lên đến giờ gần nhất.

Chi phí của dịch vụ Cloud Dataproc

Kích thước của các cụm bên trong Google Cloud Dataproc và khoảng thời gian chúng được thực thi sẽ xác định giá và công thức thanh toán của Dataproc. Tổng số CPU ảo trong cụm – bao gồm các nút chính và nút phụ – xác định kích thước cụm. Và thời lượng thực thi của một cụm là khoảng thời gian giữa việc tạo và xóa cụm.

Có một công thức định giá của Cloud Dataproc nhất định được sử dụng để xác định số tiền phải trả. Sau đây là công thức tính:

0,016 USD * số vCPU * thời lượng mỗi giờ

Công thức định giá tính toán số tiền theo giờ, nhưng Dataproc cũng có thể được tính phí theo giây và số tiền tăng thêm luôn được tính theo thời gian 1 giây. Do đó, thời gian thanh toán tối thiểu là 1 phút. Việc sử dụng Dataproc của người dùng được chỉ định theo số giờ phân số.

Giá Dataproc bổ sung cho giá theo từng phiên bản của Compute Engine cho mỗi máy ảo. Ngoài ra, còn có các tài nguyên đám mây khác đang được sử dụng để thực thi hoàn chỉnh Google Cloud Dataproc, các khoản phí này cũng sẽ được bao gồm cho việc thực thi tổng thể. Để biết thêm về giá cả, bạn có thể tham khảo tài liệu về giá chính thức của Google Cloud Dataproc.

Một trong những cách giúp doanh nghiệp tối ưu chi phí sử dụng đó là tham khảo sự hỗ trợ tư vấn từ các chuyên gia của GCS Technology Company Vietnam – Đối tác ủy quyền cấp cao của Google Cloud tại Việt Nam am hiểu rõ về dịch vụ Dataproc để biết được mức phí phù hợp và tần suất sử dụng của doanh nghiệp, từ đó lựa chọn được gói phù hợp với tổ chức đó. Ngoài ra, hiện nay, các chủ doanh nghiệp cũng sẽ nhận được mức giá ưu đãi hấp dẫn cũng như sự hỗ trợ tận tình 24/7 khi gặp bất cứ vấn đề thắc mắc nào liên quan đến dịch vụ được cung cấp.

Các cách ứng dụng hiệu quả nhất của Cloud Dataproc

Sau đây GCS Vietnam sẽ đưa ra một số cách ứng dụng hiệu quả của dịch vụ Google Cloud Dataproc để hỗ trợ người dùng có thể tận dụng những tính năng của dịch vụ Google Cloud. Do đó, bây giờ chúng ta sẽ đi vào xem xét các trường hợp sử dụng riêng của Google Cloud Dataproc để có thể hiểu rõ hơn những nguyên tắc cơ bản của dịch vụ này.

Lập lịch trình công việc

Như đã được đề cập trong phần trước, các mẫu quy trình làm việc cung cấp một cách đơn giản và dễ thích ứng để quản lý hoặc thực hiện các hoạt động thao tác phức tạp. Những điều này giống với các thiết lập thực hiện quy trình làm việc lặp lại. Ngoài ra, chúng thường chứa các biểu đồ hiển thị mọi công việc được thiết lập để hoàn thành. Thông tin được xác định trước về việc làm và thời gian của người dùng.

Bạn có thể lên lịch cho quy trình công việc bằng cách sử dụng Cloud Scheduler kết hợp Dataproc. Bộ tạo lịch được kiểm soát hoàn toàn cho các công việc được gọi là Cloud Scheduler. Hầu hết tất cả các công việc, bao gồm hàng loạt cơ sở hạ tầng đám mây và dữ liệu lớn, đều có thể được lên lịch bằng cách sử dụng tính năng này. Với việc lập kế hoạch dựa trên thời gian có thể được thực hiện hàng giờ hoặc hàng ngày, nó rất dễ sử dụng. Ngoài ra, bạn không cần phải biết thêm bất cứ công thức lập trình nào để sử dụng.

Sử dụng Apache Hive kết hợp Cloud Dataproc

Bạn có thể tối đa hóa tính linh hoạt và linh hoạt của thiết lập cụm bằng cách sử dụng Apache Hive liên kết với Cloud Dataproc. Đối với một số khối lượng công việc Hive nhất định, hãy sử dụng phương pháp phù hợp. Sau đó, phát triển từng cái phù hợp với nhu cầu công việc. Được xây dựng trên Hadoop, Hive là kho dữ liệu nguồn mở. Nó cung cấp HiveQL, một ngôn ngữ truy vấn gần giống với SQL. Kết quả là, nó được sử dụng trong việc phân tích các tập dữ liệu lớn, có cấu trúc.

Dataproc là một dịch vụ rất tốt của Google Cloud, cho phép thực thi khối lượng công việc từ Spark và Apache Hadoop. Mặc dù Dataproc có thể giữ các phiên bản của nó không trạng thái, nhưng vẫn nên tích hợp Apache Hive vào Cloud Dataproc bằng cách sử dụng dữ liệu Hive trong bộ lưu trữ đám mây và kho lưu trữ Hive Meta trong MySQL thay vì Cloud SQL.

Sử dụng phiên bản chính xác của hình ảnh tùy chỉnh

Hình ảnh tùy chỉnh được sử dụng khi hệ điều hành và các thành phần Big Data được nhóm lại với nhau bằng các phiên bản hình ảnh. Chúng được sử dụng trong quy trình cung cấp cụm Dataproc. Tất cả các thành phần Hệ điều hành, Google Cloud và Big Data đều có thể được kết hợp bằng cách sử dụng các phiên bản hình ảnh để tạo thành một gói duy nhất. Sau đó, toàn bộ gói sẽ được cài đặt trên cụm của bạn mà không bị chia thành các phần nhỏ hơn.

Do đó, bạn nên sử dụng hình ảnh tùy chỉnh nếu bạn có các phần phụ thuộc cụ thể, chẳng hạn như thư viện Python mà bạn muốn chuyển sang cụm.Lưu ý rằng hình ảnh phải được tạo từ hình ảnh mới nhất nằm trong phần phụ mà bạn dự định sử dụng.

Nhận lệnh của các thủ tục khởi tạo

Nắm quyền quản lý các hoạt động khởi động là một trong những ứng dụng thực tế hay nhất của Google Cloud Dataproc. Mục tiêu của các hoạt động này là cho phép tùy chỉnh Cloud Dataproc với một số cách triển khai phong phú.

Sau khi tạo cụm Dataproc, bạn có thể muốn xem xét việc xác định tập lệnh và các hoạt động thực thi. Khi cụm được cấu hình đầy đủ, các tập lệnh này sẽ được chạy trên từng nút riêng lẻ. Do đó, tốt nhất bạn nên tìm kiếm các hoạt động khởi tạo từ một vị trí mà bạn có thể kiểm soát chúng để phù hợp với yêu cầu riêng của mình.

Lời kết

Qua nội dung trên GCS Vietnam mong rằng bạn đọc đã hiểu rõ hơn về Cloud Dataproc là gì. Với những lợi ích vượt trội như tăng tốc thời gian đưa vào sản xuất, giảm chi phí, tăng cường bảo mật, khả năng mở rộng, khả năng hợp tác và khả năng đổi mới, Cloud Dataproc là một lựa chọn phù hợp cho mọi doanh nghiệp đang tìm kiếm một giải pháp phân tích dữ liệu hiệu quả. Hãy liên hệ qua LiveChat ngay từ hôm nay để nhận được ưu đãi hấp dẫn khi đăng ký dịch vụ của Google Cloud.