Cloud Dataflow là gì? Trực quan về Tính năng, Lợi ích và Chi phí

Thế giới ngày nay đang ngày càng được số hóa, và dữ liệu đóng vai trò ngày càng quan trọng trong mọi lĩnh vực của cuộc sống. Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, từ các thiết bị di động, máy tính, đến các cảm biến,… Dữ liệu thô này cần được xử lý, làm sạch, và chuẩn hóa trước khi có thể được sử dụng. Dataflow là một khái niệm quan trọng trong xử lý dữ liệu lớn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về Google Cloud Dataflow là gì, các thành phần của Dataflow, và các lợi ích của việc sử dụng Dataflow.

Cloud Dataflow là gì?

Trước hết, để hiểu tổng quan về dịch vụ, chúng ta cùng đi vào tìm hiểu Google Cloud Dataflow là gì. Dataflow là dịch vụ phân tích phát trực tuyến được quản lý hoàn toàn trong Google Cloud Platform nhằm giảm thiểu thời gian xử lý, độ trễ và chi phí thông qua việc tự động điều chỉnh quy mô và xử lý hàng loạt.

Có một khái niệm người đọc cần biết nữa đó là Dataflow Diagrams là gì. Dataflow Diagrams (DFD) là một loại sơ đồ phần mềm độc đáo, rất cần thiết cho thiết kế luồng dữ liệu. Các sơ đồ này cung cấp sự trình bày trực quan về luồng dữ liệu trong một chương trình máy tính. DFD rất quan trọng đối với thiết kế kiến trúc vì nó phác thảo dữ liệu cần thiết để thực hiện các hoạt động kinh doanh cụ thể.

Trong nhiều thập kỷ, kỹ thuật DFD đã được sử dụng để cung cấp các chi tiết toàn diện về thao tác dữ liệu trong một chương trình. Phần lớn DFD là cần thiết như một thủ tục tiêu chuẩn trong tài liệu thiết kế chương trình phần mềm.

Cách thức hoạt động của Dataflow

Dataflow là một công cụ mạnh mẽ giúp chúng ta có thể khai thác được giá trị của dữ liệu một cách dễ dàng và hiệu quả. Bằng cách hiểu cách thức hoạt động của Dataflow, chúng ta có thể sử dụng công cụ này để tạo ra những ứng dụng dữ liệu sáng tạo và hữu ích.

Cách thức hoạt động của Dataflow có thể được ví như một chuyến phiêu lưu khám phá dữ liệu. Trong chuyến phiêu lưu này, chúng ta sẽ bắt đầu từ một nơi khởi đầu, đó là nguồn dữ liệu. Nguồn dữ liệu có thể là một cơ sở dữ liệu, một tập tin Excel, hoặc thậm chí là một trang web.

Khi chúng ta kết nối với nguồn dữ liệu, Dataflow sẽ bắt đầu thu thập dữ liệu. Dữ liệu thô sẽ được lưu trữ trong một bảng tạm thời. Tại đây, chúng ta có thể thực hiện các phép xử lý và chuyển đổi cần thiết.

Các phép xử lý và chuyển đổi này có thể bao gồm:

• Loại bỏ các dữ liệu dư thừa: Chúng ta có thể loại bỏ các dữ liệu không cần thiết, chẳng hạn như các dữ liệu trùng lặp hoặc các dữ liệu sai lệch.
• Chuẩn hóa dữ liệu: Chúng ta có thể thống nhất định dạng của dữ liệu, chẳng hạn như chuyển đổi các giá trị ngày tháng thành định dạng chung.
• Tính toán các giá trị mới: Chúng ta có thể tạo ra các giá trị mới dựa trên các dữ liệu hiện có, chẳng hạn như tính tổng doanh số bán hàng hoặc tính tỷ lệ chênh lệch giữa hai giá trị.

Sau khi thực hiện các phép xử lý và chuyển đổi cần thiết, chúng ta có thể lưu trữ dữ liệu đã được xử lý vào một bảng đích. Bảng đích có thể là một cơ sở dữ liệu, một tập tin Excel, hoặc thậm chí là một báo cáo trực quan hóa. Dưới đây là hình ảnh sơ đồ giải pháp ETL và BI tích hợp Dataflow và các dịch vụ Google Cloud mà các doanh nghiệp có thể tham khảo:

Sơ đồ này bao gồm các giai đoạn sau:

• Dữ liệu được nhập từ hệ thống bên ngoài bằng Pub/Sub.
• Dataflow sẽ tải thông tin lên BigQuery sau khi đọc thông tin từ Pub/Sub. Ngoài ra, Dataflow cũng sẽ tổng hợp hoặc thay đổi dữ liệu tại thời điểm này.
• Các nhà phân tích dữ liệu có thể thực hiện các tìm kiếm đặc biệt trên dữ liệu bằng cách sử dụng BigQuery (hoạt động như một kho dữ liệu).
• Looker sử dụng dữ liệu BigQuery để cung cấp thông tin chi tiết về doanh nghiệp theo thời gian thực.

Chi phí của Cloud Dataflow

Tương tự như phần lớn các dịch vụ của Google Cloud Platform thì Cloud Dataflow cũng được tính phí dựa trên mức sử dụng. Sau đây là các thành phần bao gồm trong chi phí của Dataflow:

• Mức sử dụng mà công việc đó cần để thực hiện
• Khu vực mà tác vụ đó sử dụng Dataflow để thực hiện
• Phiên bản máy ảo
• lượng CPU hoặc bộ nhớ được sử dụng mỗi giờ hoặc lượng dữ liệu được xử lý 

Giá được tính theo giờ, tuy nhiên mức tiêu thụ Dataflow được lập hoá đơn theo từng công việc với gia số một giây. Phí cho bất kỳ dịch vụ nào khác mà Dataflow sử dụng, chẳng hạn như Pub/Sub hoặc Cloud Storage, sẽ được tính riêng.

Một trong những tính năng định giá của Dataflow là Lập kế hoạch tài nguyên linh hoạt (FlexRS). Tính năng này sẽ kết hợp các máy ảo (VMs) trong worker pool để đảm bảo tài nguyên xử lý ít tốn kém hơn. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng công cụ Google Cloud Pricing Calculator để hỗ trợ trong việc tính chi phí dịch vụ Google Cloud Dataflow.

>>Tham khảo thêm: Cách tính chi phí Dataflow

Hơn thế nữa, để tối ưu hóa chi phí dịch vụ và được hỗ trợ giải thích chi tiết về cách sử dụng hợp lý sao cho vừa tối ưu hóa tác vụ công việc vừa tiết kiệm chi phí, doanh nghiệp có thể liên hệ đến đối tác ủy quyền cấp cao của Google Cloud tại Việt Nam – GCS Technology Company Vietnam.

Tại đây, quý khách hàng không chỉ nhận những mức giá ưu đãi hấp dẫn mà còn nhận được những sự hỗ trợ tận tình chi tiết từ các chuyên gia hơn 12 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực chuyên môn về các sản phẩm dịch vụ Google Cloud nói chung và Cloud Dataflow nói riêng.

Dataflow đem lại lợi ích gì cho doanh nghiệp?

Vậy những tính năng của Dataflow có thể giúp ích những gì cho doanh nghiệp trong thời đại chuyển đổi số ngày nay? Chúng ta cùng đi vào khám phá cụ thể phần này nhé.

1. Dễ dàng quản lý

Nói cách khác, tất cả tài nguyên cần thiết để thực thi Dataflow đều do Google quản lý. Dịch vụ Dataflow chỉ định một nhóm máy ảo (VMs) để thực hiện quy trình khi bạn khởi chạy tác vụ Dataflow. Những máy ảo này không yêu cầu bạn quản lý hoặc cung cấp. Luồng dữ liệu sẽ xóa các máy ảo (VMs) ngay lập tức khi tác vụ kết thúc hoặc bị chấm dứt. Các tài nguyên tính toán được sử dụng bởi công việc mà doanh nghiệp tạo ra sẽ được tính vào chi phí dịch vụ.

2. Mở rộng quy mô nguồn dữ liệu

Các đường dẫn phát trực tuyến và hàng loạt quy mô lớn được hỗ trợ bởi luồng dữ liệu có thể mở rộng. Nhiều máy ảo xử lý tác vụ do xử lý dữ liệu đồng thời.

Khi cần ít máy ảo worker hơn, Dataflow có thể tự động mở rộng quy mô bằng cách tắt một số máy ảo không cần thiết khác. Ngoài ra, nó tối ưu hóa nhiệm vụ theo thông số kỹ thuật của Pipeline. Ví dụ: để đảm bảo công việc song song được hoàn thành nhanh hơn, Dataflow có thể tự động cân bằng lại công việc trên các máy ảo.

2. Hiệu quả trong việc chuẩn bị và chuyển đổi dữ liệu

Dataflow rất hữu ích cho các pipeline đơn giản, chẳng hạn như chuyển động dữ liệu. Nhưng nó cũng thích hợp cho những mục đích sử dụng phức tạp hơn, bao gồm cả phân tích luồng dữ liệu theo thời gian thực. Khi bạn chuyển từ hàng loạt sang luồng dữ liệu theo thời gian thực và gặp các trường hợp sử dụng phức tạp hơn, giải pháp được xây dựng trên Dataflow có thể mở rộng để đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp. Tùy thuộc vào nhu cầu của bạn, Dataflow cung cấp nhiều phương pháp để tạo và thực thi quy trình:

• Sử dụng SDK Apache Beam để lập trình
• Áp dụng các Dataflow templates. Bạn có thể thực hiện các quy trình cài sẵn bằng cách sử dụng các mẫu. Ví dụ: một nhà khoa học dữ liệu có thể triển khai mẫu mà nhà phát triển đã tạo theo yêu cầu.

Ngoài ra, Google còn cung cấp bộ sưu tập mẫu cho các tình huống điển hình. Các mẫu này có thể được sử dụng mà không cần có kiến thức trước về lập trình Apache Beam.

3. Tiết kiệm thời gian xử lý các dữ liệu phức tạp

Trong ngành xử lý dữ liệu, Dataflow của Google Cloud Platform (GCP) ngày càng trở nên phổ biến. Lợi ích đáng kể nhất của việc sử dụng GCP Dataflow để xử lý dữ liệu là khả năng xử lý các tập dữ liệu phức tạp và quy mô lớn mà không cần con người mã hóa; 

Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giảm chi phí duy trì các nhóm lập trình tốn kém. Hơn nữa, do được hỗ trợ bởi cơ sở hạ tầng đám mây mở rộng của Google nên bạn có thể làm việc với các tập dữ liệu của mình một cách nhanh chóng và đáng tin cậy từ mọi nơi. Thật tuyệt vời đúng không các bạn?

4. Tái sử dụng và quản lý dữ liệu tập trung

Nguồn dữ liệu giống nhau thường được người dùng sử dụng cho các mục đích kinh doanh khác nhau. Điều này có thể gây tốn kém cho doanh nghiệp, đặc biệt là trong các cơ sở lớn có nhiều hệ thống dữ liệu trong tổ chức. Giải pháp của GCS Vietnam cho vấn đề quá tải cơ sở dữ liệu là thiết lập Dataflow tập trung có thể áp dụng cho nhiều báo cáo cùng một lúc.

5. Tùy chọn cải tiến để cập nhật và làm mới dữ liệu

Có hai cách để cập nhật dữ liệu với Dataflow. Đó là làm mới gia tăng và làm mới theo lịch trình. Tùy chọn làm mới tăng dần cho phép bạn chỉ cập nhật dữ liệu gần đây nhất chứ không phải tất cả dữ liệu trước đó, trong khi tùy chọn làm mới theo lịch trình giúp đảm bảo rằng dữ liệu sẽ theo đúng như thời gian thực. Điều này đẩy nhanh quá trình làm mới và cho phép bạn xem dữ liệu gần đây nhất trong đồ họa nhanh hơn.

6. Giao diện dễ dàng sử dụng, thiết kế quy trình

Một trong nhiều lợi ích tuyệt vời của Dataflow là nền tảng dễ sử dụng để tạo các quy trình ETL riêng biệt mà không gặp rắc rối. Bạn có thể tối đa hóa giá trị của tất cả dữ liệu đó bằng cách sử dụng nhiều công cụ mạnh mẽ theo ý của bạn, chẳng hạn như phép biến đổi, tập hợp và thuật toán học máy.

7. Nâng cao khả năng khai thác dữ liệu

Dataflow cung cấp các công cụ và tính năng giúp doanh nghiệp dễ dàng khai thác dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này giúp doanh nghiệp phát hiện ra những xu hướng và insight mới, từ đó đưa ra những chiến lược kinh doanh hiệu quả hơn.

Ứng dụng của GCP Dataflow

Google Cloud Dataflow là một dịch vụ được ứng dụng chủ yếu để phát triển và quản lý đường dẫn dữ liệu cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau, bao gồm ETL, phân tích, học máy, xử lý dữ liệu hàng loạt và luồng, v.v. nhờ khả năng mở rộng, tính linh hoạt và các tính năng hiệu suất của nó. Sau đây là các ứng dụng cụ thể mà quý doanh nghiệp có thể tham khảo để sử dụng.

1. Phân tích luồng dữ liệu

Với công cụ tự động hóa phân tích GCP Dataflow, người dùng có thể sắp xếp dữ liệu một cách khoa học, đem lại nhiều lợi ích trong công cuộc nghiên cứu và dễ truy cập ngay khi dữ liệu được tạo.

BigQuery, Pub/Sub và Google Cloud Dataflow đóng vai trò là nền tảng cho Phân tích dữ liệu theo luồng. Nó cung cấp khả năng tính toán cần thiết để nhanh chóng thu thập, xử lý và đánh giá các bộ dữ liệu khổng lồ. Bằng cách sử dụng phương pháp này, các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu có thể dễ dàng truy cập thông tin chi tiết về luồng và giảm độ phức tạp của việc truyền dữ liệu.

2. Phân tích dữ liệu theo thời gian thực

Một trong những ứng dụng khác của Dataflow đó là phân tích các tích hợp AI phân tích dữ liệu theo thời gian thực. Các thành phần TFX và Vertex AI của Google Cloud nhận các sự kiện luồng dữ liệu thông qua dịch vụ Google Cloud DataFlow. Mục đích của quá trình này là để đảm bảo rằng việc phát hiện gian lận, cá nhân hóa theo thời gian thực và phân tích dự đoán đều có thể thực hiện được. 

Việc triển khai AI theo thời gian thực có liên quan đến một số trường hợp sử dụng đặc biệt. Google DataFlow có thể giúp triển khai tính năng phát hiện điểm bất thường, nhận dạng mẫu và dự báo mang tính dự đoán trong trường hợp này.

3. Xử lý dữ liệu nhật ký

Hơn thế nữa, Cloud Dataflow cung cấp cho người dùng doanh nghiệp những dữ liệu nghiên cứu về Insights và truy cập biểu đồ từ các mạng lưới thiết bị IoT trên khắp thế giới. Ngoài ra, Dataflows cũng cung cấp tính năng tích hợp quản lý, mở rộng, kết nối các người dùng khác với nhau, phân tích, lưu trữ dữ liệu trên Google Cloud và các thiết bị khác.

4. Đơn giản hóa việc chuẩn bị dữ liệu cho một số báo cáo

Giả sử một doanh nghiệp muốn quản lý hiệu quả dữ liệu hóa đơn hàng tháng cho các khách hàng cụ thể, tập trung vào các số liệu như tổng và số tiền ròng, lợi nhuận, v.v. Trong trường hợp này, doanh nghiệp chọn giải pháp Dataflow hoạt động tốt với bảng tính Excel và cung cấp các phép biến đổi như chuyển đổi và không xoay vòng.

Các bộ phận bao gồm Nhân sự, Tài chính và Quản lý dự án, sẽ nhận thấy Dataflow là một công cụ hữu ích trong việc giúp trực quan hóa những phát hiện quan trọng trong báo cáo của họ.

5. Sử dụng Machine Learning và Dataflow để phân tích dự đoán

Một công ty có thể sử dụng các yếu tố như học máy (ML) và luồng dữ liệu để cải thiện hiệu suất, khả năng chính xác dự báo doanh số bán hàng của mình. Bằng cách sử dụng phương pháp này, công ty có thể thực hiện nghiên cứu dự đoán và thu thập thông tin chi tiết về hiệu suất bán hàng dự kiến trong những ngày hoặc tháng tiếp theo.

Báo cáo sẽ hiển thị những thông tin chuyên sâu về doanh số được dự đoán này. Điều này cho phép các bên liên quan, bao gồm đội ngũ bán hàng và giám đốc điều hành, đưa ra quyết định, phân bổ nguồn lực hiệu quả và tối ưu hóa các chiến lược tiếp thị, cải thiện hiệu quả kinh doanh tổng thể.

6. Thay đổi thu thập dữ liệu theo thời gian thực

Để thúc đẩy phân tích phát trực tuyến, các chuyên gia dữ liệu sử dụng dịch vụ Dataflow để đồng bộ hóa và sao chép dữ liệu trên các nguồn dữ liệu không đồng nhất với độ trễ thấp nhất. Bằng cách tích hợp với Google Datastream, thư viện mẫu Dataflow cho phép sao chép dữ liệu từ Cloud Storage sang Cloud Spanner, PostgreSQL hoặc Google BigQuery.

7. Quản lý dữ liệu ở một nơi

Giả sử một doanh nghiệp có một danh sách các thành phần nguyên liệu được sử dụng trong quá trình sản xuất. Họ sẽ cần kiểm tra các tệp Excel bao gồm các phần kiểm tra, các thành phần bị lối và các thông tin khác.

Để cải thiện việc này, doanh nghiệp có thể sử dụng Dataflow để dọn sạch danh sách Excel và lưu nó dưới dạng dữ liệu tập trung. Danh sách các thành phần hoạt động giờ đây có thể được tất cả nhân viên của tổ chức truy cập và sử dụng trong báo cáo một cách đơn giản.

Khi nguồn dữ liệu của bạn chậm và các tập dữ liệu khác yêu cầu cùng một dữ liệu hoặc một lượng lớn dữ liệu, Dataflow sẽ trở nên rất hữu ích. Trong những tình huống này, Dataflow đóng vai trò là kho lưu trữ trung tâm của dữ liệu.

Một số câu hỏi thường gặp về Dataflow

1. Dataflow có phải là công cụ ETL (Extract, Transform, and Load) không?

Đúng vậy, Dataflow và nhiều sản phẩm trong Google Cloud Platform đều cho phép công cụ ETL.

2. Tại sao nên sử dụng Google Dataflow?

Dưới đây là một số lý do mà bạn nên sử dụng Dataflow trong doanh nghiệp:

• Dịch vụ này đem lại thuận lợi cho việc vận hành doanh nghiệp bằng cách giảm chi phí hoạt động của hiệu suất đám mây.
• Nó cung cấp các phương pháp phát triển và xử lý pipeline nhanh chóng, dễ sử dụng và hiệu quả.
• Vì Dataflow cho phép cá nhân hóa dữ liệu theo thời gian thực và tương tác với các giải pháp AI nên nó có thể đóng vai trò là nền tảng cho học máy.

3. Dataproc khác Dataflow như thế nào?

Cloud Dataproc cung cấp cụm Hadoop trên GCP và quyền truy cập vào các công cụ của hệ sinh thái Apache Hadoop (Apache Pig, Hive và Spark). Mặt khác, bạn có thể sử dụng Cloud Dataflow để chạy các tác vụ dựa trên Apache Beam trên GCP mà không phải lo lắng về các thành phần thông thường của một tác vụ đang chạy.

Lời kết

Như vậy, qua bài viết GCS Vietnam mong rằng quý bạn đọc đã có thể hiểu thêm về Google Cloud Dataflow là gì cùng những tính năng, lợi ích của Dataflow trong công việc xử lý, phân tích dữ liệu. Dataflow là một công cụ mạnh mẽ có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về dữ liệu và cải thiện hiệu quả của quá trình xử lý dữ liệu. Nếu bạn quan tâm đến xử lý dữ liệu lớn, thì việc hiểu rõ về Cloud Dataflow là rất quan trọng. Để lại bình luận ở bên dưới Comment nếu bạn có những góp ý để cải thiện tốt hơn cho bài viết này.