Trong nhiều năm, doanh nghiệp phải vật lộn với các định dạng dữ liệu độc quyền trên lakehouse và cơ sở dữ liệu. Gần đây, nhiều định dạng bảng mở cạnh tranh để trở thành tiêu chuẩn chung, nhưng giờ cuộc đua đã kết thúc: Apache Iceberg đã trở thành chuẩn mực trong việc tổ chức dữ liệu doanh nghiệp quy mô lớn.
Hầu hết các công cụ lớn như Snowflake, Trino, Dremio, Starburst, Spark và nhiều nền tảng khác đều đã tích hợp Iceberg. Đây không chỉ là một xu hướng, mà là sự đồng thuận toàn ngành. Iceberg thắng thế bởi nó được thiết kế cho object store, đảm bảo tính toàn vẹn giao dịch ở quy mô lớn mà không mang theo “gánh nặng di sản” của hệ thống file truyền thống.
Với doanh nghiệp, điều này mang một thông điệp rõ ràng: nếu muốn xây dựng nền tảng vững chắc, sẵn sàng cho AI và phân tích dữ liệu trong tương lai – hãy bắt đầu với Iceberg.
TỪ CƠ SỞ DỮ LIỆU ĐẾN OBJECT STORE: HÀNH TRÌNH DẪN ĐẾN ICEBERG
- Cơ sở dữ liệu quan hệ như Oracle, PostgreSQL mang lại tính ổn định ACID, nhưng khi phân tích dữ liệu quy mô lớn thì chi phí cao và tốc độ chậm.
- Data warehouse giúp mở rộng quy mô nhưng vẫn cứng nhắc và khó xử lý dữ liệu đa dạng như log hay dữ liệu cảm biến.
- Hadoop HDFS mở đường cho Big Data, nhưng vẫn tồn tại vấn đề: compute và storage gắn chặt nhau, gây kém linh hoạt và chi phí cao.
Bước ngoặt lớn chính là Object Store – cho phép tách rời compute và storage, giúp tiết kiệm chi phí và linh hoạt hơn. Tuy nhiên, nhóm phân tích vẫn cần tính chất bảng đáng tin cậy, và đó chính là lúc Apache Iceberg xuất hiện.
VÌ SAO ICEBERG TRỞ THÀNH TIÊU CHUẨN
Các bảng kiểu Hive chỉ mang tính tạm thời, phù hợp thời Hadoop, nhưng không đáp ứng được nhu cầu của lakehouse hiện đại.
- Trên object store, Hive-style tables dễ sinh lỗi: trạng thái bảng không đầy đủ, file mồ côi, hỏng dữ liệu khi chạy đồng thời.
- Truy vấn chậm vì engine phải “giả lập” hành vi filesystem trên API object.
Hậu quả: phân tích thiếu tin cậy, pipeline ETL thất bại, dashboard sai, tuân thủ chậm trễ, và rủi ro lớn cho doanh nghiệp.
Iceberg đã giải quyết triệt để vấn đề này bằng lớp metadata và API hỗ trợ:
- ACID transaction
- Snapshot có version
- Tiến hóa schema
- Metadata O(1)
Được kiểm chứng ở quy mô Netflix và được cả ngành chấp nhận, Iceberg trở thành nền tảng cho dữ liệu doanh nghiệp hiện đại.
AI CẦN TẤT CẢ DỮ LIỆU – KHÔNG CHỈ BẢNG SỐ
Trước đây, Iceberg gắn liền với dữ liệu có cấu trúc. Nhưng AI không dừng lại ở đó. Các hệ thống agentic cần liên kết:
- giao dịch với tài liệu,
- nhật ký cuộc gọi với hồ sơ khách hàng,
- hình ảnh sản phẩm với mã SKU,
- văn bản tuân thủ với giao dịch.
Iceberg cho phép kết nối dữ liệu cấu trúc với phi cấu trúc, biến chúng thành một mạng dữ liệu thống nhất, sẵn sàng cho AI.
ĐƯA BẢNG VỀ TRỰC TIẾP TRONG OBJECT STORE
Khi Iceberg Catalog API được tích hợp trực tiếp trong object store, bảng trở thành “native” như object.
- Catalog không còn là một dịch vụ bên ngoài, mà trở thành một phần lõi của object store.
- Amazon đã làm điều này với S3 Tables, đưa Iceberg vào S3 để loại bỏ hạ tầng catalog ngoài.
Doanh nghiệp on-prem cũng muốn như vậy – họ không muốn vận hành 3 hệ thống riêng cho mỗi workload Iceberg. Và giờ họ đã có lựa chọn: MinIO đưa Iceberg tables trở thành tính năng gốc trong AIStor với Catalog REST API tích hợp sẵn.
NỀN TẢNG THỐNG NHẤT CHO TOÀN BỘ DỮ LIỆU AI
Iceberg vốn đã trở thành chuẩn cho phân tích dữ liệu, và giờ vai trò tiếp theo còn quan trọng hơn: trở thành nền tảng dữ liệu doanh nghiệp cho AI.
- Iceberg thống nhất dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc vào một mô hình duy nhất, có thể truy vấn, quản trị và mở rộng.
- Đây là cầu nối từ phân tích hôm nay đến AI ngày mai.
- Với Iceberg, doanh nghiệp không chỉ chuẩn hóa dữ liệu, mà biến mọi dữ liệu – từ bảng, log, hình ảnh, âm thanh, đến tài liệu – thành một nền tảng chung.
Unitas cam kết đồng hành cùng doanh nghiệp, cung cấp các giải pháp và phân tích an ninh mạng tiên tiến nhất. Để nhận được tư vấn chuyên sâu hoặc hỗ trợ nhanh chóng, vui lòng liên hệ với chúng tôi qua email: info@unitas.vn hoặc Hotline: (+84) 939 586 168.
