เปิด 5 เหตุผล ทำไม Product Vendors ถึงเลือก Apache Spark™* เป็นเทคโนโลยีเบื้องหลังในการประมวลผล Data & AI แทน Hadoop

ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา Hadoop* เคยเป็นโครงสร้างพื้นฐานหลักสำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) แต่เมื่อความต้องการของธุรกิจเปลี่ยนไปสู่ความต้องการการประมวลผลที่รวดเร็ว ยืดหยุ่น และรองรับการใช้งานที่หลากหลายมากขึ้น Apache Spark™ ได้ก้าวขึ้นมาเป็นเทคโนโลยีที่ได้รับความนิยมอย่างสูง โดยได้รับความไว้วางใจจากผู้ให้บริการเทคโนโลยีชั้นนำทั่วโลก เช่น Databricks*, Ezmeral (HPE)*, AWS*, Microsoft Fabric* รวมถึง Blendata แพลตฟอร์ม Big Data & AI ของไทย ที่เลือกใช้ Apache Spark™ เป็นเทคโนโลยีเบื้องหลัง (Engine) ในการพัฒนาโซลูชันที่ทันสมัย

ทำไม Product Vendors ถึงสนับสนุนการเปลี่ยนผ่านจาก Hadoop ไปสู่ Apache Spark™?

1. โครงสร้างแบบ Unified Engine ที่ใช้งานง่ายขึ้นและลดความซับซ้อนของระบบ

หนึ่งในข้อจำกัดที่ทำให้ Hadoop ไม่สามารถตอบโจทย์ธุรกิจยุคใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ คือโครงสร้างระบบที่ซับซ้อนและการใช้งานที่ยุ่งยาก เนื่องจากต้องอาศัยการทำงานร่วมกันของหลายเครื่องมือ เช่น MapReduce, Hive, Pig หรือ Impala ซึ่งการรวมเครื่องมือเหล่านี้เข้าด้วยกันต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญในการดูแล และยังเป็นการเพิ่มความซับซ้อนในการบริหารจัดการ

Apache Spark™ ได้เข้ามาแก้ไขปัญหานี้ด้วยการนำเสนอ Unified Engine ที่สามารถรองรับการประมวลผลได้หลายรูปแบบในแพลตฟอร์มเดียว ไม่ว่าจะเป็น

• Batch Processing: สำหรับการประมวลผลข้อมูลเป็นชุดตามช่วงเวลาที่กำหนด
• Real-Time Streaming: สำหรับการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่ตอบสนองได้ทันที
• SQL: รองรับการประมวลผลข้อมูลเชิงโครงสร้างและการวิเคราะห์ด้วยภาษา SQL
• Machine Learning (MLlib): รองรับการฝึกและพัฒนาโมเดล AI อย่างมีประสิทธิภาพ
• Graph Processing: สำหรับการประมวลผลข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบของกราฟ (Graph)

ด้วยความสามารถที่รวมอยู่ในแพลตฟอร์มเดียวนี้ ทำให้การใช้งานง่ายขึ้น ลดความซับซ้อนของระบบ และช่วยให้องค์กรต่าง ๆ สามารถพัฒนาโซลูชันได้อย่างรวดเร็วและยืดหยุ่นมากยิ่งขึ้น

ตัวอย่างการใช้งานจริง: Blendata ได้นำ Apache Spark™ มาปรับใช้ในแพลตฟอร์ม Blendata Enterprise เพื่อพัฒนาโซลูชัน Data Lakehouse ที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างสะดวกและมีประสิทธิภาพสูงสุด โดยการรวมโครงสร้างพื้นฐานที่หลากหลายเข้าไว้ด้วยกัน และรองรับการประมวลผลข้อมูลทั้ง Batch และ Real-Time ได้อย่างราบรื่น (Blendata Enterprise)

2. ประมวลผลข้อมูลได้เร็วกว่า ด้วย In-Memory Processing

เหตุผลหลักที่ทำให้ Apache Spark™ ได้รับความนิยมเหนือกว่า Hadoop คือ ประสิทธิภาพในการประมวลผลที่รวดเร็วและทรงพลังจากการใช้เทคโนโลยี In-Memory Processing

ความแตกต่างระหว่าง Disk-Based Processing กับ In-Memory Processing

• Hadoop (Disk-Based Processing):
  Hadoop ใช้ระบบ MapReduce ซึ่งต้องอ่านและเขียนข้อมูลลงดิสก์ (Disk) ในทุกขั้นตอนของการประมวลผล ทำให้เกิดความล่าช้า (Latency) ที่สูง โดยเฉพาะเมื่อต้องประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่หรือทำงานที่ต้องมีการคำนวณซับซ้อนหลายขั้นตอน
• Apache Spark™ (In-Memory Processing):
  Apache Spark™ ใช้เทคโนโลยี In-Memory Computing ที่สามารถเก็บข้อมูลไว้ในหน่วยความจำ (RAM) ได้แทนการเขียนลงดิสก์ ทำให้การประมวลผลเกิดขึ้นอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพสูงกว่า Hadoop ได้ถึง 100 เท่าในบางกรณี โดยเฉพาะการประมวลผลแบบ Iterative (การประมวลผลซ้ำ ๆ) เช่น การฝึกโมเดล Machine Learning หรือการคำนวณที่ต้องทำหลายรอบ

ตัวอย่างการใช้งานจริง: Databricks หนึ่งในผู้นำด้านการพัฒนา Apache Spark™ ได้พัฒนาแพลตฟอร์มที่รองรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างทรงพลัง โดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้งาน In-Memory Processing ในการพัฒนาโซลูชันที่เกี่ยวข้องกับ Machine Learning, Real-Time Data Analytics และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงโครงสร้าง (SQL Analytics) ทำให้ธุรกิจสามารถนำข้อมูลไปใช้งานได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพสูงสุด (Databricks)

3. รองรับ AI และ Machine Learning ได้มีประสิทธิภาพมากกว่า

จุดเด่นของ Apache Spark™ คือความสามารถในการรองรับ AI และ Machine Learning ได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วย MLlib (Machine Learning Library) ที่ช่วยในการฝึกและพัฒนาโมเดล AI โดยไม่ต้องใช้เครื่องมือหลายตัวร่วมกันเหมือน Hadoop

ตัวอย่างการใช้งานจริง

• HPE (Ezmeral): นำ Apache Spark™ มาประยุกต์ใช้กับแพลตฟอร์ม HPE Ezmeral เพื่อสนับสนุนการสร้างโซลูชัน AI ที่มีประสิทธิภาพสูง (HPE)
• AWS: ให้บริการ Amazon EMR ที่รองรับ Apache Spark™ สำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ และการพัฒนาโมเดล Machine Learning โดยใช้ In-Memory Processing เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผลให้รวดเร็วยิ่งขึ้น (AWS)

4. รองรับ Real-Time Streaming ซึ่ง Hadoop ไม่สามารถทำได้

ข้อจำกัดที่สำคัญของ Hadoop คือการไม่รองรับ Real-Time Streaming เนื่องจากโครงสร้างของ Hadoop ถูกออกแบบมาสำหรับ Batch Processing ทำให้การประมวลผลข้อมูลที่ต้องการความรวดเร็วและตอบสนองแบบทันที (Real-Time) ไม่สามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ในขณะที่ Apache Spark™ มาพร้อมกับความสามารถในการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ผ่าน Spark Structured Streaming โดยสามารถเชื่อมต่อกับพื้นที่จัดเก็บข้อมูลแบบใดก็ได้ (File store, Kafka) ซึ่งช่วยให้องค์กรสามารถรับและวิเคราะห์ข้อมูลที่เข้ามาอย่างต่อเนื่องได้ทันที

ตัวอย่างการใช้งานจริง: Databricks ได้นำ Apache Spark™ มาใช้ยกระดับแพลตฟอร์ม Databricks Data Intelligence Platform ด้วยการผสาน Spark Structured Streaming เพื่อรองรับการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ (Databricks)

5. ต้นทุนต่ำลง พร้อมรองรับการขยายตัวของข้อมูลในอนาคต

Apache Spark™ สามารถทำงานร่วมกับโครงสร้างพื้นฐานที่หลากหลาย เช่น AWS S3 หรือ Google Cloud Storage ได้อย่างราบรื่น ซึ่งช่วยลดต้นทุนการจัดเก็บข้อมูลและเพิ่มความยืดหยุ่นในการขยายระบบได้ตามต้องการ ทำให้องค์กรสามารถปรับเพิ่มขีดความสามารถของระบบได้อย่างคุ้มค่าโดยไม่ต้องลงทุนโครงสร้างพื้นฐานใหม่ทั้งหมด

ต่างจาก Hadoop ที่ต้องพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานแบบเดิมอย่าง HDFS (Hadoop Distributed File System) และการเชื่อมต่อกับบริการคลาวด์หรือ Data Lake อื่น ๆ มักต้องใช้เครื่องมือเสริมหรือการตั้งค่าที่ซับซ้อนมากกว่า ทำให้ไม่สามารถปรับขยายระบบได้อย่างรวดเร็วและคุ้มค่าเท่ากับ Apache Spark™

ตัวอย่างการใช้งานจริง

• Blendata ใช้ Apache Spark™ เป็น Engine หลัก เพื่อการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพ ลดความซับซ้อน ลดการใช้ทรัพยากร ช่วยให้เกิดความคุ้มค่าสูงสุด และรองรับการขยายการใช้งานด้านข้อมูลในอนาคตขององค์กรได้อย่างราบรื่น (Blendata Enterprise)
• Microsoft Fabric ผสานการทำงานร่วมกับ Apache Spark™ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ และรองรับการขยายระบบที่ยืดหยุ่นได้อย่างดีเยี่ยม (Microsoft Fabric)

ตารางเปรียบเทียบคุณสมบัติของ Hadoop และ Apache Spark™

Product Vendors ชั้นนำต่างเลือกใช้ Apache Spark™ เป็นเทคโนโลยีเบื้องหลังในการพัฒนานวัตกรรมและซอฟต์แวร์ที่ทันสมัย เนื่องจากเป็นโซลูชันที่มีประสิทธิภาพสูงกว่า Hadoop ในหลายด้าน ไม่ว่าจะเป็นความเร็วในการประมวลผล ความสามารถในการรองรับ AI/ML และ Real-Time Processing ตลอดจนการควบคุมต้นทุนที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ดังนั้น หากองค์กรธุรกิจกำลังมองหาโซลูชัน Big Data ที่ล้ำสมัยและตอบโจทย์ความต้องการของธุรกิจ Spark อาจเป็นคำตอบที่เหมาะสมที่สุด

หากองค์กรของคุณต้องการแพลตฟอร์ม Big Data และ AI ที่ช่วยให้การจัดการข้อมูลมีประสิทธิภาพสูงขึ้นในต้นทุนที่ต่ำลง พร้อมปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลให้เกิดประโยชน์สูงสุด ติดต่อ Blendata เพื่อรับคำปรึกษาจากผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่ [email protected] หรืออ่านข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Blendata ได้ที่ https://www.blendata.co/

*Disclaimer: All third-party trademarks mentioned are the property of their respective owners.