Stream Processing 2025: Xu Hướng Nào Đang Thống Trị?
Lê Lân0
Dự Báo Hệ Thống Xử Lý Dòng Dữ Liệu Năm 2025: Kỷ Nguyên Lakehouse và Trí Tuệ Nhân Tạo
Mở Đầu
Xử lý dòng dữ liệu không phải là công nghệ mới mà đã được nghiên cứu hơn 23 năm, với những bước phát triển ấn tượng từ thập niên 2000.
Từ những nghiên cứu đầu tiên vào năm 2002 đến các hệ thống xử lý dữ liệu hiện đại trong kỷ nguyên đám mây, xử lý dòng dữ liệu đang dần trở thành thành phần cốt lõi trong kiến trúc dữ liệu, hỗ trợ phân tích thời gian thực, phản hồi nhanh và ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng phân tích xu hướng phát triển của hệ thống xử lý dòng dữ liệu đến năm 2025, tập trung vào các đổi mới về kiến trúc lưu trữ, tích hợp hệ sinh thái dữ liệu lớn và vai trò ngày càng lớn của AI trong xử lý dữ liệu.
1. Kiến Trúc Lưu Trữ Mới: “S3 Là Lớp Lưu Trữ Chính”
1.1. Sự Trỗi Dậy Của AWS S3
AWS S3 đã khẳng định vị thế là dịch vụ lưu trữ đáng tin cậy, chi phí thấp, và được coi là nền tảng hạ tầng dữ liệu hiện đại. Nhiều hệ thống dữ liệu đã chuyển đổi sang kiến trúc dựa trên S3 để tận dụng khả năng mở rộng và chi phí lưu trữ hiệu quả.
1.2. Xử Lý Dòng Dữ Liệu Với Lưu Trữ Tách Biệt và S3
Stream processing khác với batch processing vì tính trạng thái (stateful). Việc tách rời phần lưu trữ và xử lý, trong đó S3 trở thành lớp lưu trữ chính cho trạng thái nội bộ, được xem là bước đi quan trọng. Tuy nhiên, thách thức lớn nhất là độ trễ cao do S3 không thể truy cập nhanh bằng bộ nhớ local, cùng với chi phí truy xuất dữ liệu tăng cao nếu không áp dụng chiến lược caching hiệu quả.
Việc sử dụng S3 đòi hỏi kỹ thuật tối ưu phức tạp như mô hình lưu trữ lai (hybrid storage) kết hợp bộ nhớ local và cache thông minh để giảm độ trễ và chi phí.
1.3. Triển Vọng Năm 2025
Đến 2025, nhiều hệ thống sẽ áp dụng kiến trúc dựa trên S3 nhưng cần đầu tư sâu về kỹ thuật để khắc phục những thách thức về hiệu suất và chi phí. Đây là một bước chuyển quan trọng mở ra tương lai mới cho xử lý dòng dữ liệu.
2. Vấn Đề Tích Hợp Kafka Và Hướng Đi Mới Trong Data Ingestion
2.1. Vai Trò Của Kafka Trong Hệ Sinh Thái Dữ Liệu
Kafka là công cụ tiêu chuẩn trong luồng sự kiện (event streaming), được sử dụng rộng rãi để vận chuyển dữ liệu giữa các hệ thống. Tuy nhiên, Kafka chỉ tập trung vào di chuyển dữ liệu, chưa đáp ứng nhu cầu xử lý và biến đổi dữ liệu trong thời gian thực.
2.2. Stream Processing Tích Hợp Tính Năng Data Ingestion
Nhiều hệ thống xử lý dòng như RisingWave, Apache Flink, Spark Streaming hiện bổ sung khả năng tích hợp trực tiếp các nguồn dữ liệu thay đổi (CDC) từ các cơ sở dữ liệu như Postgres, MySQL, MongoDB mà không cần qua Kafka. Giải pháp này giảm thiểu tầng trung gian, đơn giản hóa kiến trúc và tiết kiệm chi phí vận hành.
2.3. Tương Lai Cạnh Tranh Với Kafka?
Stream processing sẽ giữ vai trò xử lý và biến đổi dữ liệu, còn Kafka vẫn duy trì vị thế là hệ thống vận chuyển dữ liệu đa dụng, khó có thể bị thay thế hoàn toàn.
3. Hòa Nhập Với Data Lake: Xu Hướng Lakehouse Và Iceberg
3.1. Sự Bùng Nổ Của Data Lake Năm 2024
Năm 2024 đánh dấu bước phát triển mạnh mẽ của hệ sinh thái data lake với các sản phẩm và tích hợp nổi bật như:
- Databricks mua lại Tabular (người sáng tạo Iceberg)
- Snowflake phát triển Polaris catalog dựa trên Iceberg
- Starburst và Dremio hỗ trợ Polaris
3.2. Hỗ Trợ Các Định Dạng Bảng Mạnh Mẽ
Hệ Thống Xử Lý Dòng | Định Dạng Lưu Trữ |
|---|---|
Databricks (Spark Streaming) | Delta Lake |
Apache Flink | Paimon (do Alibaba phát triển) |
RisingWave | Iceberg và đa dạng các catalog như AWS Glue, Polaris |
3.3. Tính Toán Tăng Cường Trên Data Lake
Nhu cầu tính toán tăng cường (incremental computation) trên data lake ngày càng tăng, nhưng hiện tại các công nghệ như Iceberg chưa hỗ trợ CDC hoàn chỉnh, tạo ra khoảng trống cần được lấp đầy trong tương lai gần.
4. Tối Ưu Việc Truy Vấn Và Phục Vụ Dữ Liệu Trong Thời Gian Thực
4.1. Dòng Chảy Từ Xử Lý Đến Lưu Trữ Và Phục Vụ
Các hệ thống xử lý dòng như RisingWave, Apache Flink đang phát triển engine lưu trữ và phục vụ dữ liệu nội bộ, giúp tích hợp giữa ingestion, xử lý và serving trong một nền tảng duy nhất.
4.2. Lợi Ích Của Việc Tích Hợp Tất Cả Trong Một Nền Tảng
Giảm độ phức tạp, chi phí vận hành thấp, tăng hiệu quả và rút ngắn thời gian phát triển ứng dụng từ năm xuống tháng.
4.3. Triển Vọng Tương Lai
Sự phát triển song song của các engine phục vụ dữ liệu sẽ tiếp tục thúc đẩy đổi mới để đáp ứng yêu cầu về quy mô, hiệu suất và tính đơn giản.
5. Tác Động Của Trí Tuệ Nhân Tạo Đến Xử Lý Dòng Dữ Liệu
5.1. AI Là Tâm Điểm Công Nghệ
Công nghệ AI đã và đang được tích hợp ngày càng sâu vào các hệ thống xử lý dữ liệu. Một số hệ thống hiện nay hỗ trợ ingest dữ liệu trực tiếp, biến đổi thành vector và lưu trữ trong các vector database để phục vụ tìm kiếm thông minh.
5.2. Ví Dụ Thực Tế: Phân Tích Cảm Xúc Real-time Trong Crypto
Công ty Kaito sử dụng RisingWave để thu thập dữ liệu tốc độ cao từ mạng xã hội X, thực hiện phân tích cảm xúc dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong thời gian thực nhằm cung cấp thông tin cho nhà giao dịch.
5.3. Thách Thức Về Độ Trễ
Hiện tại, các mô hình LLM có độ trễ từ 100-200ms, chưa phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu độ trễ thấp như quảng cáo hay đề xuất sản phẩm.
5.4. Tương Lai AI Và Xử Lý Dòng Dữ Liệu
Nhiều nhà phát triển đang nghiên cứu cách tích hợp AI thời gian thực trong ứng dụng. Kỹ thuật feature engineering trực tiếp trên dòng dữ liệu sẽ tạo nên bước tiến đột phá cho các hệ thống trong tương lai.
Kết Luận
Nếu phải tóm tắt xu hướng xử lý dòng dữ liệu năm 2025 bằng hai từ, đó chính là: lakehouse và AI. Tất cả các hệ thống lớn đều hướng đến việc tích hợp Iceberg trong kiến trúc data lakehouse và xây dựng khả năng hợp tác, phát triển cùng công nghệ trí tuệ nhân tạo. Những đơn vị nắm bắt và khai thác tốt hai xu hướng này chắc chắn sẽ đạt được vị thế hàng đầu trong kỷ nguyên dữ liệu thời gian thực giàu tính cạnh tranh hiện nay.
Tham Khảo
- Abadi, D. J., et al. "Aurora: A New Model and Architecture for Data Stream Management." VLDB, 2002. Link
- Dean, J., et al. "MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters." OSDI, 2004. Link
- RisingWave Blog – Hummock, Storage Engine for Stream Processing. Link
- Alibaba Cloud Blog – Flink 2.0 Storage-Compute Separation. Link
- Confluent Press Release – Acquisition of Immerok. Link
- Databricks Blog – Project Lightspeed Update. Link
- AWS S3 Pricing. Link
- Databricks Acquisition of Tabular. Link
- Polaris by Snowflake. Link
- Iceberg Spec v3 Proposal. Link
- Kaito AI Sentiment Analysis Use Case. Link
June 1, 2024
Loading...