رقابت بر سر خدمات سازمانی Apache Iceberg
با گسترش استفاده از Apache Iceberg در زیرساخت‌های تحلیلی، بسیاری از سازمان‌ها داده‌های خام خود را (اغلب در قالب Parquet) ذخیره کرده و بدون نیاز به تبدیل یا پردازش اضافه، مستقیماً بر روی آن‌ها کوئری اجرا می‌کنند. این رویکرد Lakehouse باعث انعطاف‌پذیری بالا و کاهش هزینه‌های ذخیره‌سازی و پردازش شده است.
از طرفی با گسترش Apache Iceberg به‌عنوان استانداردی برای ذخیره‌سازی داده‌های تحلیلی، شرکت‌های بزرگ علاوه بر امکان ایجاد زیرساخت داده با این استاندارد، به سمت ارائه خدمات حرفه‌ای و سازمانی Iceberg هم حرکت کرده‌اند و رقابتی بزرگ در این حوزه در حال شکل‌گیری است. موضوعی که امروزه از آن به Table Services یاد می‌کنیم.
سه رکن اصلی تکامل Iceberg
برای درک نقش Table Services در Apache Iceberg، بهتر است که ابتدا نگاه کلی به نحوه رشد این پروژه در روزهای اخیر داشته باشیم. امروزه Iceberg دیگر فقط یک فرمت جدول نیست که به فایلهای خام، یک ساختار منظم و استاندارد بدهد بلکه یک پلتفرم است. اکنون اکوسیستم آیس‌برگ در سه بعد اصلی در حال توسعه است که هرکدام به لایه‌ای از مدیریت داده‌ها در معماری Lakehouse پاسخ می‌دهند.
Table Specification: پایه و اساس Iceberg
در هسته‌ی Iceberg مشخصات جداول قرار دارد که یک تعریف دقیق از نحوه ساختار و رفتار جداول را ارائه می‌دهد. هر جدول، در حقیقت متادیتای لازم برای کار با فایلهای خام داده است. این مشخصه متادیتای مهمی همچون اسکیماها، استراتژی‌های پارتیشن‌بندی، تاریخچه snapshots و فرمت‌های فایل متادیتا را تعریف می‌کند.
REST Catalog Specification: جداسازی مدیریت متادیتا
در حالی که مشخصات جدول نحوه ساختار یک جدول واحد را تعریف می‌کند، مشخصات کاتالوگ REST نحوه اتصال مشتریان به کاتالوگ‌ها را برای کشف و مدیریت جداول مختلف مشخص می‌کند.
Table Services: بهینه‌سازی و نگهداری جداول
این بخش در حال حاضر بر بهینه‌سازی ذخیره‌سازی و پاکسازی متمرکز است و وظایفی مانند جمع‌آوری زباله (Garbage Collection)، بهینه‌سازی و مدیریت چرخه عمر جداول Iceberg را انجام می‌دهد. این خدمات برای نگهداری عملکرد جداول در شرایط تولید ضروری هستند.
خدمات جدول یا Table Services
Table Services مجموعه‌ای از ابزارهای مدیریتی هستند که به سازمان‌ها کمک می‌کنند چالش‌های زیر را در مدیریت جداول داده در آیس‌برگ حل کنند:
Optimization
سازمان‌دهی و فشرده‌سازی فایل‌ها برای بهبود عملکرد کوئری‌ها و کاهش تعداد فایلهای کوچک.
Cleanup
حذف نسخه‌های قدیمی و کنترل رشد متادیتا برای کاهش هزینه‌ها.
Disaster Recovery
امکان بازیابی داده‌ها در صورت خرابی‌های غیرمنتظره.
Multi-table Rollback
اجرای عملیات پیچیده با قابلیت بازگردانی تغییرات.
Metadata Enrichment
افزودن اطلاعات تکمیلی به داده‌های خام برای تحلیل‌های پیشرفته‌تر.
با افزایش اهمیت این خدمات، شرکت‌های مختلف در حال توسعه راهکارهای اختصاصی خود هستند، از جمله:
Amazon S3 Table – برای مدیریت و بهینه‌سازی داده‌های Iceberg در AWS.
Dremio Catalog Service – برای کنترل متادیتا و بهینه‌سازی کوئری‌ها در مقیاس سازمانی.
چرا Table Services مهم هستند؟
در بیشتر سیستم‌های مدرن داده—چه انبارهای داده (Data Warehouses) و چه دریاچه‌های داده (Lakehouses)—یک لایه عملیات پشت صحنه وجود دارد که به حفظ سرعت و کارایی جداول کمک می‌کند. این عملیات شامل بهینه‌سازی فایلهای کوچک، چیدمان هوشمندانه داده‌ها، پاکسازی متادیتا و اجرای قوانین نگهداری است.
Iceberg نیز از این قاعده مستثنی نیست و Table Services خود را برای انجام این وظایف ارائه می‌دهد. این خدمات می‌توانند به صورت دستی، برنامه‌ریزی شده یا به طور خودکار توسط پلتفرم‌هایی مانند Dremio و AWS مدیریت شوند.
آینده Table Services در Iceberg
در حالی که خدمات Table Services امروز عمدتاً بر بهینه‌سازی و پاکسازی متمرکز هستند، آینده مدیریت جداول Iceberg در حال شکل‌گیری است و خدمات جدیدی مانند بازیابی از خرابی‌ها، یکپارچگی تراکنش‌ها و متادیتای سفارشی به نقشه راه آن افزوده می‌شود.
بدون Table Services، مدیریت Iceberg در مقیاس بزرگ دشوار و پرهزینه خواهد بود. در آینده، رقابت بر سر ارائه این خدمات بیش از پیش تشدید خواهد شد
مقاله زیر با جزییات بیشتر به این موضوع می‌پردازد . (این نوشتار هم خلاصه ای از این مقاله است)
