1️⃣ Kiến Trúc Lakehouse – One Storage To Rule Them All

Lakehouse không phải một công nghệ duy nhất, mà là một kiến trúc kết hợp:

• Storage layer: Lưu trữ dữ liệu dạng file columnar (Parquet, ORC, Avro) trên object storage (S3, GCS, Azure Blob).

• Transaction layer: Hỗ trợ ACID transaction, time-travel và schema evolution nhờ các engine như Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi.

• Compute layer: Xử lý dữ liệu bằng Spark, Trino, Presto, Flink… vừa hỗ trợ batch vừa streaming.

• Serving layer: Kết nối trực tiếp với BI tools (Power BI, Tableau, Looker) hoặc ML frameworks (TensorFlow, PyTorch).

🔎 Ví dụ thực tế:
Một công ty e-commerce có thể lưu raw log clickstream ở layer thô (raw zone), sau đó làm sạch và chuẩn hóa thành curated tables trong cùng một Lakehouse. Business Analyst có thể query bằng SQL trong Power BI, trong khi Data Scientist dùng cùng dataset đó để train ML model dự đoán churn.

2️⃣ Ưu Điểm – “Best of Both Worlds”

Lakehouse giải quyết bài toán “chi phí vs hiệu năng” mà Data Team nào cũng gặp:

• Chi phí thấp: Không cần copy dữ liệu sang DW (Snowflake, BigQuery) chỉ để phân tích.

• Linh hoạt: Có thể vừa phân tích dữ liệu raw (data exploration) vừa dùng curated dataset (reporting) ngay trong một hệ thống.

• Mở rộng dễ dàng: Scale từ GB → TB → PB mà không phải migrate hệ thống.

• Hỗ trợ đa dạng workload: Một platform dùng cho BI, ML, streaming analytics.

• Tương thích toolchain hiện tại: Dễ tích hợp với Spark, dbt, Airflow, Kafka, BI tools.

⚡ Ví dụ:

• Thay vì phải lưu IoT sensor data vào Data Lake và sau đó ETL sang DW, bạn có thể query trực tiếp trong Lakehouse bằng SQL engine.

• Khi cần chạy ML model, bạn không phải extract dữ liệu sang một hệ thống riêng → tiết kiệm cả chi phí lẫn độ trễ.

3️⃣ Nhược Điểm & Thách Thức

Tuy “nghe có vẻ hoàn hảo”, Lakehouse vẫn còn nhiều vấn đề cần lưu ý:

• Độ phức tạp cao:
  Quản lý metadata, partition, Z-order không đơn giản → dễ dẫn đến query chậm hoặc storage phình to.

• Chi phí ẩn:
  Nếu không tối ưu query (partition pruning, caching), compute cost có thể cao hơn cả Data Warehouse.

• Ecosystem chưa hoàn thiện:
  Dù Delta/Iceberg/Hudi phát triển nhanh, một số tính năng quan trọng như data governance, fine-grained security, lineage vẫn đang hoàn thiện.

• Yêu cầu kỹ năng cao:
  Data Engineer cần biết cả hệ sinh thái Big Data (Spark, Kafka) và BI/SQL → khó hơn việc chỉ dùng DW.

4️⃣ Lời Khuyên & Best Practice

Để triển khai Lakehouse hiệu quả, có vài nguyên tắc vàng:

• Chọn chuẩn file phù hợp:

  • Delta Lake (Databricks): mạnh về ACID, time-travel, ecosystem ML/BI.

  • Apache Iceberg: query engine support tốt (Trino, Snowflake, Athena).

  • Apache Hudi: mạnh về streaming, incremental ingest.

• Đặt governance từ đầu:

  • Xây dựng data catalog rõ ràng (Glue, Unity Catalog, Amundsen).

  • Quản lý quyền truy cập, phân vùng dữ liệu để tránh “data swamp”.

• Tối ưu query:

  • Partition pruning (lọc theo ngày/tháng).

  • Data skipping & caching.

  • Clustering/Z-ordering để query nhanh hơn.

• Bắt đầu nhỏ:
  Làm PoC (Proof of Concept) cho một use case rõ ràng (ví dụ: phân tích log hoặc báo cáo marketing).
  Nếu thành công, mới scale ra toàn bộ hệ thống.

💡 Insight

Data Lakehouse không chỉ là “xu hướng”, mà là tương lai của hệ thống dữ liệu doanh nghiệp.
Nó đặc biệt phù hợp khi doanh nghiệp muốn:

• Hợp nhất dữ liệu cho cả BI lẫn ML.

• Giảm chi phí vận hành do không phải duy trì song song 2 hệ thống (Lake + Warehouse).

• Xây dựng nền tảng dữ liệu linh hoạt, scalable và long-term.

📞 Hotline: 0352.433.233
📧 Email: cskh@mcivietnam.com