Data Benchmark pada Google BigQuery dan Elasticsearch

Nisrina Akbar Rizky Putri, Widyawan, T. B. Adji
{"title":"Data Benchmark pada Google BigQuery dan Elasticsearch","authors":"Nisrina Akbar Rizky Putri, Widyawan, T. B. Adji","doi":"10.22146/jnteti.v10i3.1745","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Cloud di masa kini tidak hanya berfungsi sebagai media penyimpanan data, tetapi dapat digunakan juga sebagai media untuk mengelola ataupun menganalisis suatu data. Google menawarkan Google BigQuery sebagai platform yang mampu mengelola dan menganalisis data, sedangkan Elasticsearch merupakan mesin pencari dan analisis yang dapat digunakan untuk menganalisis data dengan menggunakan Kibana. Dengan menggunakan dataset berupa cuitan hasil proses crawling melalui http://netlytic.org/ yang mengandung tagar #COVID19 dan #coronavirus, data tersebut dianalisis dan digunakan untuk membandingkan kinerjanya dengan benchmark. Benchmark merupakan proses yang digunakan untuk mengukur dan membandingkan kinerja terhadap sebuah aktivitas, sehingga tercapai tingkat kinerja yang diinginkan. Data benchmark dilakukan pada kedua platfrom untuk menghasilkan atau mengetahui beban kerja dari platfrom. Hasil akhir yang didapatkan menunjukkan bahwa Google BigQuery memiliki hasil yang lebih unggul, baik dari wadah upload untuk dataset yang lebih besar dibandingkan Elasticsearch dan dengan dua model pengujian kueri. Waktu pengelolaan kueri pada Google BigQuery juga lebih singkat dan cepat dibandingkan dengan Elasticsearch. Selain itu, hasil visualisasi dari kedua platform ini memiliki jumlah persentase yang sama.","PeriodicalId":31477,"journal":{"name":"Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi","volume":"74 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-08-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.22146/jnteti.v10i3.1745","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

Abstract

Cloud di masa kini tidak hanya berfungsi sebagai media penyimpanan data, tetapi dapat digunakan juga sebagai media untuk mengelola ataupun menganalisis suatu data. Google menawarkan Google BigQuery sebagai platform yang mampu mengelola dan menganalisis data, sedangkan Elasticsearch merupakan mesin pencari dan analisis yang dapat digunakan untuk menganalisis data dengan menggunakan Kibana. Dengan menggunakan dataset berupa cuitan hasil proses crawling melalui http://netlytic.org/ yang mengandung tagar #COVID19 dan #coronavirus, data tersebut dianalisis dan digunakan untuk membandingkan kinerjanya dengan benchmark. Benchmark merupakan proses yang digunakan untuk mengukur dan membandingkan kinerja terhadap sebuah aktivitas, sehingga tercapai tingkat kinerja yang diinginkan. Data benchmark dilakukan pada kedua platfrom untuk menghasilkan atau mengetahui beban kerja dari platfrom. Hasil akhir yang didapatkan menunjukkan bahwa Google BigQuery memiliki hasil yang lebih unggul, baik dari wadah upload untuk dataset yang lebih besar dibandingkan Elasticsearch dan dengan dua model pengujian kueri. Waktu pengelolaan kueri pada Google BigQuery juga lebih singkat dan cepat dibandingkan dengan Elasticsearch. Selain itu, hasil visualisasi dari kedua platform ini memiliki jumlah persentase yang sama.
数据基准测试:Google BigQuery和Elasticsearch
今天的云不仅作为一种数据存储媒介,还可以作为一种管理或分析数据的媒介。谷歌提供谷歌big查询作为一个管理和分析数据的平台,而Elasticsearch是一个搜索和分析机器,可以使用Kibana来分析数据。通过在http://netlytic.org上使用爬虫过程的数据,该数据带有#COVID19和#coronavirus标签,并被分析,并将其与其benchmark进行比较。Benchmark是一个用来衡量和比较活动表现的过程,从而达到预期的绩效水平。benchmark数据是在两个平台上进行的,以产生或了解平台的工作量。最后的结果表明,谷歌BigQuery从一个上传容器中获得比Elasticsearch更大的数据集和两个查询测试模型。谷歌big查询查询管理时间也比弹性搜索短,快。此外,这两个平台的可视化结果是相同的百分比数。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
审稿时长
24 weeks
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信