Data Benchmark pada Google BigQuery dan Elasticsearch

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 p...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Nisrina Akbar Rizky Putri, Widyawan, Teguh Bharata Adji
Formato:	article
Lenguaje:	EN ID
Publicado:	Universitas Gadjah Mada 2021
Materias:	google big query elasticsearch benchmarking tweets Engineering (General). Civil engineering (General) TA1-2040
Acceso en línea:	https://doaj.org/article/d5f0dfa328864afa963d19eceda39b06
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

id	oai:doaj.org-article:d5f0dfa328864afa963d19eceda39b06
record_format	dspace
spelling	oai:doaj.org-article:d5f0dfa328864afa963d19eceda39b062021-11-17T04:07:19ZData Benchmark pada Google BigQuery dan Elasticsearch2301-41562460-571910.22146/jnteti.v10i3.1745https://doaj.org/article/d5f0dfa328864afa963d19eceda39b062021-08-01T00:00:00Zhttps://jurnal.ugm.ac.id/v3/JNTETI/article/view/1745https://doaj.org/toc/2301-4156https://doaj.org/toc/2460-5719Cloud 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.Nisrina Akbar Rizky PutriWidyawanTeguh Bharata AdjiUniversitas Gadjah Madaarticlegoogle big queryelasticsearchbenchmarkingtweetsEngineering (General). Civil engineering (General)TA1-2040ENIDJurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Vol 10, Iss 3, Pp 196-203 (2021)
institution	DOAJ
collection	DOAJ
language	EN ID
topic	google big query elasticsearch benchmarking tweets Engineering (General). Civil engineering (General) TA1-2040
spellingShingle	google big query elasticsearch benchmarking tweets Engineering (General). Civil engineering (General) TA1-2040 Nisrina Akbar Rizky Putri Widyawan Teguh Bharata Adji Data Benchmark pada Google BigQuery dan Elasticsearch
description	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.
format	article
author	Nisrina Akbar Rizky Putri Widyawan Teguh Bharata Adji
author_facet	Nisrina Akbar Rizky Putri Widyawan Teguh Bharata Adji
author_sort	Nisrina Akbar Rizky Putri
title	Data Benchmark pada Google BigQuery dan Elasticsearch
title_short	Data Benchmark pada Google BigQuery dan Elasticsearch
title_full	Data Benchmark pada Google BigQuery dan Elasticsearch
title_fullStr	Data Benchmark pada Google BigQuery dan Elasticsearch
title_full_unstemmed	Data Benchmark pada Google BigQuery dan Elasticsearch
title_sort	data benchmark pada google bigquery dan elasticsearch
publisher	Universitas Gadjah Mada
publishDate	2021
url	https://doaj.org/article/d5f0dfa328864afa963d19eceda39b06
work_keys_str_mv	AT nisrinaakbarrizkyputri databenchmarkpadagooglebigquerydanelasticsearch AT widyawan databenchmarkpadagooglebigquerydanelasticsearch AT teguhbharataadji databenchmarkpadagooglebigquerydanelasticsearch
_version_	1718426020165451776

Data Benchmark pada Google BigQuery dan Elasticsearch

Ejemplares similares