Apache Iceberg: waarom open tabel formaten uw platformkeuze fundamenteel veranderen
Iceberg maakt het mogelijk dat Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric en eigen engines dezelfde data lezen zonder kopieën. Dat klinkt technisch, maar het raakt direct uw leveranciersstrategie en uw kostenstructuur.
Wat Iceberg oplost
Tot voor kort zat uw data opgesloten in het formaat van uw platform. Wilde u naast Snowflake ook Databricks gebruiken voor machine learning, dan moest u data dupliceren, synchroniseren en dubbel beheren. Iceberg, een open tabel formaat, doorbreekt dat. Uw data staat in een neutrale opslag (meestal object storage), en meerdere engines lezen en schrijven op dezelfde tabellen met consistente transactiegaranties.
Vier strategische gevolgen
- Leveranciers flexibiliteit. U kunt per use case kiezen welke engine het best past, zonder uw data te verhuizen.
- Lagere opslag kosten. Eén kopie in eigen buckets, niet meer per platform.
- Scheiding van opslag en rekenkracht. U schaalt de engine onafhankelijk van het volume.
- Governance op data, niet op platform. Toegangsregels en lineage gelden centraal en blijven gelden ongeacht wie leest.
Wat het betekent voor uw bestaande platform
| Huidig platform | Iceberg positie | Actie |
|---|---|---|
| Snowflake | Native ondersteuning, schrijven en lezen op Iceberg tabellen. | Pilot op één datadomein, meet prestaties en kosten. |
| Databricks | Unity Catalog ondersteunt Iceberg reads en writes, met Uniform ook schrijven naar Iceberg en Delta. | Besluit per tabel welk formaat leidend is. |
| Microsoft Fabric | OneLake werkt met Iceberg shortcuts en conversie. | Beoordeel of Fabric als engine naast uw datalake past. |
| On premise of eigen stack | Trino, Spark en Flink ondersteunen Iceberg volledig. | Iceberg als neutrale laag tussen on prem en cloud. |
Onze aanpak
Wij beoordelen of Iceberg u echt iets oplevert voordat we gaan bouwen. Voor veel klanten is het antwoord ja, maar niet overal. Legacy datamarts, kleine datasets en puur transactionele workloads hebben er weinig aan. Datalake workloads, analytics over grote volumes en scenario’s met meerdere engines profiteren direct.
Na een beoordelingssessie van een dagdeel volgt typisch een pilot van zes tot acht weken op één datadomein, waarin we migratie, prestaties, kosten en governance meten. Op basis daarvan krijgt u een beslisdocument, geen verkoopverhaal.
Iceberg als fundament voor uw dataplatform?
In een beoordelingssessie bepalen we of een open tabel formaat u strategisch verder helpt. Wij werken met Snowflake en Databricks en kennen de valkuilen van beide.