Lĩnh vực xử lý luồng dữ liệu đang chứng kiến sự quan tâm ngày càng tăng đối với RisingWave, một nền tảng tương thích với PostgreSQL hứa hẹn đơn giản hóa việc phân tích dữ liệu thời gian thực. Khi các tổ chức phải vật lộn với các pipeline dữ liệu ngày càng phức tạp, các nhà phát triển đang tích cực thảo luận liệu người chơi mới này có thể thực hiện được lời hứa về việc xử lý luồng dữ liệu dễ dàng hơn mà không phải hy sinh hiệu suất hay không.
Các tính năng chính của RisingWave:
- Giao diện SQL tương thích với PostgreSQL và giao diện Python theo phong cách DataFrame
- Khả năng xử lý dữ liệu: Hàng triệu sự kiện mỗi giây
- Lưu trữ: Lưu trữ chính dựa trên S3 với bộ nhớ đệm đĩa linh hoạt
- Tích hợp: Hỗ trợ Apache Iceberg nguyên bản
- Triển khai: Có sẵn dưới dạng độc lập, Docker, Kubernetes, hoặc dịch vụ đám mây được quản lý
 |
|---|
| Ảnh chụp màn hình repository GitHub của RisingWave thể hiện các đóng góp tích cực và chi tiết dự án |
Kinh nghiệm triển khai thực tế vẫn còn hạn chế dù sự quan tâm ngày càng tăng
Mối quan ngại cấp bách nhất trong số các nhà áp dụng tiềm năng tập trung vào việc thiếu các báo cáo kinh nghiệm triển khai thực tế rộng rãi. Mặc dù RisingWave trình bày các tính năng kỹ thuật hấp dẫn, các nhà phát triển vẫn thận trọng về việc triển khai các giải pháp mà không có sự xác thực thực tế đáng kể. Tuy nhiên, một số nhà áp dụng sớm đang bắt đầu chia sẻ kinh nghiệm của họ, với người dùng báo cáo về việc triển khai thành công cho các hoạt động streaming SQL và các ứng dụng hướng sự kiện kích hoạt hành động dựa trên sự hiện diện hoặc vắng mặt của dữ liệu.
Sự xuất hiện tương đối gần đây của nền tảng có nghĩa là các nghiên cứu tình huống toàn diện và báo cáo ổn định dài hạn vẫn đang được phát triển. Điều này tạo ra một tình huống khó xử kinh điển của nhà áp dụng sớm, nơi các tổ chức phải cân nhắc giữa lợi ích tiềm năng và rủi ro của việc triển khai công nghệ ít được chứng minh hơn.
Vị thế cạnh tranh so với các giải pháp đã được thiết lập
RisingWave phải đối mặt với sự so sánh với một số đối thủ đã được thiết lập trong không gian xử lý luồng dữ liệu. Các nhà phát triển thường xuyên đề cập đến Materialize như một đối thủ cạnh tranh trực tiếp, mặc dù việc Materialize chủ yếu chỉ có sẵn dưới dạng SaaS tạo ra cơ hội cho các giải pháp thay thế tự lưu trữ. Một số tổ chức đang tìm thấy thành công với các giải pháp đơn giản hơn như materialized views của ClickHouse, cung cấp thiết lập dễ dàng hơn mặc dù có khả năng ít tinh vi hơn.
Materialized views của ClickHouse rất tuyệt vì bạn không cần phải là chuyên gia để sử dụng chúng. Và ngay cả như vậy, hiệu suất vẫn rất tốt.
Lựa chọn thường quy về việc cân bằng giữa tính năng phong phú và độ phức tạp vận hành. Trong khi RisingWave cung cấp khả năng xử lý luồng dữ liệu tiên tiến, một số nhóm thích các giải pháp đòi hỏi ít kiến thức chuyên môn hơn để duy trì.
Các Đối Thủ Cạnh Tranh Được Đề Cập:
- Materialize: Đối thủ trực tiếp, chủ yếu chỉ có dạng SaaS
- ClickHouse: Materialized views đơn giản hơn, thiết lập dễ dàng hơn
- Apache Flink: Stream processing đã được thiết lập với hỗ trợ SQL
- Timescale: Continuous aggregates với hiệu suất tốt
Các trường hợp sử dụng vượt ra ngoài phân tích truyền thống
Cuộc thảo luận tiết lộ các ứng dụng thú vị vượt ra ngoài phân tích thời gian thực tiêu chuẩn. Các tổ chức đang khám phá RisingWave cho việc duy trì view tăng dần, thay thế các công việc xử lý batch đắt đỏ bằng các cập nhật liên tục, và xây dựng các hệ thống hướng sự kiện cho phát hiện gian lận và giám sát bất thường. Khả năng tương thích PostgreSQL của nền tảng làm cho nó đặc biệt hấp dẫn đối với các nhóm đã quen thuộc với quy trình làm việc dựa trên SQL.
Feature engineering cho machine learning đại diện cho một trường hợp sử dụng mới nổi khác, nơi khả năng xử lý cả dữ liệu batch và streaming thông qua một giao diện thống nhất đơn giản hóa các pipeline phát triển mô hình.
Các Trường Hợp Sử Dụng Chính:
- Phân tích streaming với độ tươi mới của dữ liệu dưới một giây
- Các ứng dụng hướng sự kiện (phát hiện gian lận, giám sát bất thường)
- Làm giàu dữ liệu thời gian thực từ các nguồn đa dạng
- Kỹ thuật đặc trưng cho các mô hình machine learning
- Bảo trì view tăng dần thay thế các công việc batch
Kiến trúc kỹ thuật nhận được lời khen
Các quyết định thiết kế của RisingWave đang tạo ra phản hồi tích cực từ cộng đồng kỹ thuật. Việc nền tảng sử dụng S3 làm bộ lưu trữ chính, kết hợp với elastic disk caching, giải quyết cả mối quan ngại về chi phí và yêu cầu hiệu suất. Tích hợp Apache Iceberg gốc cung cấp khả năng tương tác với các kiến trúc data lake hiện có, làm cho việc áp dụng ít gây gián đoạn hơn cho các tổ chức có cơ sở hạ tầng dữ liệu đã được thiết lập.
Khả năng tương thích giao thức wire PostgreSQL loại bỏ nhu cầu về công cụ chuyên biệt, cho phép các nhóm tận dụng các kỹ năng và công cụ quản trị cơ sở dữ liệu hiện có. Lựa chọn kiến trúc này giảm đáng kể đường cong học tập so với các nền tảng đòi hỏi các phương pháp vận hành hoàn toàn mới.
Tham khảo: risingwave/risingwave