Lanskap pemrosesan data streaming dan pengembangan basis data sedang mengalami evolusi signifikan, dengan para pengembang dan perusahaan mencari solusi yang menjembatani kesenjangan antara pemrosesan batch tradisional dan kebutuhan data real-time. Sementara Apache DataFusion menawarkan kemampuan yang menjanjikan sebagai perangkat pengembangan basis data, diskusi komunitas mengungkapkan tantangan dan peluang yang lebih dalam di ruang pemrosesan data streaming.
Tantangan Streaming
Sementara DataFusion unggul dalam menangani pemrosesan data statis, implementasi kemampuan streaming menghadirkan serangkaian tantangan tersendiri. Diskusi komunitas menyoroti bahwa pemrosesan stream membutuhkan komponen infrastruktur khusus di luar yang ditawarkan mesin SQL tradisional. Kompleksitas infrastruktur, keandalan konsumsi streaming, dan manajemen memori muncul sebagai masalah kritis yang masih sulit diatasi secara komprehensif oleh solusi yang ada saat ini.
Kesenjangan Pasar dalam Solusi Embedded
Terdapat kekosongan signifikan di pasar untuk solusi streaming embedded. Penawaran saat ini didominasi oleh model berbasis cloud yang didukung VC, meninggalkan pengembang yang membutuhkan kemampuan streaming embedded dengan pilihan terbatas. Seperti yang dicatat oleh salah satu anggota komunitas:
Jauh lebih mudah untuk menggunakan kafka dan skrip python yang berjalan lama dan menulis transformasi secara manual, daripada menggunakan apa pun yang ada di pasar saat ini. Tidak ada prosesor streaming saat ini yang ingin ditanamkan (embedded) sejauh yang saya tahu, karena bukan di situ uangnya.
Solusi dan Inovasi yang Berkembang
Beberapa proyek sedang mencoba mengatasi tantangan ini. Arroyo telah mengambil pendekatan inovatif dengan memanfaatkan komponen frontend SQL dan mesin ekspresi DataFusion sambil mengimplementasikan dataflow dan operator mereka sendiri. Materialize baru-baru ini membuat kemajuan dalam mengatasi masalah penggunaan memori dan meningkatkan manajemen data berbasis disk. Sementara itu, ClickHouse terus mengembangkan kemampuan materialized view-nya untuk skenario streaming.
Proyek-Proyek Utama dalam Bidang Pemrosesan Aliran Data:
- DataFusion: Perangkat mesin SQL yang berfokus pada pemrosesan batch
- Arroyo: Implementasi aliran data khusus menggunakan komponen DataFusion
- Materialize: Solusi berbasis cloud dengan peningkatan optimasi memori terbaru
- ClickHouse: Mengembangkan kemampuan tampilan materialisasi untuk streaming
- Feldera: Solusi baru yang muncul dalam bidang streaming
 |
|---|
| Gambar ini merepresentasikan inovasi berkelanjutan dalam teknologi database dan perjalanan membangun solusi streaming yang lebih baik |
Jalan ke Depan
Konsensus komunitas menunjukkan bahwa meskipun primitif SQL streaming dasar (seperti jendela tumble, hop, atau sesi) sudah mapan, tantangan sebenarnya terletak pada penciptaan infrastruktur yang dapat menangani kasus penggunaan dunia nyata secara andal. Solusi ideal akan menggabungkan aksesibilitas SQL tradisional dengan kemampuan streaming yang kuat, sambil mempertahankan antarmuka yang ramah pengembang dan kompleksitas infrastruktur yang masuk akal.
Evolusi ruang ini terus berlanjut, dengan berbagai pendekatan yang dieksplorasi oleh berbagai proyek. Namun, pencapaian tertinggi berupa solusi streaming embedded yang ramah pengembang dan memiliki kemudahan penggunaan seperti database tradisional masih sulit diwujudkan, menghadirkan peluang untuk inovasi di tahun-tahun mendatang.
Sumber Kutipan: Building Databases over a Weekend