Kemunculan ArkFlow, sebuah mesin pemrosesan aliran berkinerja tinggi baru yang ditulis dalam Rust, telah memicu perdebatan hidup di antara para pengembang tentang pendekatan fundamental dalam membangun pipeline pemrosesan data. Sementara proyek ini menjanjikan kinerja yang sangat baik melalui implementasi Rust dan runtime asinkron Tokio, diskusi komunitas lebih berfokus pada filosofi arsitektur daripada kemampuan teknisnya.
ArkFlow memposisikan dirinya sebagai solusi komprehensif untuk pemrosesan aliran, mendukung berbagai sumber data seperti Kafka, MQTT, dan HTTP, sambil menawarkan kemampuan pemrosesan yang kuat termasuk kueri SQL dan pemrosesan JSON. Namun, pendekatan konfigurasi berbasis YAML telah menjadi titik fokus untuk pengawasan pengembang.
Dilema Konfigurasi vs. Kode
Salah satu diskusi paling menarik seputar ArkFlow melibatkan keterbatasan inheren dari sistem pipeline berbasis konfigurasi. Para pengembang dengan pengalaman di perusahaan teknologi besar telah menunjukkan bahwa meskipun file konfigurasi YAML tampak elegan pada awalnya, mereka sering berkembang menjadi bahasa pemrograman semu yang rumit seiring bertambah kompleksnya kebutuhan proyek.
Setiap logika yang mendefinisikan komputasi sebaiknya lebih memilih kode imperatif eksplisit (misalnya python) daripada konfigurasi, karena Anda kemungkinan pada akhirnya akan mengimplementasikan bahasa imperatif dalam bahasa konfigurasi tersebut.
Wawasan ini bergema dengan banyak orang dalam diskusi yang berbagi pengalaman serupa. Seiring pipeline menjadi lebih kompleks, tim sering menemukan diri mereka mengimplementasikan logika kondisional, penyesuaian dinamis, dan komposisi komponen dalam file konfigurasi—pada dasarnya menciptakan bahasa pemrograman ad-hoc dengan alat debugging yang buruk dan ekspresi terbatas.
SQL sebagai Bahasa Transformasi Universal
Benang merah signifikan lainnya dalam diskusi berfokus pada peran SQL dalam pipeline transformasi data. Beberapa pengembang berpengalaman menyetujui gagasan bahwa SQL tetap menjadi salah satu bahasa paling efektif untuk tugas transformasi data, terutama saat memindahkan data antara sistem yang serupa.
Ketika bekerja dengan data terstruktur, SQL menawarkan pendekatan deklaratif yang sering dapat dipahami dan dimodifikasi langsung oleh pelanggan dan pemangku kepentingan bisnis. Aksesibilitas ini bisa menjadi keuntungan besar dalam konteks B2B di mana klien mungkin perlu menyesuaikan transformasi data tanpa pengetahuan pemrograman yang mendalam.
Namun, bahkan SQL memiliki keterbatasan dalam skenario kompleks. Para pengembang mencatat bahwa seiring tuntutan yang semakin kompleks, mereka sering beralih ke generasi SQL dinamis atau pendekatan seperti makro untuk menangani parameterisasi, yang dapat menciptakan tantangan pemeliharaan dalam jangka panjang.
Pendekatan Alternatif dan Solusi yang Ada
Diskusi komunitas mengungkapkan beberapa pendekatan alternatif untuk masalah yang coba dipecahkan oleh ArkFlow. Salah satu pengembang menyarankan untuk menghasilkan kode Rust dari file konfigurasi sebagai cara untuk mempertahankan kesederhanaan konfigurasi sambil memungkinkan kekuatan penuh kode imperatif saat diperlukan.
Yang lain menunjuk pada solusi yang sudah ada di ruang ini, termasuk:
- Tremor - Sistem pemrosesan peristiwa berbasis Rust lainnya
- RisingWave - Database streaming yang diimplementasikan dengan Rust yang dilaporkan mengungguli banyak alternatif
- Arroyo - Mesin pemrosesan aliran dengan status yang mendukung windows, agregat, dan join
- Benthos/Redpanda Connect - Alat pemrosesan aliran matang dengan ekosistem yang kaya
Perbandingan kinerja antara sistem-sistem ini menjadi poin diskusi lain, dengan satu pengembang mencatat bahwa dalam benchmark mereka, RisingWave berbasis Rust secara signifikan mengungguli Bento dan Spark Streaming untuk transformasi JSON throughput tinggi.
Alat Pemrosesan Stream yang Disebutkan dalam Diskusi
| Alat | Bahasa Implementasi | Fitur Utama | Catatan Komunitas |
|---|---|---|---|
| ArkFlow | Rust | Runtime async Tokio, berbasis DataFusion, konfigurasi YAML | Proyek baru, belum siap untuk produksi |
| RisingWave | Rust | Performa tinggi dalam benchmark | Dilaporkan mengungguli Bento dan Spark |
| Arroyo | Rust (sebagian DataFusion) | Pemrosesan stateful, windows, agregasi, joins | Dataflow dan operator kustom |
| Tremor | Rust | Pemrosesan event | Proyek yang sudah mapan |
| Benthos/RPCN | Go | Ekosistem kaya, banyak konektor | Digambarkan sebagai "Perl era 2020-an" untuk konektor |
| Bento | Go | Berbasis Benthos | - |
| Spark Streaming | Scala/Java | - | Disebutkan memiliki performa lebih rendah dalam benchmark |
Masa Depan Pemrosesan Aliran
Pencipta ArkFlow telah mengakui umpan balik dan menunjukkan keterbukaan untuk mempertimbangkan pendekatan alternatif. Proyek ini masih ditandai sebagai belum siap produksi, menunjukkan ada ruang untuk evolusi arsitektur berdasarkan masukan komunitas.
Ke depan, diskusi menyoroti ketegangan penting dalam alat rekayasa data: keseimbangan antara kesederhanaan dan ekspresi. Sementara sistem berbasis konfigurasi menawarkan aksesibilitas dan pengaturan cepat, pendekatan berbasis kode memberikan fleksibilitas dan kekuatan yang dibutuhkan untuk skenario dunia nyata yang kompleks.
Seiring kebutuhan pemrosesan data terus bertambah kompleks, komunitas tampaknya mengarah pada pendekatan hibrid yang menggabungkan kesederhanaan deklaratif file konfigurasi dengan jalan keluar ke bahasa pemrograman lengkap saat diperlukan.
Untuk saat ini, ArkFlow mewakili entri menarik lainnya dalam ekosistem alat infrastruktur berbasis Rust yang terus berkembang, mencerminkan adopsi bahasa yang meningkat untuk aplikasi kritis kinerja di mana stabilitas dan efisiensi sumber daya sangat penting.
Referensi: ArkFlow - High-performance Rust stream processing engine