Solusi pemrosesan data real-time terus berkembang seiring organisasi menghadapi tantangan alur data yang semakin kompleks. GlassFlow untuk ClickHouse Streaming ETL telah muncul sebagai alat khusus untuk mengelola aliran data antara Kafka dan ClickHouse, dengan fokus khusus pada penyelesaian masalah duplikasi data yang persisten dalam alur streaming.
 |
|---|
| Repositori GitHub untuk GlassFlow, menampilkan solusi pemrosesan data real-time untuk Kafka dan ClickHouse |
Pendekatan Deduplikasi Memicu Keingintahuan Teknis
Komunitas telah menunjukkan minat yang signifikan terhadap mekanisme deduplikasi GlassFlow, dengan beberapa ahli mempertanyakan bagaimana perbandingannya dengan solusi yang sudah ada. Salah satu komentator mengangkat perbandingan langsung dengan mesin ReplacingMergeTree bawaan ClickHouse, yang sudah menyediakan kemampuan deduplikasi, meskipun dengan potensi biaya waktu baca dan pertimbangan desain skema.
Bagaimana ini lebih baik daripada menggunakan ReplacingMergeTree di ClickHouse? RMT melakukan deduplikasi secara otomatis meskipun dengan potensi biaya pada waktu baca dan pekerjaan tambahan untuk mendesain skema untuk kinerja.
Ini menyoroti pertimbangan kunci bagi pengguna potensial: apakah akan menangani deduplikasi di tingkat database atau lebih awal dalam alur data. Pendekatan GlassFlow melakukan deduplikasi sebelum data mencapai ClickHouse, berpotensi menawarkan keunggulan kinerja tetapi memerlukan infrastruktur tambahan.
Detail Implementasi Di Bawah Pengawasan
Para insinyur data dengan pengalaman dalam membangun sistem deduplikasi telah mengekspresikan skeptisisme tentang kurangnya detail teknis yang disediakan mengenai implementasi GlassFlow. Deduplikasi yang dapat diskalakan menghadirkan banyak tantangan termasuk menangani latensi jaringan, mengelola aliran data yang dipartisi, dan memastikan toleransi kesalahan. Kekhawatiran ini mencerminkan kompleksitas membangun sistem deduplikasi yang andal yang mempertahankan throughput tinggi.
Dokumentasi proyek menjelaskan jendela waktu yang dapat dikonfigurasi untuk deduplikasi hingga 7 hari dan konfigurasi sederhana dari kunci deduplikasi, tetapi mekanisme yang mendasari yang memungkinkan hal ini pada skala besar tetap tidak jelas bagi komunitas. Ini telah menyebabkan perbandingan dengan sistem deduplikasi mapan lainnya seperti pipeline pengiriman exactly-once milik Segment.
Fitur Utama GlassFlow untuk ClickHouse
- Deduplikasi aliran data dari Kafka sebelum dimasukkan ke ClickHouse
- Jendela waktu yang dapat dikonfigurasi hingga 7 hari untuk deduplikasi
- Konfigurasi sederhana untuk kunci deduplikasi dan jendela waktu
- Pengaturan sekali klik untuk alur data yang terdeduplikasi
- Kinerja yang dilaporkan: ~15.000 permintaan per detik pada MacBook Pro M2 (Docker)
Pertanyaan Komunitas
- Perbandingan dengan ReplacingMergeTree bawaan ClickHouse
- Detail teknis dari mekanisme deduplikasi
- Kemampuan deduplikasi tingkat baris vs tingkat kolom
- Dukungan untuk sumber dan tujuan data tambahan
- Hasil pengujian beban yang komprehensif
Pertanyaan Fleksibilitas dan Kinerja
Perwakilan dari ClickHouse sendiri telah menunjukkan minat untuk memahami ruang lingkup kemampuan deduplikasi GlassFlow, khususnya apakah itu hanya berfungsi untuk seluruh baris duplikat atau dapat menangani konflik kolom parsial. Pembuat mengkonfirmasi bahwa implementasi saat ini berfokus pada deduplikasi sebelum ingesti ke ClickHouse, menunjukkan pendekatan seluruh baris daripada deduplikasi tingkat kolom.
Pengujian kinerja telah dilakukan, dengan pengembang melaporkan throughput sekitar 15.000 permintaan per detik pada MacBook Pro M2 yang berjalan di Docker. Namun, anggota komunitas telah meminta informasi pengujian beban yang lebih komprehensif, yang akan membantu pengguna potensial mengevaluasi kesesuaian solusi untuk lingkungan produksi.
Potensi untuk Aplikasi yang Lebih Luas
Sementara GlassFlow saat ini menargetkan alur Kafka-ke-ClickHouse secara spesifik, diskusi komunitas telah mengungkapkan minat untuk memperluas kemampuannya. Pertanyaan tentang dukungan untuk sumber data tambahan selain Kafka dan tujuan selain ClickHouse menunjukkan adanya permintaan untuk solusi yang lebih serbaguna.
Para pembuat proyek telah mengindikasikan bahwa arsitekturnya dirancang untuk dapat diperluas, dengan potensi untuk menambahkan lebih banyak sumber dan tujuan. Mereka mencatat bahwa fokus awal pada Kafka dan ClickHouse didorong oleh kebutuhan pengguna awal yang sudah memiliki Kafka dalam tumpukan data mereka dan sedang membangun analitik real-time dengan ClickHouse.
Komunitas juga telah mengekspresikan minat dalam integrasi langsung dengan NATS, yang akan mungkin mengingat bahwa GlassFlow sudah menggunakan NATS Kafka Bridge secara internal.
Dalam lanskap rekayasa data yang semakin kompleks, alat seperti GlassFlow mewakili solusi khusus untuk titik-titik permasalahan tertentu. Sementara komunitas telah mengangkat pertanyaan valid tentang detail implementasi dan keunggulan komparatif, fokus pada penyelesaian tantangan deduplikasi streaming dunia nyata mengatasi kebutuhan nyata bagi banyak organisasi yang membangun alur data real-time.
Referensi: GlassFlow for ClickHouse Streaming ETL