ストリーミング・データベース

第7章. その他のハイブリッド・データ・システムの出現

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

この章では、最新のリアルタイムイベント駆動型アプリケーションの需要の高まりにレスポンスして登場したハイブリッドシステムに焦点を当てる。これらのシステムは、本書で定義したようなストリーミングデータベースではないが、リレーショナル、分析、ストリーミングワークロードの橋渡しをする性質や特徴を共有している。本書では、これらのデータベースが開発された動機、革新的なテクニック、具体的なユースケースを紹介する。さらに重要なこととして、これらのハイブリッドデータベースがカバーするニッチについて議論する。この理解によって、リアルタイム分析を提供するためにデータベースが追随しているトレンドを明らかにすることができる。

ストリーミング・データベースもハイブリッド・システムの一例であることを認識することは重要だ。ハイブリッド・システムには少なくとも2つの視点があり、ストリーミング・データベースの場合、2つの視点とはストリーム処理とデータベースである。

ハイブリッド・システムの視点を理解することで、ハイブリッド・システムが解決しようとしている問題とその方法が明らかになる。本書では、ストリーム処理の観点からストリーミング・データベースを以下のように定義する：ストリーミング・データベースは、クライアントがプル・クエリを発行できるように、その状態ストアを公開するストリーム処理装置である。

データベースの観点から作成された別の定義は、以下の通りである：ストリーミング・データベースとは、ストリームを消費・排出し、マテリアライズド・ビューを非同期に実行できるデータベースである。

両方の視点からハイブリッド・システムを定義することで、他のエンジニアやユースケースへのハイブリッド・システムの利用可能性が広がる。ストリーム処理における一貫性は、この例である。ストリーミング・データベースのエンジニアは、データベースの視点から見ることを余儀なくされ、その結果、いくつかの確立されたストリーム・プロセッサにおける一貫性の欠如が明らかになった。

キーバリューストア、行ベース、列ベースなど、さまざまな実装方法がある。ステート・ストアの実装は、高い一貫性要件から遅延の少ない分析クエリまで、サポート可能なユースケースを決定する。

興味深いことに、ストリーミング・データベースは、インフラの複雑さを軽減し、開発者のアクセシビリティを向上させる、新たなハイブリッド・収束システムの一例に過ぎない。

データプレーン

リアルタイム・システムが現在どのような状況にあるのか、ベン図 （図7-1）を作成することで、これらの新興システムをよりよく理解しよう。これは、リアルタイム分析シナリオにおけるさまざまなユースケース（これらのユースケースについては第11章で詳しく説明する）とデプロイモデルを見分けるのに役立つだろう。

この図を見れば、ストリーミングだけでなく、データベースの視点も見えてくる。例えば、この章の最初に述べたストリーミング・データベースの定義は、ストリーム処理の観点からのものだった。ストリーミング・データベースとは、ストリームのコンシューマとエミット、およびマテリアライズド・ビューの非同期実行が可能なデータベースのことである。

あらゆる視点を尊重することは、次世代データベースのあり方を考えるヒントにもなる。

図7-1. ...