ストリーミング・データベース

第10章 配備モデル デプロイ・モデル

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]

このの章では、様々なユースケースを想定したデプロイモデルをいくつか取り上げる。この章では、ストリーミングデータベースを活用することが最も有利なケースと、別のアプローチがより適しているケースを発見することが重要である。一貫性、ワークロードの種類、ストレージ形式、第9章で紹介したストリーミングプレーンに関する考え方など、これまでの章で取り上げたすべてのストリーミング属性を考慮する。

我々は、ストリーミングプレーンにおけるリアルタイム分析を促進する様々なアーキテクチャパターンの解明に焦点を当てる。ストリーミングプレーンのダイナミックな性質は、その潜在能力を効果的に活用するためのユニークな戦略セットを露呈する。ストリーミング・プレーンは、様々なリアルタイムのユースケースをサポートすることができる：

• その一端は、演算子でデプロイされたアプリケーションと対話するユースケースである。これらのストリーミング・ソリューションは一貫性を必要とするが、過去のデータへのアクセスは限られている。

• もう一方は、アプリケーション・ロジックとのインタラクションを必要とせず、リアルタイム分析のみを扱うユースケースである。これらのストリーミング・ソリューションは、最終的に一貫性があり、すべての履歴データにアクセスできる。

もちろん、一貫性と履歴データの程度は、スペクトルに沿って満たすことができる。我々は、左（一貫性／内部一貫性のあるソリューション）から右（分析のみ）まで、リアルタイム分析スペクトル全体をカバーする。

この章のソリューションは、ストリーミング・ソリューションを "そのまま "活用するものであることを強調しておきたい。これは一貫性に関して特に重要である。最終的に一貫性が保たれるストリーミングデータベースとストリームプロセッサーの場合、例えば、追加のフィールドを追加し、それらを結合ロジックに追加することで、より強力な一貫性保証を「エミュレート」することが可能である。これを実装するには、本書の範囲を超えるストリーミング・プラットフォームに関する深い知識も必要となる。しかし、データベースに精通しているがストリーミングに慣れていないエンジニアは、それを模倣したり、後からボルトで固定したりする必要なく、より高度な一貫性を期待するだろう。このように理解すれば、より一貫性のあるソリューションは、より少ない労力で最高の価値を提供することができる。

一貫性のあるストリーミング・データベース

アプリケーション・ロジックに参加する複雑な非同期/ストリーム処理を実行できるデータベースが必要な場合、一貫性のあるストリーミング・データベースで構築できる。さらに、データベースでもあるので、非同期処理の出力をストリーミングデータベースから直接クエリできる。一貫性のあるストリーミング・データベースは、深いストリーミングの知識を必要とせずに、インフラを簡素化することができる。これを満たすソリューションとして、RisingWaveとMaterializeがある。

図10-1では、RisingWaveやMaterializeのような一貫性のあるストリーミングデータベースは、ストリーミングプレーンとor演算子プレーンの境界に位置することで、そのハイブリッド特性を示している。

図10-1. 一貫したストリーミングデータベースを使用した演算子分析 ...