Rustで書かれた新しい高性能ストリーム処理エンジン ArkFlow の登場により、データ処理パイプラインの構築に関する基本的なアプローチについて、開発者間で活発な議論が巻き起こっています。このプロジェクトは Rust の実装と Tokio 非同期ランタイムを通じて優れたパフォーマンスを約束していますが、コミュニティでの議論はその技術的能力よりも、アーキテクチャの哲学に焦点が当てられています。
ArkFlow は、 Kafka 、 MQTT 、 HTTP などの複数のデータソースをサポートし、SQLクエリやJSON処理などの強力な処理機能を提供するストリーム処理のための包括的なソリューションとして位置づけられています。しかし、YAMLベースの設定アプローチが開発者の精査の焦点となっています。
設定対コードのジレンマ
ArkFlow をめぐる最も説得力のある議論の一つは、設定ベースのパイプラインシステムに内在する制限についてです。大手テクノロジー企業での経験を持つ開発者たちは、YAML設定ファイルは最初はエレガントに見えるものの、プロジェクトの要件が複雑になるにつれて、扱いにくい疑似プログラミング言語に進化することが多いと指摘しています。
「計算を定義するロジックは、設定よりも明示的な命令型コード（例：Python）を優先すべきです。なぜなら、結局はその設定言語内で命令型言語を実装することになる可能性が高いからです。」
この洞察は、スレッド内の多くの人々に共感を呼び、同様の経験を共有しました。パイプラインが複雑になるにつれて、チームは頻繁に設定ファイル内で条件付きロジック、動的調整、コンポーネントの構成を実装することになります—本質的には、デバッグツールが乏しく表現力が限られたアドホックなプログラミング言語を作成することになります。
普遍的な変換言語としてのSQL
議論のもう一つの重要な流れは、データ変換パイプラインにおけるSQLの役割に焦点を当てていました。経験豊富な開発者たちは、特に類似したシステム間でデータを移動する場合、SQLがデータ変換タスクに最も効果的な言語の一つであるという考えに収束しました。
構造化データを扱う場合、SQLは顧客やビジネスの利害関係者が直接理解し修正できる宣言的なアプローチを提供します。この利便性は、クライアントが深いプログラミングの知識なしでデータ変換をカスタマイズする必要がある可能性があるB2Bコンテキストでは大きな利点となります。
しかし、SQLにも複雑なシナリオでは限界があります。開発者たちは、要件がより複雑になるにつれて、パラメータ化を処理するために動的SQL生成やマクロのようなアプローチに頼ることが多く、それが長期的にはメンテナンス上の課題を生み出す可能性があると指摘しました。
代替アプローチと既存のソリューション
コミュニティの議論では、 ArkFlow が解決しようとしている問題に対するいくつかの代替アプローチが明らかになりました。ある開発者は、設定ファイルからRustコードを生成することで、設定のシンプルさを維持しながら、必要に応じて命令型コードの全力を発揮できるようにする方法を提案しました。
他の人々は、この分野の既存のソリューションを指摘しました：
- Tremor - もう一つの Rust ベースのイベント処理システム
- RisingWave - 多くの代替品よりもパフォーマンスが優れていると報告されている Rust 実装のストリーミングデータベース
- Arroyo - ウィンドウ、集計、結合をサポートするステートフルなストリーム処理エンジン
- Benthos/Redpanda Connect - 豊富なエコシステムを持つ成熟したストリーム処理ツール
これらのシステム間のパフォーマンス比較も議論のポイントとなり、ある開発者は、彼らのベンチマークでは、高スループットのJSON変換において、 Rust ベースの RisingWave が Bento と Spark Streaming の両方を大幅に上回ったと述べています。
ディスカッションで言及されたストリーム処理ツール
| ツール | 実装言語 | 注目すべき特徴 | コミュニティに関する注釈 |
|---|---|---|---|
| ArkFlow | Rust | Tokio 非同期ランタイム、DataFusionベース、YAML設定 | 新しいプロジェクト、本番環境に未対応 |
| RisingWave | Rust | ベンチマークでの高パフォーマンス | Bento と Spark よりも性能が優れていると報告されている |
| Arroyo | Rust (部分的に DataFusion) | ステートフル処理、ウィンドウ、集計、結合 | カスタムデータフローとオペレーター |
| Tremor | Rust | イベント処理 | 確立されたプロジェクト |
| Benthos/RPCN | Go | 豊富なエコシステム、多数のコネクタ | コネクタに関して「2020年代の Perl」と表現 |
| Bento | Go | Benthos ベース | - |
| Spark Streaming | Scala/Java | - | ベンチマークでは低パフォーマンスとして言及 |
ストリーム処理の未来
ArkFlow の作成者はフィードバックを認め、代替アプローチを検討する姿勢を示しています。このプロジェクトはまだ本番環境での使用準備ができていないとマークされており、コミュニティからの意見に基づいてアーキテクチャが進化する余地があることを示唆しています。
将来を見据えると、この議論はデータエンジニアリングツールにおける重要な緊張関係を浮き彫りにしています：シンプルさと表現力のバランスです。設定駆動型システムはアクセスのしやすさと迅速なセットアップを提供する一方、コード駆動型アプローチは複雑な実世界のシナリオに必要な柔軟性と力を提供します。
データ処理のニーズが複雑さを増し続ける中、コミュニティは設定ファイルの宣言的なシンプルさと、必要に応じて完全なプログラミング言語へのエスケープハッチを組み合わせたハイブリッドアプローチに収束しているようです。
現在のところ、 ArkFlow は、安定性とリソース効率が最も重要な性能重視のアプリケーションに対する Rust の採用増加を反映した、 Rust ベースのインフラストラクチャツールの成長するエコシステムにおける興味深いエントリーの一つです。
参考： ArkFlow - High-performance Rust stream processing engine