โซลูชันการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่องในขณะที่องค์กรต่างๆ เผชิญกับความท้าทายในการจัดการไปป์ไลน์ข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น GlassFlow สำหรับ ClickHouse Streaming ETL ได้ปรากฏตัวขึ้นเป็นเครื่องมือเฉพาะทางสำหรับการจัดการการไหลของข้อมูลระหว่าง Kafka และ ClickHouse โดยเน้นเป็นพิเศษที่การแก้ไขปัญหาข้อมูลซ้ำซ้อนในไปป์ไลน์การสตรีมข้อมูล
 |
|---|
| GitHub repository ของ GlassFlow ที่แสดงโซลูชันการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์สำหรับ Kafka และ ClickHouse |
วิธีการขจัดข้อมูลซ้ำสร้างความสนใจทางเทคนิค
ชุมชนได้แสดงความสนใจอย่างมากในกลไกการขจัดข้อมูลซ้ำของ GlassFlow โดยมีผู้เชี่ยวชาญหลายคนตั้งคำถามว่าระบบนี้เปรียบเทียบกับโซลูชันที่มีอยู่แล้วอย่างไร ผู้แสดงความคิดเห็นคนหนึ่งได้เปรียบเทียบโดยตรงกับเครื่องมือ ReplacingMergeTree ที่มีอยู่แล้วใน ClickHouse ซึ่งมีความสามารถในการขจัดข้อมูลซ้ำอยู่แล้ว แม้ว่าอาจมีต้นทุนในการอ่านข้อมูลและต้องออกแบบโครงสร้างเพิ่มเติมเพื่อประสิทธิภาพ
การทำงานนี้ดีกว่าการใช้ ReplacingMergeTree ใน ClickHouse อย่างไร? RMT ขจัดข้อมูลซ้ำโดยอัตโนมัติ แม้ว่าอาจมีต้นทุนในเวลาอ่านข้อมูลและต้องทำงานเพิ่มเติมในการออกแบบโครงสร้างเพื่อประสิทธิภาพ
สิ่งนี้เน้นย้ำประเด็นสำคัญสำหรับผู้ใช้ที่สนใจ: ควรจัดการการขจัดข้อมูลซ้ำที่ระดับฐานข้อมูลหรือก่อนหน้านั้นในไปป์ไลน์ข้อมูล วิธีการของ GlassFlow ทำการขจัดข้อมูลซ้ำก่อนที่ข้อมูลจะถึง ClickHouse ซึ่งอาจให้ข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพ แต่ต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานเพิ่มเติม
รายละเอียดการทำงานอยู่ภายใต้การตรวจสอบ
วิศวกรข้อมูลที่มีประสบการณ์ในการสร้างระบบขจัดข้อมูลซ้ำได้แสดงความสงสัยเกี่ยวกับการขาดรายละเอียดทางเทคนิคเกี่ยวกับการทำงานของ GlassFlow การขจัดข้อมูลซ้ำที่ขยายขนาดได้มีความท้าทายหลายประการ รวมถึงการจัดการความล่าช้าของเครือข่าย การจัดการสตรีมข้อมูลที่แบ่งส่วน และการรับประกันความทนทานต่อความล้มเหลว ความกังวลเหล่านี้สะท้อนถึงความซับซ้อนของการสร้างระบบขจัดข้อมูลซ้ำที่เชื่อถือได้และรักษาปริมาณงานสูง
เอกสารของโครงการอธิบายถึงหน้าต่างเวลาที่สามารถกำหนดค่าได้สำหรับการขจัดข้อมูลซ้ำสูงสุด 7 วันและการกำหนดค่าคีย์สำหรับการขจัดข้อมูลซ้ำที่ง่าย แต่กลไกพื้นฐานที่ทำให้สิ่งนี้เป็นไปได้ในระดับขนาดใหญ่ยังคงไม่ชัดเจนสำหรับชุมชน สิ่งนี้นำไปสู่การเปรียบเทียบกับระบบขจัดข้อมูลซ้ำอื่นๆ ที่มีชื่อเสียง เช่น ไปป์ไลน์การส่งมอบแบบ exactly-once ของ Segment
คุณสมบัติหลักของ GlassFlow สำหรับ ClickHouse
- การขจัดความซ้ำซ้อนแบบสตรีมมิ่งของสตรีม Kafka ก่อนการนำเข้า ClickHouse
- หน้าต่างเวลาที่สามารถกำหนดค่าได้สูงสุด 7 วันสำหรับการขจัดความซ้ำซ้อน
- การกำหนดค่าที่ง่ายสำหรับคีย์การขจัดความซ้ำซ้อนและหน้าต่างเวลา
- การตั้งค่าแบบคลิกเดียวสำหรับไปป์ไลน์ข้อมูลที่ขจัดความซ้ำซ้อน
- ประสิทธิภาพที่รายงาน: ประมาณ 15,000 คำขอต่อวินาทีบน MacBook Pro M2 (Docker)
คำถามจากชุมชน
- การเปรียบเทียบกับ ReplacingMergeTree ที่มีอยู่ใน ClickHouse
- รายละเอียดทางเทคนิคของกลไกการขจัดความซ้ำซ้อน
- ความสามารถในการขจัดความซ้ำซ้อนระดับแถวเทียบกับระดับคอลัมน์
- การรองรับแหล่งข้อมูลและปลายทางเพิ่มเติม
- ผลการทดสอบโหลดแบบครอบคลุม
คำถามเกี่ยวกับความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพ
ตัวแทนจาก ClickHouse เองได้แสดงความสนใจในการทำความเข้าใจขอบเขตความสามารถในการขจัดข้อมูลซ้ำของ GlassFlow โดยเฉพาะอย่างยิ่งว่าระบบทำงานเฉพาะกับแถวข้อมูลที่ซ้ำกันทั้งหมดหรือสามารถจัดการกับความขัดแย้งของคอลัมน์บางส่วนได้หรือไม่ ผู้สร้างยืนยันว่าการทำงานในปัจจุบันเน้นที่การขจัดข้อมูลซ้ำก่อนการนำเข้าข้อมูลเข้าสู่ ClickHouse ซึ่งบ่งชี้ว่าเป็นวิธีการแบบทั้งแถวมากกว่าการขจัดข้อมูลซ้ำในระดับคอลัมน์
การทดสอบประสิทธิภาพได้ถูกดำเนินการ โดยนักพัฒนารายงานว่ามีปริมาณงานประมาณ 15,000 คำขอต่อวินาทีบน MacBook Pro M2 ที่ทำงานใน Docker อย่างไรก็ตาม สมาชิกในชุมชนได้ขอข้อมูลการทดสอบโหลดที่ครอบคลุมมากขึ้น ซึ่งจะช่วยให้ผู้ใช้ที่สนใจประเมินความเหมาะสมของโซลูชันสำหรับสภาพแวดล้อมการผลิตได้
ศักยภาพสำหรับการประยุกต์ใช้ที่กว้างขึ้น
ในขณะที่ GlassFlow ปัจจุบันมุ่งเป้าไปที่ไปป์ไลน์เฉพาะจาก Kafka ไปยัง ClickHouse การสนทนาในชุมชนได้เปิดเผยความสนใจในการขยายความสามารถ คำถามเกี่ยวกับการสนับสนุนแหล่งข้อมูลเพิ่มเติมนอกเหนือจาก Kafka และปลายทางนอกเหนือจาก ClickHouse แสดงให้เห็นว่ามีความต้องการสำหรับโซลูชันที่หลากหลายมากขึ้น
ผู้สร้างโครงการได้ระบุว่าสถาปัตยกรรมได้รับการออกแบบให้สามารถขยายได้ โดยมีศักยภาพในการเพิ่มแหล่งข้อมูลและปลายทางมากขึ้น พวกเขาได้ระบุว่าการมุ่งเน้นเริ่มต้นที่ Kafka และ ClickHouse ถูกขับเคลื่อนโดยความต้องการของผู้ใช้รายแรกๆ ที่มี Kafka ในสแต็กข้อมูลของพวกเขาอยู่แล้วและกำลังสร้างการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ด้วย ClickHouse
ชุมชนยังได้แสดงความสนใจในการรวมโดยตรงกับ NATS ซึ่งเป็นไปได้เนื่องจาก GlassFlow ใช้ NATS Kafka Bridge ภายในอยู่แล้ว
ในภูมิทัศน์วิศวกรรมข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น เครื่องมือเช่น GlassFlow เป็นตัวแทนของโซลูชันเฉพาะทางสำหรับจุดปวดเฉพาะ ในขณะที่ชุมชนได้ตั้งคำถามที่ถูกต้องเกี่ยวกับรายละเอียดการทำงานและข้อได้เปรียบเชิงเปรียบเทียบ การมุ่งเน้นที่การแก้ไขปัญหาการขจัดข้อมูลซ้ำในการสตรีมข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงตอบสนองความต้องการที่แท้จริงสำหรับองค์กรจำนวนมากที่กำลังสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลแบบเรียลไทม์