Sự xuất hiện của ArkFlow, một công cụ xử lý luồng dữ liệu hiệu năng cao mới được viết bằng Rust, đã làm dấy lên một cuộc tranh luận sôi nổi giữa các nhà phát triển về các phương pháp cơ bản để xây dựng quy trình xử lý dữ liệu. Mặc dù dự án này hứa hẹn mang lại hiệu suất tuyệt vời thông qua việc triển khai bằng Rust và runtime bất đồng bộ Tokio, cuộc thảo luận của cộng đồng ít tập trung vào khả năng kỹ thuật của nó mà chủ yếu là về triết lý kiến trúc.
ArkFlow định vị mình như một giải pháp toàn diện cho việc xử lý luồng dữ liệu, hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu như Kafka, MQTT và HTTP, đồng thời cung cấp khả năng xử lý mạnh mẽ bao gồm các truy vấn SQL và xử lý JSON. Tuy nhiên, phương pháp cấu hình dựa trên YAML của nó đã trở thành tâm điểm cho sự xem xét kỹ lưỡng của các nhà phát triển.
Bài toán Cấu hình và Mã nguồn
Một trong những cuộc thảo luận hấp dẫn nhất xung quanh ArkFlow liên quan đến những hạn chế vốn có của hệ thống quy trình dựa trên cấu hình. Các nhà phát triển có kinh nghiệm làm việc tại các công ty công nghệ lớn đã chỉ ra rằng mặc dù các tệp cấu hình YAML ban đầu có vẻ thanh lịch, chúng thường phát triển thành các ngôn ngữ lập trình giả khó quản lý khi yêu cầu dự án ngày càng phức tạp.
Bất kỳ phần logic nào xác định một phép tính nên ưu tiên sử dụng mã nguồn rõ ràng (ví dụ: python) hơn là cấu hình, bởi vì cuối cùng bạn có thể sẽ phải triển khai một ngôn ngữ mệnh lệnh trong ngôn ngữ cấu hình đó.
Nhận định này đã gây tiếng vang với nhiều người trong cuộc thảo luận, những người chia sẻ những trải nghiệm tương tự. Khi các quy trình ngày càng phức tạp, các nhóm thường thấy mình đang triển khai logic có điều kiện, điều chỉnh động và kết hợp thành phần trong các tệp cấu hình—về cơ bản là tạo ra một ngôn ngữ lập trình tạm thời với các công cụ gỡ lỗi kém và khả năng biểu đạt hạn chế.
SQL như một Ngôn ngữ Chuyển đổi Phổ quát
Một chủ đề quan trọng khác trong cuộc thảo luận tập trung vào vai trò của SQL trong các quy trình chuyển đổi dữ liệu. Một số nhà phát triển có kinh nghiệm đã hội tụ vào ý tưởng rằng SQL vẫn là một trong những ngôn ngữ hiệu quả nhất cho các tác vụ chuyển đổi dữ liệu, đặc biệt là khi di chuyển dữ liệu giữa các hệ thống tương tự.
Khi làm việc với dữ liệu có cấu trúc, SQL cung cấp một phương pháp khai báo mà khách hàng và các bên liên quan trong kinh doanh thường có thể hiểu và sửa đổi trực tiếp. Khả năng tiếp cận này có thể là một lợi thế lớn trong bối cảnh B2B, nơi khách hàng có thể cần tùy chỉnh các phép biến đổi dữ liệu mà không cần kiến thức lập trình sâu.
Tuy nhiên, ngay cả SQL cũng có những hạn chế trong các tình huống phức tạp. Các nhà phát triển lưu ý rằng khi yêu cầu ngày càng phức tạp, họ thường sử dụng phương pháp tạo SQL động hoặc các phương pháp giống như macro để xử lý tham số hóa, điều này có thể tạo ra những thách thức về khả năng bảo trì trong dài hạn.
Các Phương pháp Thay thế và Giải pháp Hiện có
Cuộc thảo luận của cộng đồng đã tiết lộ một số phương pháp thay thế cho vấn đề mà ArkFlow đang cố gắng giải quyết. Một nhà phát triển đã đề xuất việc tạo mã Rust từ các tệp cấu hình như một cách để duy trì sự đơn giản của cấu hình trong khi cho phép sử dụng toàn bộ sức mạnh của mã mệnh lệnh khi cần thiết.
Những người khác chỉ ra các giải pháp hiện có trong lĩnh vực này, bao gồm:
- Tremor - Một hệ thống xử lý sự kiện khác dựa trên Rust
- RisingWave - Một cơ sở dữ liệu luồng được triển khai bằng Rust, được báo cáo là vượt trội hơn nhiều so với các giải pháp thay thế
- Arroyo - Một công cụ xử lý luồng có trạng thái hỗ trợ cửa sổ, tổng hợp và kết hợp
- Benthos/Redpanda Connect - Một công cụ xử lý luồng trưởng thành với hệ sinh thái phong phú
So sánh hiệu suất giữa các hệ thống này trở thành một điểm thảo luận khác, với một nhà phát triển lưu ý rằng trong các bài kiểm tra của họ, RisingWave dựa trên Rust đã vượt trội đáng kể so với cả Bento và Spark Streaming trong các phép biến đổi JSON thông lượng cao.
Các Công Cụ Xử Lý Luồng Được Đề Cập Trong Thảo Luận
| Công cụ | Ngôn ngữ triển khai | Tính năng nổi bật | Ghi chú từ cộng đồng |
|---|---|---|---|
| ArkFlow | Rust | Runtime bất đồng bộ Tokio, dựa trên DataFusion, cấu hình YAML | Dự án mới, chưa sẵn sàng cho môi trường sản xuất |
| RisingWave | Rust | Hiệu suất cao trong các bài kiểm tra | Được báo cáo vượt trội hơn Bento và Spark |
| Arroyo | Rust (một phần DataFusion) | Xử lý trạng thái, cửa sổ, tổng hợp, joins | Dataflow và operators tùy chỉnh |
| Tremor | Rust | Xử lý sự kiện | Dự án đã được thiết lập |
| Benthos/RPCN | Go | Hệ sinh thái phong phú, nhiều kết nối | Được mô tả là "Perl của những năm 2020" về khả năng kết nối |
| Bento | Go | Dựa trên Benthos | - |
| Spark Streaming | Scala/Java | - | Được đề cập là có hiệu suất thấp hơn trong các bài kiểm tra |
Tương lai của Xử lý Luồng Dữ liệu
Người tạo ra ArkFlow đã ghi nhận phản hồi và bày tỏ sự cởi mở trong việc xem xét các phương pháp thay thế. Dự án vẫn được đánh dấu là chưa sẵn sàng cho môi trường sản xuất, cho thấy còn nhiều không gian cho sự phát triển kiến trúc dựa trên ý kiến đóng góp của cộng đồng.
Nhìn về phía trước, cuộc thảo luận nhấn mạnh một căng thẳng quan trọng trong các công cụ kỹ thuật dữ liệu: sự cân bằng giữa tính đơn giản và khả năng biểu đạt. Trong khi các hệ thống hướng cấu hình cung cấp khả năng tiếp cận và thiết lập nhanh chóng, các phương pháp hướng mã nguồn cung cấp tính linh hoạt và sức mạnh cần thiết cho các kịch bản thực tế phức tạp.
Khi nhu cầu xử lý dữ liệu tiếp tục tăng về độ phức tạp, cộng đồng dường như đang hướng tới các phương pháp kết hợp, kết hợp tính đơn giản khai báo của các tệp cấu hình với các lối thoát đến ngôn ngữ lập trình đầy đủ khi cần thiết.
Hiện tại, ArkFlow đại diện cho một sự tham gia thú vị khác trong hệ sinh thái ngày càng phát triển của các công cụ cơ sở hạ tầng dựa trên Rust, phản ánh sự áp dụng ngày càng tăng của ngôn ngữ này cho các ứng dụng quan trọng về hiệu suất, nơi sự ổn định và hiệu quả tài nguyên là tối quan trọng.
Tham khảo: ArkFlow - High-performance Rust stream processing engine