Современный мир стремительно меняется под влиянием цифровых технологий. Объемы данных увеличиваются в геометрической прогрессии, и организации сталкиваются с необходимостью оперативной обработки огромного количества информации в реальном времени. В таких условиях потоковая обработка данных становится ключевым инструментом для выстраивания эффективных аналитических систем, управления событиями и принятия решений на основе актуальной информации. Одной из перспективных технологий в этой области стала RisingWave — открытая платформа, предназначенная для потоковой обработки и управления данными с упором на высокую производительность, простоту интеграции и масштабируемость. RisingWave представляет собой современную платформу, оптимизированную под работу с потоками событий и массивными потоками данных, поступающими в режиме реального времени.
Она объединяет возможности потоковой обработки, встроенного хранилища и аналитики, предоставляя единый функционал для обработки, анализа и сохранения данных с низкой задержкой и высокой точностью. Особенностью платформы является поддержка нативной интеграции с открытым форматом таблиц Apache Iceberg, что обеспечивает совместимость и доступность обработанных данных для различных инструментов и систем. Одним из главных преимуществ RisingWave является простота использования. Платформа предлагает полноценный интерфейс SQL, совместимый с PostgreSQL. Это значительно снижает порог вхождения для специалистов, привыкших работать с традиционными базами данных и языком SQL.
Кроме того, предоставляется Python-интерфейс в стиле DataFrame, что удобно для разработчиков и исследователей данных, предпочитающих работать в Python-экосистеме. Такая многообразная поддержка интерфейсов делает RisingWave гибким и удобным инструментом в самых разных контекстах. Важной характеристикой RisingWave является высокая производительность. Платформа способна обрабатывать миллионы событий в секунду, обеспечивая почти мгновенное выполнение сложных запросов, включая объединения потоков с историческими данными. Это особенно актуально для сценариев, когда требуется получать свежие результаты с минимальной задержкой, например, для мониторинга, финансовых приложений, аналитики IoT или спортивных трансляций.
Архитектура RisingWave ориентирована на полный цикл работы с данными в режиме реального времени — от их получения и обработки до хранения и передачи результатов. Платформа поддерживает мгновенную инъекцию данных из различных источников, что позволяет эффективно объединять и анализировать потоковые и пакетные данные. Хранилище внутри RisingWave организовано так, чтобы обеспечивать быстрый доступ к отдельным строкам и диапазонам данных, что важно для минимизации времени отклика при выполнении запросов. Особое внимание уделено хранению и долговременной сохранности данных. RisingWave использует объектное хранилище S3 или аналогичные системы как основное место для хранения таблиц, материализованных видов и внутренних состояний потоковых задач.
Это обеспечивает устойчивость к сбоям, мгновенное восстановление и быструю адаптацию к изменяющимся нагрузкам. Построенная на основе такого подхода система гарантирует надежность и масштабируемость без необходимости сложного ручного управления состоянием. Технология elastic disk cache, поддерживаемая в RisingWave, становится дополнительным преимуществом. Помимо оперативного кэширования горячих данных в памяти, используется кэширование на локальных дисках или сетевых томах, что действительно сокращает задержки доступа к данным и затраты на взаимодействие с объектным хранилищем. Такой подход позволяет оптимизировать работу платформы и избавиться от узких мест, связанных с чтением и записью данных.
Глубокая интеграция с Apache Iceberg™ — еще одна ключевая особенность RisingWave. Iceberg является открытым форматом для таблиц данных, который популярен за счет высокого уровня поддержки больших данных, обеспечения управления версиями и эффективного выполнения запросов. RisingWave поддерживает непрерывное поступление потоковых данных в Iceberg, а также умеет считывать данные из уже существующих таблиц, выполнять автоматическую компактацию и поддерживать здоровье таблиц. Таким образом, платформа делает хранение данных открытым и доступным для внешних систем, что является важным фактором для построения единых дата-лэйков и унифицированных аналитических платформ. Использование RisingWave подходит для широкого спектра бизнес-задач и технических кейсов.
Особенно платформа эффективна для потоковой аналитики с минимальной задержкой, что позволяет использовать ее для отображения актуальной информации в дашбордах, отслеживания показателей в реальном времени в таких областях как трейдинг, спортивные состязания или мониторинг IoT-устройств. Кроме того, RisingWave хорошо справляется с задачами построения событийно-ориентированных приложений, что позволяет создавать системы оповещений и обнаружения аномалий в режиме реального времени, что критично для предотвращения мошенничества или обеспечения безопасности. Еще одно направление применения — обогащение данных в реальном времени. RisingWave способен интегрировать разнообразные источники данных, проводя моментальную очистку, трансформацию и объединение, после чего доставлять результаты в сторонние системы или хранилища. Это особенно важно для компаний, стремящихся повысить качество данных и оперативность принятия решений.
Платформа также предоставляет возможности для feature engineering, то есть превращения сырых данных из потоков и батчей в полезные признаки для моделей машинного обучения. Благодаря единому интерфейсу и инструментариям, отказ от разделения на отдельные системы упрощает поддержку и обеспечивает консистентность данных. Для запуска RisingWave в продуктивных средах доступны различные варианты развертывания: локальный режим, контейнеры Docker, а также Kubernetes с поддержкой Helm и операторов. Такую гибкость оценивают и стартапы, и крупные компании, так как это позволяет адаптировать платформу под требования конкретной инфраструктуры. Сообщество вокруг RisingWave активно развивается, многие инженеры и разработчики принимают участие в создании функционала, исправлении ошибок и обсуждении новых возможностей.
