RisingWave と Apache Flink は、どちらもリアルタイムのストリーム処理アプリケーションを構築するために設計されています。
しかし、設計思想、ユーザー体験、コスト効率において大きな違いがあります。
この記事のポイント
RisingWave は Flink よりも圧倒的に使いやすく、かつコスト効率に優れています。
コスト効率
RisingWave はパフォーマンスと効率性に高度に最適化されており、特に結合、集約、時間ウィンドウ処理のような複雑なクエリで強みを発揮します。
ダイナミックスケーリング
RisingWave はサービスを中断することなく、ほぼ瞬時にダイナミックスケーリングをサポートします。
分単位や時間単位ではなく、瞬時です。
PostgreSQL
RisingWave は PostgreSQL 互換の SQL をサポートしており、ユーザーは PostgreSQL データベースを操作するのと同じ感覚でストリーム処理を開始できます。
ストリーム処理への摩擦のない道を選ぶ
急な学習曲線にサヨナラ
RisingWave： PostgreSQL 互換性により、RisingWave は PostgreSQL に慣れた経験をそのまま活かしてアプリケーションを構築できます。新しいシステムをゼロから学ぶ必要がなく、開発者はすぐに開発を始められます。
Apache Flink： 複雑な API と急な学習曲線があり、広範なトレーニングと専門知識が必要です。開発スピードを遅らせ、Flink の複雑さに慣れていない人にとって大きな障壁となります。
手動での状態管理にサヨナラ
RisingWave には自動化された状態管理が備わっており、アプリケーションロジックの構築に集中できます。バックグラウンドの複雑さは RisingWave が処理し、シームレスな状態管理とフォールトトレランスを保証します。
一方 Flink では手動かつ複雑な状態管理が必要となり、開発を妨げ、不必要な複雑性を追加し、エラーや非効率のリスクを高めます。
無限のクエリ最適化
RisingWave のアーキテクチャは、結合、集約、時間ウィンドウ関数といった複雑なクエリを簡単に処理できるよう設計されています。これらのクエリを効率的に実行できるため、リアルタイムアプリケーションをより強力かつ信頼性の高いものにします。
Flink では結合、集約、時間ウィンドウ関数などの複雑なクエリで行き詰まりやすく、その複雑なアーキテクチャが原因でパフォーマンスのボトルネックや開発者のフラストレーションにつながります。
イベント駆動型アーキテクチャの複雑さを削減
RisingWave と Apache Flink は、どちらもリアルタイムのストリーム処理アプリケーションを構築するために設計されています。
Flink はストリーム処理に特化していますが、リアルタイムデータの提供には別のデータストアに依存しており、その用途に最適化されていない場合があります。
一方 RisingWave は、バッチ処理とストリーム処理の統合アーキテクチャと組み込みのサービングレイヤーを備えています。
これにより単一のフレームワーク内でデータ処理を実現でき、複雑さとコストを削減できる点が極めて重要です。
コスト効率で RisingWave が明らかに優れている理由
RisingWave
RisingWave はクラウド時代に誕生しました。モダンなコンピュートとストレージの分離アーキテクチャを採用しています。
- RisingWave はより高い弾力性とコスト効率を実現します。特に S3 やその他の互換クラウドストレージサービスにデータを永続化します。
- 大規模な時間ウィンドウをまたぐ複雑なストリーミング結合を処理し、障害発生時も分単位や時間単位ではなく、数秒で復旧できます。
- この新しいアーキテクチャにより、各コンポーネントを個別に最適化でき、リソースの無駄を削減し、タスクの過負荷を回避します。
Apache Flink
Flink は Hadoop が主流だったビッグデータ時代に誕生したコンピューティングフレームワークであり、そのアーキテクチャは MapReduce パラダイムから大きな影響を受けています。
コンピュートとストレージが密結合されたアーキテクチャは、高い並列性とスケーラビリティを実現します。
しかし、このアーキテクチャ自体が実行コストに関する懸念を引き起こす可能性があります。
ローカル状態ストレージ（例: RocksDB）の性質上、Flink は大規模なストリーミング結合やその他のステートフルなストリーム処理タスクに対応するために大きくスケールする必要があります。
RisingWave に移行すべきさらなる理由
Apache Flink は柔軟性を提供しますが、RisingWave の使いやすさとコスト効率の高さにより、エンタープライズ企業や急成長中の企業がストリーム処理において Apache Flink よりも RisingWave を選ぶケースが増えています。
RisingWave は、リアルタイムイベントデータを最もシンプルに、最もコスト効率高く処理、分析、管理できるように設計された、ストリーム処理および管理のためのオープンソースプラットフォームです。PostgreSQL互換の SQLインターフェイス と DataFrameスタイルの Pythonインターフェイス の両方を備え、Apache Iceberg™ のオープンテーブルフォーマットを組み込みでサポートしています。
RisingWave は秒間数百万イベントを取り込み、ライブストリームと履歴データを継続的に結合・分析し、低レイテンシでのアドホッククエリ処理、さらに最新かつ一貫性のある結果を Apache Iceberg™ や他の下流システムへ永続化できます。
