プロダクトアップデート
RisingWave Cloud
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Kafkaソースウィザード
パイプラインのセットアップをより簡単にするため、Kafkaソースウィザードを刷新しました。この新しいワークフローでは、トピックを自動取得し、サンプルレコードからスキーマを生成しますので、手動での確認が不要になります。また、key、partition、timestampといったメタデータフィールドも、テーブルカラムとして直接取り込めるようになりました。 -
テーブル詳細ページ
テーブルの詳細情報(主要なメトリクス、設定、スキーマ概要など)を確認できるようになりました。このアップデートにより、RisingWaveでは、Sources、Sinks、Materialized Views、Tablesといった主要データオブジェクトすべてに詳細ページが用意されています。
RisingWave Database
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Postgres 17からのCDC取り込みをサポート(パブリックプレビュー提供中)
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共有ソースの並列度変更を中断なしで実行可能になりました。以前は、並列度がCNに固定され、変更には再起動が必要でした。
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Iceberg連携をさらに強化し、多様なユースケースに対応:
- RisingWaveはJDBCカタログとして機能し、外部エンジンからIcebergテーブルをクエリ可能になりました。
- IcebergテーブルをS3やGCSに加えてAzure Blob上でもホスト可能になりました。
ドキュメント更新情報
- RisingWaveの新機能であるElastic Disk Cacheについて解説。ローカルディスク(NVMeやEBS)をキャッシュ拡張として活用することで、S3アクセスコストを削減し、大規模なストリーム処理ワークロードのパフォーマンスと効率を向上させます。
- RisingWaveはデータベース分離、リソースグループ、クロスデータベースクエリをサポートしており、複数ワークロードの強力な分離と柔軟なデータアクセスを実現します。
- RisingWaveとApache Flinkの機能別比較表では、SQL機能、データ型、ストリーミング操作、システム機能の違いを詳細に比較しています。
- エンドツーエンドのレイテンシーパフォーマンスガイドでは、RisingWaveにおけるレイテンシーに影響する要因と、低レイテンシーと高スループットをバランスよく最適化する方法を紹介しています。
- RisingWaveは、Apache Icebergとの多様な連携方法を提供しています。外部Icebergテーブルの読み書き、Iceberg形式でのネイティブデータ保存、Amazon S3テーブルをIcebergカタログとして使用するなどの方法があり、こちらのドキュメントで統合内容を包括的にご覧いただけます。
最新ブログ投稿
- RisingWaveにおけるIcebergテーブルエンジンの紹介:SQLでストリーミングデータをIceberg管理
- DatabentoとRisingWaveでリアルタイムにスプーフィング検出
- RisingWave設立4周年:ストリーム処理民主化のその先へ
- RisingWave v2.3のハイライト
- RisingWaveにおけるワークロード分離:データベース分離、リソースグループ、クロスDBクエリ