プロダクトアップデート

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。

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）
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。
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。