Pengumuman terbaru Radar tentang HorizonDB, database geospasial kustom mereka yang dibangun dengan Rust dan RocksDB, telah memicu diskusi intens di antara para developer tentang kelayakan menggantikan solusi mapan seperti Elasticsearch dan MongoDB. Perusahaan tersebut mengklaim sistem baru mereka dapat menangani 1.000 query per detik per core sambil mempertahankan waktu respons sub-milidetik untuk reverse geocoding.
Klaim Performa HorizonDB:
- 1.000 QPS per core
- Latensi median forward geocoding: 50ms
- Latensi median reverse geocoding: <1ms
- Penskalaan linear pada perangkat keras komoditas
- Memproses lebih dari 1 miliar panggilan API per hari
 |
|---|
| HorizonDB milik Radar mengklaim metrik kinerja tinggi dalam kueri geospasial |
Komunitas Mempertanyakan Klaim Keandalan
Komunitas developer telah menyuarakan kekhawatiran signifikan tentang kurangnya detail teknis dalam pengumuman Radar. Banyak yang mempertanyakan aspek fundamental dari arsitektur sistem yang tidak dibahas dalam postingan asli. Informasi kunci yang hilang mencakup bagaimana data didistribusikan di beberapa server, apa yang terjadi ketika perangkat keras mengalami kegagalan, dan bagaimana sistem memastikan tidak ada data yang hilang selama pemadaman.
Kekhawatiran ini menyoroti skeptisisme yang lebih luas tentang solusi database kustom. Meskipun Radar mempromosikan angka performa yang mengesankan, developer berpengalaman tahu bahwa ujian sebenarnya datang ketika sistem menghadapi kegagalan tak terduga atau perlu melakukan scaling melampaui desain aslinya.
Solusi Alternatif Mendapat Perhatian
Diskusi tersebut telah menarik perhatian pada alternatif open-source yang ada yang mungkin menawarkan manfaat serupa tanpa kompleksitas membangun dari awal. Typesense dan DuckDB telah muncul sebagai saran populer, dengan para developer memuji performa mereka untuk query geospasial dan status siap produksi mereka.
Keduanya sepenuhnya open source termasuk pengaturan cluster/sharded.
DuckDB, khususnya, telah mendapat pengakuan untuk kemampuan plugin spasialnya, terutama untuk aplikasi di mana data tidak sering berubah. Namun, beberapa developer telah mencatat tantangan integrasi ketika mencoba menggabungkan beberapa teknologi database dalam satu proyek.
Alternatif Open Source yang Disebutkan:
- Typesense: Mesin pencari full-text dengan kemampuan geo
- DuckDB: Database analitik dengan plugin spasial
- Photon: Mesin pencari OpenStreetMap menggunakan Elasticsearch
- Quickwit: Alternatif Elasticsearch untuk manajemen log
Perbedaan Pengalaman Elasticsearch
Mungkin aspek paling menarik dari diskusi komunitas adalah perbedaan mencolok dalam pengalaman Elasticsearch. Sementara Radar menyebutkan kompleksitas operasional sebagai alasan utama untuk beralih dari Elasticsearch, beberapa developer berbagi pengalaman kontras dalam menjalankan cluster Elasticsearch yang stabil dengan overhead pemeliharaan minimal.
Satu developer melaporkan mengelola 12 node dengan 200 juta dokumen per node, yang hampir tidak memerlukan pemeliharaan aktif selain monitoring dasar. Ini menunjukkan bahwa reputasi Elasticsearch untuk kompleksitas mungkin lebih tentang pendekatan implementasi daripada keterbatasan sistem yang melekat.
Perbandingan Technology Stack:
| Stack Sebelumnya | HorizonDB Stack |
|---|---|
| Elasticsearch (forward geocoding) | Rust + RocksDB |
| MongoDB (reverse geocoding) | Tantivy (search) |
| Multiple microservices | S2 (spatial indexing) |
| - | FSTs (string compression) |
| - | LightGBM + FastText (ML) |
Trade-off Inovasi vs Stabilitas
Percakapan yang lebih luas menyentuh ketegangan fundamental dalam pilihan teknologi. Sementara solusi kustom dapat menawarkan peningkatan performa yang mengesankan dan kesesuaian sempurna untuk kasus penggunaan spesifik, mereka juga memperkenalkan risiko seputar pemeliharaan jangka panjang, pengetahuan tim, dan keandalan sistem.
Kebangkitan kembali pengembangan database kustom merepresentasikan baik peluang maupun tantangan bagi industri. Perusahaan semakin bersedia berinvestasi dalam solusi khusus ketika alat yang ada tidak memenuhi kebutuhan mereka yang tepat, tetapi pendekatan ini memerlukan sumber daya teknik dan keahlian yang signifikan yang tidak dimiliki banyak organisasi.
Perdebatan seputar HorizonDB pada akhirnya mencerminkan pertanyaan yang lebih besar tentang kapan harus membangun versus membeli, dan apakah peningkatan performa dari solusi kustom membenarkan kompleksitas dan risiko tambahan yang mereka perkenalkan.
Referensi: How we replaced Elasticsearch and MongoDB with Rust and RocksDB
 |
|---|
| Memahami inverted index dan implikasinya dalam teknologi database |