Postgres vs Kafka: Perdebatan Antrean Database Semakin Memanas

Dalam dunia teknik data, sebuah revolusi diam-diam sedang terjadi. Para pengembang semakin mempertanyakan apakah mereka memerlukan platform streaming kompleks seperti Kafka untuk kebutuhan messaging mereka, atau apakah PostgreSQL yang sudah dikenal bisa menangani pekerjaan tersebut dengan baik. Perdebatan ini telah memicu diskusi intens di berbagai komunitas teknologi, dengan argumen yang penuh semangat dari kedua belah pihak mengenai performa, kesederhanaan, dan alat yang tepat untuk pekerjaan tersebut.

Paradoks Performa

Inti dari kontroversi ini terletak pada perbandingan performa yang membuat banyak insinyur menggaruk-garuk kepala. Seorang komentator menunjukkan kontras yang mencolok: Hasil yang mereka dapatkan dengan setup 96 vCPU mereka bisa dicapai dengan Kafka pada setup 4 vCPU. Angka-angka tersebut menceritakan kisah yang menarik - sementara PostgreSQL dapat menangani ribuan pesan per detik, solusi yang kompatibel dengan Kafka seperti Redpanda telah menunjukkan kemampuan memproses ratusan ribu pesan per detik pada perangkat keras yang jauh lebih sederhana.

Anggota komunitas lain menyoroti kesenjangan efisiensi ini, dengan mencatat bahwa Redpanda dapat melakukan ini hanya dengan satu atau dua inti dibandingkan dengan setup PostgreSQL 96-inti yang dijelaskan. Disparitas performa ini menjadi sangat relevan ketika mempertimbangkan biaya cloud, di mana utilisasi sumber daya yang tidak efisien dapat dengan cepat diterjemahkan menjadi tagihan bulanan yang besar.

Mendapatkan throughput yang bahkan lebih rendah dari itu pada 3x c7i.24xlarge — total 288 vCPU – sangatlah membingungkan dan boros.

Perbandingan Performa: Solusi PostgreSQL vs Kafka

Argumen Kesederhanaan

Terlepas dari perbedaan performa, banyak pengembang menganjurkan solusi berbasis PostgreSQL berdasarkan kesederhanaan operasional. Argumennya berpusat pada penggunaan alat yang sudah dipahami dan dipelihara oleh tim. Seperti yang dikatakan seorang komentator, di aplikasi Anda, Anda mungkin sudah memiliki PostgreSQL. Anda tidak perlu menyiapkan infrastruktur tambahan untuk menangani use case tambahan Anda, cukup gunakan kembali alat yang sudah Anda miliki.

Pendekatan ini mengikuti filosofi mulai sederhana yang dianut oleh banyak proyek sukses. Tim dapat memulai dengan antrean PostgreSQL dan hanya beralih ke sistem messaging khusus ketika mereka telah membuktikan kebutuhannya melalui persyaratan penskalaan yang aktual. Kecepatan pengembangan yang didapat dengan menghindari kompleksitas infrastruktur tambahan bisa sangat signifikan, terutama untuk tim yang lebih kecil atau proyek yang masih dalam tahap awal.

Pola Pikir Alat yang Tepat

Diskusi ini mengungkap dua filosofi teknik yang bertolak belakang. Beberapa pengembang menganjurkan penggunaan alat khusus yang dirancang untuk tujuan tertentu, sementara yang lain lebih memilih memaksimalkan utilitas teknologi yang sudah familiar. Seorang komentator dengan sempurna menggambarkan dikotomi ini: Berikan seorang anak sebuah palu, dan segala sesuatu menjadi paku versus Orang-orang yang melihat suatu tugas, lalu menerapkan alat yang sesuai untuk tugas tersebut.

Ini bukan hanya tentang kemampuan teknis - ini tentang memahami konteks organisasi, keterampilan tim, dan persyaratan bisnis yang sebenarnya. Seperti yang dicatat anggota komunitas lain, Perangkat lunak adalah bidang pekerjaan yang memiliki otonomi yang menakjubkan, yang menunjukkan bahwa pilihan teknologi sering kali mencerminkan preferensi individu dan pertimbangan karier sebanyak persyaratan teknis.

Realitas Penskalaan

Meskipun PostgreSQL dapat menangani beban kerja messaging yang sederhana, komentar dari insinyur yang berpengalaman menyoroti batasan penting. Satu perhatian utama adalah model konkurensi PostgreSQL: Cara PostgreSQL mengunci tabel dan baris serta level serialisasi yang dijaminnya tidak langsung jelas bagi banyak orang dan dapat menjadi hambatan serius untuk beban kerja yang sensitif terhadap performa.

Keterbatasan kritis lain yang disebutkan adalah kurangnya fungsionalitas consumer group bawaan yang membuat Kafka sangat kuat untuk pemrosesan terdistribusi. Seperti yang dijelaskan seorang insinyur, Hal hebat tentang Kafka consumer groups adalah ini memudahkan untuk menyebarkan beban ke beberapa instance yang menjalankan layanan Anda. Menduplikasi fungsionalitas ini di PostgreSQL memerlukan pengembangan kustom yang signifikan.

Biaya Kompleksitas

Perdebatan ini bukan hanya tentang kemampuan teknis - ini juga tentang biaya manusia dan organisasi dari kompleksitas. Beberapa komentator menyebutkan fenomena resume-driven design, di mana insinyur memperkenalkan teknologi kompleks terutama untuk meningkatkan keterampilan mereka daripada memecahkan masalah bisnis yang mendesak. Hal ini dapat membuat tim berjuang dengan solusi yang terlalu di-rekayasa lama setelah arsitek aslinya pindah.

Namun, pihak lain menekankan bahwa mengabaikan teknologi baru hanya sebagai pembangun resume mengabaikan pertimbangan teknik yang sah. Persyaratan proyek bisa kompleks dan buram bagi pengamat luar, dan apa yang tampak sebagai over-engineering mungkin sebenarnya adalah persiapan yang bijaksana untuk kebutuhan penskalaan yang diantisipasi.

Kapan Memilih Setiap Solusi

Pilih PostgreSQL ketika:

• Anda sudah menggunakan PostgreSQL dalam stack Anda
• Volume pesan dalam ribuan, bukan jutaan per detik
• Tim Anda memiliki keahlian PostgreSQL yang kuat
• Anda menghargai kesederhanaan operasional daripada performa puncak
• Anda berada di tahap awal dan ingin memvalidasi produk Anda terlebih dahulu

Pilih Kafka ketika:

• Anda perlu memproses ratusan ribu pesan per detik
• Anda memerlukan fungsionalitas consumer group native
• Anda membutuhkan semantik pemrosesan exactly-once
• Tim Anda memiliki keahlian Kafka atau dapat berinvestasi untuk mempelajarinya
• Anda telah memvalidasi bahwa kebutuhan scaling Anda membenarkan kompleksitasnya

Menemukan Keseimbangan

Komentar yang paling bijaksana menyarankan jalan tengah yang pragmatis. Beberapa insinyur merekomendasikan untuk memulai dengan PostgreSQL dan hanya bermigrasi ke sistem messaging khusus ketika persyaratan performa yang konkret menuntutnya. Pendekatan ini memungkinkan tim untuk memvalidasi produk mereka dan memahami kebutuhan penskalaan aktual mereka sebelum berinvestasi dalam infrastruktur yang kompleks.

Seperti yang dicatat seorang komentator dengan bijak, Keputusan arsitektur terbaik adalah yang masih dapat dipelihara ketika orang yang mendukungnya pergi. Ini menekankan bahwa pilihan teknologi harus melayani kesehatan jangka panjang proyek daripada tujuan karier jangka pendek atau kegembiraan teknis.

Perdebatan PostgreSQL vs Kafka pada akhirnya bermuara pada pemahaman tentang kebutuhan spesifik Anda, kemampuan tim Anda, dan toleransi organisasi Anda terhadap kompleksitas operasional. Sementara alat khusus akan selalu mengungguli database tujuan umum untuk use case yang dimaksudkan, kesederhanaan dan keakraban PostgreSQL menjadikannya pilihan yang menarik untuk banyak skenario dunia nyata. Kuncinya adalah membuat keputusan berdasarkan informasi sesuai dengan kebutuhan aktual daripada mengikuti tren atau berpegang teguh pada alat yang familiar dan nyaman.

Referensi: Kafka is taxi — Till I use Postgres