最初のコードドロップが完了し（Dataflow SDKとランナー、Flinkランナー、Sparkランナー）、Storm、Hadoop、Gearpump（その他）のランナー実装に関心が示されていることから、Apache Beam（インキュベーション中）コミュニティにおける大きな疑問、つまり各ランナーがサポートできる機能は何かという問題に取り組み始めたいと思いました。

すべてのランナーがBeamモデル（以前はDataflowモデルと呼ばれていました）に含まれるセマンティクスの完全なスイートをサポートする世界が望ましいですが、実際には、一部のランナーが提供できない特定の機能が常に存在します。たとえば、Hadoopベースのランナーは本質的にバッチベースであり、非有界コレクションのサポートを（簡単に）実装できない可能性があります。しかし、それは、多くの用途に非常に役立つことを妨げるものではありません。他のケースでは、あるランナーによって提供される実装は、別のランナーによって提供される実装とはわずかに異なるセマンティクスを持つ場合があります（たとえば、現在のランナーのスイートはすべて正確に1回の配信保証をサポートしていますが、歓迎される追加となるApache Samzaランナーは、現在少なくとも1回のみをサポートします）。

状況を明確にするために、既存のすべてのランナーの機能マトリックスで、モデルによって対処される4つの主要な質問、つまり何 / どこ / いつ / どのように（これらの質問に馴染みがない場合は、概要についてStreaming 102をお読みください）を中心に分類し、Beamモデルの主要な機能を列挙することに取り組んできました。この表は、モデルの進化、私たちの理解の深まり、ランナーの作成や機能の追加に合わせて、時間の経過とともに維持されます。

以下に、既存のランナーの機能に関する現在の理解のスナップショットの概要を記載します（完全な詳細、説明、およびJiraリンクについては、ライブバージョンを参照してください）。統合はまだ進行中であるため、システム全体はまだ完全に安定した使用可能な状態ではありません。しかし、それは近い将来に変化するはずであり、最初のサポート対象のBeam 1.0リリースが発生したときに、このブログで大声で明確に更新します。

それまでの間、これらの表は、ごく近い将来に私たちがどこにいるかを明確にし、既存のランナーが何ができるか、そしてランナーの実装者が次に何に取り組むかを予測するのに役立ちます。