datu apstrādestraumēšanapartijamākoņinfrastruktūrareāllaika analītikalielie dati
Reāllaika datu plūsmas salīdzinājumā ar partijveida datu apstrādi
Reāllaika datu plūsmas apstrādā informāciju nepārtraukti, tiklīdz tā tiek saņemta, sniedzot ieskatu milisekundēs, savukārt partiju apstrāde apstrādā lielus uzkrāto datu apjomus pēc grafika. Katra pieeja atbilst dažādām biznesa vajadzībām atkarībā no latentuma prasībām, datu apjoma un lietošanas gadījuma sarežģītības.
Iezīmes
Reāllaika apstrāde nodrošina milisekundes latentumu, savukārt partijveida apstrāde pieņem minūšu vai stundu kavējumus.
Pakešu apstrāde parasti izmaksā mazāk, pateicoties resursu izmantošanai pēc pieprasījuma
Straumēšana apstrādā neierobežotas notikumu plūsmas; partijveida apstrāde darbojas ar ierobežotām datu kopām
Daudzi uzņēmumi vienlaikus izmanto abas arhitektūras dažādām darba slodzēm.
Kas ir Reāllaika datu plūsmas?
Nepārtraukta datu apstrāde, tiklīdz tie tiek saņemti, sniedzot tūlītēju ieskatu ar minimālu latentumu.
Apstrādā datus milisekundēs līdz sekundēs pēc to saņemšanas, nodrošinot tūlītēju lēmumu pieņemšanu
Izveidots uz notikumu vadītām arhitektūrām, izmantojot tādus rīkus kā Apache Kafka, Apache Flink un Amazon Kinesis
Pilnvaru izmantošanas gadījumi, piemēram, krāpšanas atklāšana, tiešraides informācijas paneļi, lietu interneta uzraudzība un algoritmiskā tirdzniecība
Darbojas ar neierobežotām datu plūsmām, nevis fiksētām datu kopām, apstrādājot notikumus, tiklīdz tie notiek
Nepieciešama vienmēr ieslēgta infrastruktūra ar konsekventu resursu piešķiršanu, lai uzturētu zemu latentumu
Kas ir Partijas datu apstrāde?
Plānota uzkrāto datu apstrāde lielos fragmentos, optimizēta caurlaidspējai, nevis ātrumam.
Apstrādā uzkrātos datus plānotos intervālos, sākot no minūtēm līdz stundām
Paļaujas uz izveidotiem ietvariem, tostarp Apache Hadoop, Apache Spark un AWS Batch
Izcili veic sarežģītu analīzi, piemēram, ikmēneša finanšu pārskatus, ETL plūsmas un vēsturisko tendenču analīzi
Efektīvi apstrādā milzīgus datu kopumus, sadalot darbu starp klasteriem ārpus sastrēgumstundām
Pieļauj lielāku latentumu apmaiņā pret lielāku skaitļošanas efektivitāti un zemākām apstrādes izmaksām uz vienību
Visbūtiskākā atšķirība starp šīm pieejām ir saistīta ar laiku. Reāllaika plūsmas sniedz rezultātus milisekundēs vai sekundēs, padarot tās būtiskas, kad ir svarīga tūlītēja rīcība, piemēram, bloķējot krāpniecisku kredītkartes darījumu pirms tā pabeigšanas. Partiju apstrāde pieņem kavējumus, kas mērāmi minūtēs vai stundās, kas lieliski darbojas, ja ģenerējat dienas beigu pārdošanas pārskatus vai veicat ikmēneša atbilstības auditus. Ātruma prasības bieži vien nosaka, kuru arhitektūru komanda izvēlas jau no paša sākuma.
Datu apjoms un mērogs
Pakešu apstrādes sistēmas izceļas, strādājot ar milzīgiem vēsturiskiem datu kopumiem, jo tās var izplatīt aprēķinus pa izkliedētiem klasteriem plānotajos logos. Mazumtirgotājs, kas analizē piecu gadu klientu pirkumu modeļus, ievērojami gūst labumu no pakešu apstrādes jaudas. Reāllaika plūsmas apstrādā cita veida mērogu, apstrādājot miljoniem mazu notikumu sekundē no tādiem avotiem kā klikšķi uz tīmekļa vietnēm, sensoru rādījumi vai akciju darījumi. Katrs modelis ir optimizēts savam apjoma profilam, nevis konkurē pēc viena un tā paša rādītāja.
Izmaksu un resursu efektivitāte
Partiju apstrāde parasti ir lētāka, jo tā darbojas pēc pieprasījuma un var izmantot lētākas lokālas instances vai mākoņa jaudu ārpus maksimālās slodzes. Jūs aktivizējat resursus, apstrādājat datus un visu izslēdzat. Reāllaika sistēmām ir nepieciešama pastāvīga infrastruktūra, kas vienmēr ir gatava saņemt un apstrādāt notikumus, kas nozīmē maksāt par dīkstāves jaudu klusos periodos. Organizācijām ar paredzamu darba slodzi un elastīgām laika prasībām par partiju apstrādi var ietaupīt ievērojamus līdzekļus.
Lietošanas gadījuma piemērotība
Izvēlieties reāllaiku, kad sekundes ir svarīgas: pacientu dzīvības rādītāju uzraudzība slimnīcā, tīkla ielaušanās atklāšana, lietotāju pieredzes personalizēšana tiešsaistes tīmekļa vietnē vai augstfrekvences darījumu veikšana. Pakešu apstrāde ir piemērota scenārijiem, kuros visaptveroša precizitāte ir svarīgāka par tūlītēju nepieciešamību: algas aprēķinu ģenerēšana, ceturkšņa peļņas aprēķināšana, mašīnmācīšanās modeļu apmācība, izmantojot vēsturiskus datus, vai sarežģītu apkopojumu veikšana vairāku gadu ierakstos. Daudzi uzņēmumi faktiski izmanto abas arhitektūras vienlaicīgi dažādām vajadzībām.
Īstenošanas sarežģītība
Reāllaika sistēmām ir nepieciešama sarežģītāka inženierija. Jums ir jāapstrādā ārpuskārtas notikumi, jāgarantē precīza apstrāde, jāpārvalda stāvokļiem atbilstoši aprēķini un jāizveido kļūdu toleranti cauruļvadi, kas nekad nepārstāj darboties. Pakešuzdevumi ir konceptuāli vienkāršāki: uzrakstiet transformācijas loģiku, ieplānojiet to un ļaujiet tai darboties līdz pabeigšanai. Komandas, kas ir jaunas datu inženierijā, bieži sāk ar pakešuzdevumiem, pirms pāriet uz straumēšanu, mainoties viņu prasībām.
Datu precizitāte un konsekvence
Partiju apstrāde gūst labumu no darbības ar pilnīgām datu kopām, kas nozīmē, ka apkopojumi un apvienojumi redz katru atbilstošo ierakstu. Tas sniedz ļoti precīzus rezultātus atskaišu veidošanas vajadzībām. Reāllaika straumes darbojas ar daļējiem datiem, tāpēc informācijas panelis, kurā redzami “lietotāji tiešsaistē tieši tagad”, var īslaicīgi nepamanīt kādu, kura notikums vēl nav pienācis. Mūsdienu straumēšanas sistēmas izmanto ūdenszīmes un logu veidošanas stratēģijas, lai mazinātu šīs nepilnības, taču fundamentāls kompromiss starp ātrumu un pilnīgumu joprojām pastāv.
Priekšrocības un trūkumi
Reāllaika datu plūsmas
Iepriekšējumi
+Milisekundes līmeņa latentums
+Tūlītēja biznesa atziņa
+Nodrošina tiešraides uzraudzību
+Nodrošina tūlītējus brīdinājumus
+Apstrādā nepārtrauktu datu plūsmu
Ievietots
−Augstākas infrastruktūras izmaksas
−Sarežģīta ieviešana
−Nepieciešama specializēta pieredze
−Grūtāk atkļūdot un testēt
Partijas datu apstrāde
Iepriekšējumi
+Zemākas ekspluatācijas izmaksas
+Vienkāršāk ieviest
+Apstrādā milzīgus datu kopumus
+Nobriedusi instrumentu ekosistēma
+Vieglāk uzturēt un atkļūdot
Ievietots
−Augstāka latentuma
−Nav piemērots laika ziņā jutīgiem uzdevumiem
−Resursu ietilpīgs darbību laikā
−Kavēti ieskati un atskaišu sniegšana
Biežas maldības
Mīts
Reāllaika apstrāde vienmēr ir precīzāka nekā partijveida apstrāde.
Realitāte
Precizitāte ir atkarīga no lietošanas gadījuma, nevis apstrādes modeļa. Pakešu apstrādes sistēmas strādā ar pilniem datu kopumiem un bieži vien ģenerē precīzākus apkopojumus. Reāllaika straumes apstrādā daļējus datus, kas var izraisīt īslaicīgas neprecizitātes. Mūsdienu straumēšanas sistēmas izmanto tādas metodes kā ūdenszīmes, lai uzlabotu pareizību, taču neviena no pieejām pēc būtības nav precīzāka.
Mīts
Lielo datu laikmetā partijveida apstrāde ir novecojusi.
Realitāte
Pakešu apstrāde joprojām tiek plaši izmantota un turpina attīstīties. Lielākie mākoņpakalpojumu sniedzēji piedāvā stabilus pakešu apstrādes pakalpojumus, un tādi ietvari kā Apache Spark apstrādā gan pakešu, gan straumēšanas darba slodzes. Daudzas organizācijas paļaujas uz pakešu apstrādi pamatdarbībām, piemēram, rēķinu izrakstīšanai, pārskatu sniegšanai un mašīnmācīšanās apmācībai, jo tā joprojām ir visrentablākā pieeja liela mēroga analītiskajam darbam.
Mīts
Jums jāizvēlas starp straumēšanu un partijveida apstrādi, nekad abus.
Realitāte
Lambda arhitektūras un kappa arhitektūras modeļi nepārprotami apvieno abas pieejas. Daudzi uzņēmumi izmanto straumēšanu tūlītējām klientu apkalpošanas funkcijām, vienlaikus izpildot pakešuzdevumus aizmugursistēmas analītikai un modeļu apmācībai. Hibrīdie cauruļvadi izmanto katras metodes stiprās puses, nevis uzspiež lēmumu par darbību.
Mīts
Reāllaiks nozīmē reāllaiku, bez jebkādām kavēšanām.
Realitāte
Patiesa nulles latentuma apstrāde izkliedētās sistēmās nepastāv. Pat reāllaika straumēm ir izmērāmi aizkaves periodi, kas parasti svārstās no milisekundēm līdz dažām sekundēm atkarībā no tīkla apstākļiem, apstrādes sarežģītības un sistēmas slodzes. Termins "reāllaiks" attiecas uz gandrīz momentānu apstrādi, nevis burtiskiem, tūlītējiem rezultātiem.
Mīts
Partiju apstrāde vispār nevar apstrādāt straumētus datus.
Realitāte
Mikropakešu apstrāde savieno abas pasaules, apstrādājot straumēšanas datus kā sīkas partijas, kas tiek apstrādātas ar biežiem intervāliem. Apache Spark Streaming bija šīs pieejas pionieris, un daudzas sistēmas tagad piedāvā nepārtrauktas apstrādes režīmus, kas sapludina robežu starp patiesu straumēšanu un ātrām partiju darbībām.
Bieži uzdotie jautājumi
Kāda ir galvenā atšķirība starp reāllaika un partijas apstrādi?
Galvenā atšķirība slēpjas laika noteikšanā un datu apstrādē. Reāllaika apstrāde apstrādā atsevišķus notikumus, tiklīdz tie pienāk, sniedzot rezultātus milisekundēs vai sekundēs. Partiju apstrāde apkopo datus un apstrādā tos plānotos fragmentos, pieņemot minūšu vai stundu kavēšanos apmaiņā pret lielāku apjomu efektīvāku apstrādi. Jūsu latentuma prasības parasti nosaka, kura pieeja atbilst jūsu lietošanas gadījumam.
Kas ir lētāk — straumēšana reāllaikā vai partijas apstrāde?
Pakešu apstrāde parasti ir lētāka, jo tā darbojas pēc pieprasījuma un ārpus pīķa stundām var izmantot lētākus skaitļošanas resursus. Reāllaika straumēšanai ir nepieciešama vienmēr ieslēgta infrastruktūra, kas nozīmē, ka jūs maksājat par jaudu pat klusos periodos. Tomēr reāllaika apstrāde var ietaupīt naudu gadījumos, kad aizkavēti lēmumi rada dārgas problēmas, piemēram, krāpšanu vai sistēmas kļūmes.
Vai var izmantot gan straumēšanu, gan partijas apstrādi kopā?
Pilnīgi piekrītu, un daudzas lielas organizācijas rīkojas tieši tā. Bieži vien straumēšana tiek izmantota tūlītējām klientu apkalpošanas funkcijām, piemēram, ieteikumiem vai brīdinājumiem, savukārt pakešuzdevumi apstrādā aizmugursistēmas analīzi, pārskatu veidošanu un mašīnmācīšanās modeļa apmācību. Tādas arhitektūras kā lambda un kappa ir īpaši izstrādātas, lai apvienotu abas pieejas vienā cauruļvadā.
Kādi rīki tiek izmantoti datu straumēšanai reāllaikā?
Pie populāriem straumēšanas rīkiem pieder Apache Kafka ziņojumu rindošanai, Apache Flink un Spark Streaming apstrādei, kā arī mākoņpakalpojumi, piemēram, Amazon Kinesis, Google Cloud Dataflow un Azure Stream Analytics. Šie rīki apstrādā notikumu uzņemšanu, stāvokļa apstrādi un rezultātu piegādi lejupējām sistēmām ar zemas latentuma garantijām.
Kad man vajadzētu izvēlēties partijveida apstrādi, nevis straumēšanu?
Pakešu apstrāde ir lietderīga, ja nepieciešama visaptveroša vēsturisko datu analīze, plānotu pārskatu ģenerēšana, sarežģītu ETL uzdevumu izpilde vai mašīnmācīšanās modeļu apmācība. Tā ir arī vēlamāka, ja izmaksu efektivitāte ir svarīgāka par ātrumu, ja dati tik un tā nonāk dabiskās partijās vai ja jūsu komandai trūkst specializētas straumēšanas pieredzes.
Vai reāllaika straumēšanu ir grūtāk ieviest nekā pakešstraumēšanu?
Jā, reāllaika straumēšana parasti prasa vairāk inženiertehnisku pūļu. Jums ir jāapstrādā notikumu secība, jāgarantē precīzas vienreizējas apstrādes semantika, jāpārvalda stāvokļiem atbilstoši aprēķini un jāizveido kļūdu tolerantas sistēmas, kas nekad nepārstāj darboties. Pakešuzdevumi konceptuāli ir vienkāršāki: uzrakstiet savu loģiku, ieplānojiet to un ļaujiet tam pabeigties. Komandas bieži sāk ar pakešuzdevumiem, pirms sāk straumēšanu.
Kuras nozares visvairāk gūst labumu no reāllaika datu plūsmām?
Finanšu pakalpojumi izmanto straumēšanu krāpšanas atklāšanai un algoritmiskai tirdzniecībai. E-komercijas uzņēmumi to izmanto personalizācijai un krājumu atjaunināšanai. Veselības aprūpes organizācijas apstrādā pacientu uzraudzības datus reāllaikā. Telekomunikāciju uzņēmumi tiešraidē uzrauga tīkla veiktspēju. Spēļu uzņēmumi izmanto straumēšanu vairāku spēlētāju sinhronizācijai un krāpšanās atklāšanai.
Kā Apache Kafka iederas abās pieejās?
Kafka kalpo kā centrālais datu mugurkauls, kas darbojas ar abām paradigmām. Tā reāllaikā apstrādā notikumus un tos ilgstoši saglabā, ļaujot straumēšanas procesoriem, piemēram, Flink, nekavējoties apstrādāt datus, savukārt pakešuzdevumi, piemēram, Spark, tos pašus datus nolasa vēlāk. Šī divējāda iespēja padara Kafka par populāru izvēli organizācijām, kas veido vienotus datu cauruļvadus.
Kas ir mikropartiju apstrāde?
Mikropartiju apstrāde apstrādā straumēšanas datus kā ļoti mazas partijas, kas tiek apstrādātas bieži, parasti ik pēc dažām sekundēm. Spark Streaming popularizēja šo pieeju. Tā piedāvā kompromisu starp patiesu straumēšanu un tradicionālo partiju apstrādi, nodrošinot gandrīz reāllaika rezultātus ar vienkāršāku ieviešanu nekā nepārtraukta apstrāde, lai gan ar nedaudz lielāku latentumu nekā tīrām straumēšanas sistēmām.
Kā savam projektam izvēlēties starp straumēšanu un pakešapstrādi?
Sāciet, pajautājot, cik svaigiem ir jābūt jūsu datiem. Ja lēmumi vai lietotāju pieredze ir atkarīga no pēdējo sekunžu informācijas, izvēlieties straumēšanu. Ja pietiek ar ikdienas vai ikstundas atjauninājumiem, parasti pietiek ar pakešapstrādi. Ņemiet vērā arī savas komandas pieredzi, budžeta ierobežojumus un transformāciju sarežģītību. Daudzi projekti sākas ar pakešapstrādi un straumēšanu pievieno vēlāk, prasībām attīstoties.
Spriedums
Reāllaika datu plūsmas ir pareizā izvēle, ja jūsu biznesa lēmumi vai klientu pieredze ir atkarīga no informācijas, kas ir aktuāla līdz sekundei, un jūs varat attaisnot augstākas infrastruktūras izmaksas un inženiertehnisko sarežģītību. Pakešu apstrāde joprojām ir gudrāka iespēja analītiskām darba slodzēm, plānotajai atskaišu veidošanai un jebkuram scenārijam, kur lielu apjomu apstrāde izmaksu ziņā efektīvi ir svarīgāka par tūlītējiem rezultātiem. Daudzas organizācijas uzskata par vērtīgām hibrīdarhitektūrām, kas izmanto abas pieejas dažādām datu plūsmas daļām.
