Что такое потоковая обработка данных в реальном времени?
В современном быстро меняющемся мире компаниям необходимо извлекать ценную информацию из данных сразу же после их генерации. Оперативные данные, получаемые в реальном времени, помогают компаниям улучшать качество обслуживания клиентов, эффективно управлять рисками и соглашениями об уровне обслуживания (SLA), а также повышать операционную эффективность организации.
Для доступа к данным в реальном времени организации переходят на потоковую обработку. Существует две основные парадигмы обработки данных: пакетная обработка и потоковая обработка. Чем они отличаются и каковы варианты использования для каждого подхода?
Пакетная обработка: данные обычно извлекаются из баз данных в конце дня, сохраняются на диск для преобразования, а затем загружаются пакетами в хранилище данных.
Пакетная интеграция данных полезна для информации, которая не является критически важной с точки зрения времени. Счета за электроэнергию — подходящий пример. Данные о вашем потреблении электроэнергии собираются в течение месяца, а затем обрабатываются и выставляются к оплате в конце этого периода.
Потоковая обработка: данные непрерывно собираются, обрабатываются и передаются в последующие системы. Потоковая обработка — это обработка (почти) в реальном времени.
Обработка данных в реальном времени имеет множество вариантов использования. Например, онлайн-брокерским платформам необходимо постоянно предоставлять актуальные данные; даже небольшая задержка может стать катастрофической при быстром совершении сделок.
Интеграция данных с приоритетом потоковой передачи, или потоковая интеграция, полностью сосредоточена на перемещении данных в реальном времени. Между непрерывным сбором данных в реальном времени и их доставкой в корпоративные и облачные пункты назначения данные должны перемещаться надежным и масштабируемым способом. И пока они перемещаются, данные часто должны проходить обработку, чтобы обрести реальную ценность за счет преобразований и обогащения. На каждом этапе принимаются архитектурные и технологические решения — не только на этапе проектирования, но и во время выполнения.
Каковы же лучшие практики для перемещения данных в реальном времени с использованием потоковой обработки? Как создать надежные и масштабируемые конвейеры перемещения данных? Вот 6 рекомендаций по потоковой обработке в реальном времени для принятия решений в режиме реального времени.
Рекомендации по потоковой обработке данных в реальном времени
1. Используйте подход «потоковая передача прежде всего» для интеграции данных
Первое и самое важное решение — выбрать подход «потоковая передача прежде всего» для интеграции. Это означает, что как минимум первичный сбор всех данных должен быть непрерывным и происходить в реальном времени. Пакетный или микропакетный сбор данных никогда не сможет обеспечить задержки, соответствующие реальному времени, и гарантировать, что ваши данные всегда актуальны. Необходимо внедрять такие технологии, как CDC (change data capture — отслеживание измененных данных) и отслеживание файлов (file tailing), чтобы гарантировать, что ваши данные всегда свежие.
2. Анализируйте данные в реальном времени с помощью Streaming SQL
Многие задачи по отчетности и аналитике можно решить с помощью отчетов, которые обновляются каждые 30 минут или реже. Однако некоторые бизнес-задачи и операционные задачи требуют предоставления данных конечным пользователям почти в реальном времени. Попытка сделать это в хранилище данных (облачном или локальном) может быть неоправданно дорогой и вызвать серьезные проблемы с производительностью.
Streaming SQL и представления в реальном времени позволяют выполнять SQL-запросы к данным, обрабатывая миллионы событий в режиме реального времени. Благодаря потоковой обработке вы можете обрабатывать и анализировать данные в течение миллисекунд после их сбора, прежде чем загружать их в хранилище для традиционных отчетов.
Машинное обучение при анализе потоковых данных поддерживает широкий спектр задач, включая прогнозную аналитику и обнаружение мошенничества. Потоковая обработка позволяет обучать модели машинного обучения в реальном времени.
Достижение максимальной производительности с помощью Streaming SQL имеет решающее значение для выполнения бизнес-целей и операционных задач аналитики в реальном времени. Для справки: процессор Tungsten Query Language (Streaming SQL) от Striim работает в 2–3 раза быстрее, чем процессор KSQL от Kafka:
Узнайте больше о бенчмарке Striim здесь.
3. Перемещайте данные в масштабе с низкой задержкой, минимизируя дисковый ввод-вывод
Весь смысл перемещения и обработки данных в реальном времени заключается в работе с огромными объемами данных с очень низкой задержкой. Если вы записываете данные на диск на каждом этапе потока, вы рискуете замедлить всю архитектуру. Это включает использование промежуточных топиков в системах обмена сообщениями с сохранением данных, таких как Kafka. Их следует использовать экономно, возможно, только в точке приема, а вся остальная обработка и перемещение должны происходить в оперативной памяти.
4. Оптимизируйте потоки данных, используя потоковые данные в реальном времени для нескольких целей
Для оптимизации потоков данных и минимизации использования ресурсов важно, чтобы данные собирались только один раз, но могли обрабатываться разными способами и доставляться в несколько конечных точек. Клиенты Striim часто используют один источник потоковой передачи для доставки в Kafka, облачные хранилища данных и облачные хранилища одновременно и в реальном времени.
5. Создание потоковых конвейеров данных не должно требовать написания пользовательского кода
Создание конвейеров данных и работа с потоковыми данными не должны требовать написания специального кода. Объединение нескольких компонентов с открытым исходным кодом и написание кода обработки требует команды разработчиков, снижает гибкость и создает проблемы при обслуживании. Платформа Striim позволяет тем, кто разбирается в данных, включая бизнес-аналитиков, инженеров данных и специалистов по анализу данных, работать с данными напрямую с помощью потокового SQL, ускоряя разработку и автоматически решая проблемы масштабируемости и надежности.
6. Обработка данных должна работать непрерывно
Приложения для перемещения и потоковой обработки данных в реальном времени должны работать непрерывно годами. Администраторы этих решений должны понимать состояние конвейеров данных и немедленно получать оповещения о любых проблемах.
Непрерывная проверка перемещения данных от источника к цели в сочетании с мониторингом в реальном времени может обеспечить спокойствие. Этот мониторинг может включать интеллектуальные функции, отслеживающие аномалии в форматах данных, объемах или сезонных характеристиках для поддержки надежных критически важных потоков данных. Кроме того, современные конвейеры данных предлагают возможности самовосстановления, включая автоматическое изменение схемы и корректирующие рабочие процессы, а также поддержку длительных транзакций.
Начните создавать потоковые конвейеры данных уже сегодня
Платформа интеграции данных в реальном времени Striim напрямую реализует все эти лучшие практики и многое другое, чтобы гарантировать, что потоковая передача данных в реальном времени наилучшим образом поддерживает гибридные облака, приложения реального времени и сценарии использования больших данных. Чтобы узнать больше о преимуществах перемещения данных в реальном времени с помощью Striim, посетите нашу страницу обзора платформы Striim, запланируйте быструю демонстрацию с техническим специалистом Striim или протестируйте Striim сегодня, чтобы получить свои данные там, где вы хотите, и тогда, когда они вам нужны.
