Рекомендации по потоковой обработке данных в реальном времени

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.

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:

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.