QQinfo

În acest articol ne propunem să explorăm ce sunt datele de tip streaming, cum funcționează, să oferim exemple relevante și bune practici, precum și câteva sfaturi practice care să te ajute să le înțelegi și să le gestionezi eficient.

Ce sunt datele de tip streaming?

Datele de tip streaming se referă la date care curg continuu de la un sistem sursă către un sistem țintă. Ele sunt, de obicei, generate simultan și la viteză mare de multiple surse de date, care pot include aplicații, senzori IoT, fișiere de jurnal și servere.
Arhitectura pentru date de tip streaming permite consumarea, stocarea, îmbogățirea și analiza acestor date în timp real, pe măsură ce sunt generate. Analiza în timp real oferă perspective mai profunde asupra afacerii și activității clienților și permite reacții rapide la condițiile în schimbare. Aceste informații „în timp real” te pot ajuta să răspunzi mai rapid decât concurenții tăi la evenimentele de pe piață și la problemele clienților.

Beneficiile datelor de tip streaming

Fluxurile tradiționale de date extrag, transformă și încarcă datele înainte ca acestea să poată fi utilizate. Însă, având în vedere varietatea largă de surse și volumul și viteza cu care sunt generate datele astăzi, pipeline-urile tradiționale nu pot ține pasul pentru procesarea aproape în timp real sau în timp real.
Dacă organizația ta gestionează date mari și produce un flux constant de date în timp real, un proces robust de date de tip streaming îți va permite să reacționezi mai rapid la diverse situații. În cele din urmă, acest lucru te poate ajuta să:

• Crești satisfacția clienților
• Faci compania mai competitivă
• Reduci cheltuielile cu infrastructura
• Diminuezi fraudele și alte pierderi

Mai jos sunt prezentate caracteristicile și beneficiile specifice care susțin aceste rezultate la nivel înalt.
Competitivitate și satisfacția clienților. Procesarea în flux permite aplicațiilor, cum ar fi instrumentele moderne de BI, să genereze automat rapoarte, alerte și alte acțiuni ca răspuns la date, de exemplu atunci când KPI-urile ating anumite praguri. Aceste instrumente pot, de asemenea, să analizeze datele, folosind adesea algoritmi de machine learning, și să ofere vizualizări interactive care îți furnizează perspective în timp real. Aceste informații „în momentul evenimentului” te pot ajuta să reacționezi mai rapid decât concurenții tăi la evenimentele de pe piață și la problemele clienților.
Reducerea cheltuielilor cu infrastructura. Procesarea tradițională a datelor implică, de obicei, stocarea unor volume masive de date în data warehouse-uri sau data lake-uri. În cazul procesării fluxurilor de evenimente, datele sunt stocate, de regulă, în volume mai mici, ceea ce conduce la costuri mai reduse de stocare și hardware. În plus, fluxurile de date permit o monitorizare și raportare mai eficientă a sistemelor IT, ajutând la identificarea și rezolvarea rapidă a problemelor serverelor, sistemelor și dispozitivelor.
Reducerea fraudelor și a altor pierderi. Monitorizarea în timp real a fiecărui aspect al afacerii te menține conștient de probleme care pot genera rapid pierderi semnificative, cum ar fi fraude, breșe de securitate, lipsuri de inventar sau probleme de producție. Streaming-ul de date în timp real îți permite să reacționezi rapid și chiar să previi aceste probleme înainte să escaladeze.

Exemple de date de tip streaming

Cele mai comune cazuri de utilizare a datelor în flux sunt streaming-ul media, tranzacțiile bursiere și analiza în timp real. Totuși, procesarea fluxurilor de date este aplicată pe scară largă în aproape toate industriile de astăzi. Aceasta se datorează creșterii continue a volumelor mari de date, Internet of Things (IoT), aplicațiilor în timp real și așteptărilor clienților pentru recomandări personalizate și răspuns imediat.
Datele de tip streaming sunt esențiale pentru orice aplicații care depind de informații „în momentul evenimentului” pentru a susține următoarele cazuri de utilizare:

• Streaming media
• Tranzacții bursiere
• Analiză în timp real
• Detectarea fraudelor
• Monitorizarea IT
• Mesagerie instantanee
• Geolocație
• Controlul stocurilor
• Fluxuri din rețele sociale
• Jocuri video multiplayer
• Servicii de tip ride-sharing

Alte exemple de aplicare a streaming-ului de date în timp real includ:

• Oferirea unei experiențe de client actualizate și fără întreruperi pe toate dispozitivele.
• Monitorizarea echipamentelor și programarea intervențiilor sau comandarea pieselor noi atunci când sunt detectate probleme.
• Optimizarea conținutului online și a ofertelor promoționale în funcție de profilul fiecărui utilizator.

Cum funcționează datele de tip streaming

Să începem cu o analogie pentru a înțelege conceptul înainte de a intra în detalii. O modalitate de a gândi datele de tip streaming este să le comparăm cu modul în care posturile de radio transmit constant pe anumite frecvențe. (Aceste frecvențe sunt asemănătoare cu „subiectele” de date și nu le vei consuma până nu îți setezi procesorul să le recepționeze.) Când îți reglezi radio-ul pe o anumită frecvență, acesta preia semnalul și îl procesează astfel încât să devină sunet pe care îl poți înțelege. Vrei ca radio-ul tău să fie suficient de rapid pentru a ține pasul cu transmisia, iar dacă vrei o copie a muzicii, trebuie să o înregistrezi, deoarece odată transmisă, aceasta dispare.
Pentru a procesa datele de tip streaming folosind sisteme de streaming precum Apache Kafka, Confluent, Google Pub/Sub, Amazon Kinesis sau Azure Event Hubs, sunt necesare două straturi principale:

• Stocare. Acest strat trebuie să permită citiri și scrieri rapide, la costuri reduse, ale fluxurilor mari de date, suportând consistență puternică și păstrarea ordinii înregistrărilor.
• Procesare. Acest strat consumă și realizează calcule asupra datelor din stratul de stocare. De asemenea, el indică stratului de stocare să elimine datele care nu mai sunt necesare.

Este nevoie de o arhitectură cloud mai amplă pentru a valorifica pe deplin potențialul datelor de tip streaming. Sistemele de procesare în flux, precum Apache Kafka, pot consuma, stoca, îmbogăți și analiza datele „în mișcare”. Mai mult, mai multe companii de servicii cloud oferă posibilitatea de a construi un flux de date gata de utilizare („off-the-shelf”). Totuși, aceste opțiuni s-ar putea să nu îți satisfacă toate cerințele sau te-ai putea confrunta cu provocări atunci când lucrezi cu bazele de date sau sistemele tale legacy. Vestea bună este că există un ecosistem robust de instrumente pe care le poți folosi, unele open source, pentru a-ți construi propriul flux de date personalizat („bespoke”).

Cum să construiești propriul flux de date. În continuare, descriem modul în care funcționează datele de tip streaming și prezentăm tehnologiile de streaming pentru fiecare dintre cei patru pași esențiali în construirea propriului flux de date.