Srautinis duomenų apdorojimas: realaus laiko duomenų analizės galios atskleidimas

Šiandienos itin susietoje globalioje ekonomikoje duomenų vertė yra tiesiogiai susijusi su jų savalaikiškumu. Sprendimai, priimti remiantis informacija, kuri yra valandų ar net minučių senumo, gali reikšti praleistas galimybes, pajamų praradimą arba prastą klientų patirtį. Laukimo per naktį ataskaitų era baigėsi. Sveiki atvykę į realaus laiko duomenų pasaulį, kur įžvalgos generuojamos ne iš statinių praeities momentinių nuotraukų, o iš nuolatinio, nesibaigiančio informacijos srauto, kuris vyksta dabar. Tai yra srautinio duomenų apdorojimo sritis.

Šis išsamus vadovas padės jums naršyti srautinio duomenų apdorojimo kraštovaizdį. Išnagrinėsime jo pagrindines sąvokas, palyginsime jį su tradiciniais metodais, išnagrinėsime galingas technologijas, kurios jį varo, ir sužinosime, kaip jis keičia pramonės šakas nuo finansų iki logistikos visame pasaulyje.

Esminis poslinkis: nuo paketų prie srautų

Norėdami iš tikrųjų įvertinti srautinį duomenų apdorojimą, pirmiausia turime suprasti jo pirmtaką: paketų apdorojimą. Dešimtmečius paketų apdorojimas buvo duomenų analizės standartas. Modelis yra paprastas ir pažįstamas: rinkti duomenis per tam tikrą laikotarpį (valandą, dieną, mėnesį), saugoti juos ir tada paleisti didelį, išsamų darbą, kad būtų galima apdoroti viską vienu metu.

Pagalvokite apie tai kaip apie fotografinės juostos ryškinimą. Jūs darote daug nuotraukų, laukiate, kol ritinys bus pilnas, ir tada išryškinate jas visas tamsiame kambaryje, kad pamatytumėte rezultatus. Tai veiksminga daugeliui naudojimo atvejų, tokių kaip mėnesio pabaigos finansinės ataskaitos arba savaitės pardavimų analizė. Tačiau jis turi esminį apribojimą: latentinis periodas. Įžvalgos visada yra istorinės, atspindinčios realybę, kuri jau praėjo.

Srautinis duomenų apdorojimas, priešingai, yra tarsi tiesioginė vaizdo transliacija. Jis apdoroja duomenis nuolat, kai jie generuojami, įvykis po įvykio. Vietoj didelio, statinio duomenų ežero įsivaizduokite nuolat tekantį upę. Srautinis duomenų apdorojimas leidžia jums pasinerti į šią upę bet kuriuo metu ir analizuoti vandenį, kai jis teka pro šalį. Šis paradigmos poslinkis nuo „duomenų ramybės būsenoje“ prie „duomenų judesyje“ leidžia organizacijoms reaguoti į įvykius per milisekundes, o ne valandas.

Pagrindinės srautinio duomenų apdorojimo sąvokos

Norint sukurti patikimas realaus laiko sistemas, būtina suprasti keletą pagrindinių sąvokų, kurios atskiria srautinį duomenų apdorojimą nuo kitų duomenų paradigmų.

Įvykiai ir srautai

Srautinio duomenų apdorojimo pagrindas yra įvykis. Įvykis yra nekeičiamas įraas apie tai, kas įvyko konkrečiu laiku. Tai gali būti bet kas: klientas, spustelėjęs nuorodą svetainėje, jutiklio rodmuo iš gamyklos mašinos, finansinė operacija arba pristatymo transporto priemonės vietos atnaujinimas. Srautas yra tiesiog neribota, nuolatinė šių įvykių seka, surūšiuota pagal laiką.

Laikas: svarbiausias matmuo

Paskirstytoje sistemoje „dabar“ apibrėžimas gali būti stebėtinai sudėtingas. Srautinio duomenų apdorojimo sistemos formalizuoja tai atskirdamos du laiko tipus:

• Įvykio laikas: laikas, kada įvykis iš tikrųjų įvyko šaltinyje. Pavyzdžiui, momentas, kai vartotojas spustelėjo mygtuką savo mobiliojoje programėlėje. Tai dažnai yra pats tiksliausias laikas analizei.
• Apdorojimo laikas: laikas, kada įvykis apdorojamas analizės sistemos. Dėl tinklo latentinio periodo arba sistemos apkrovos tai gali būti gerokai vėliau nei įvykio laikas.

Nesutapimų tarp įvykio laiko ir apdorojimo laiko tvarkymas, ypač su nesutvarkytais įvykiais, yra didelis iššūkis, kurį sprendžia šiuolaikiniai srautinio duomenų apdorojimo varikliai.

Būsenos ir bebūsenis apdorojimas

Apdorojimą galima suskirstyti į kategorijas pagal jo priklausomybę nuo praeities informacijos:

• Bebūsenis apdorojimas: kiekvienas įvykis apdorojamas nepriklausomai, be jokio konteksto iš ankstesnių įvykių. Paprastas pavyzdys yra srauto filtravimas, kad būtų įtrauktos tik operacijos, viršijančios 1000 USD.
• Būsenos apdorojimas: įvykio apdorojimas priklauso nuo sukauptų ankstesnių įvykių rezultatų. Tai yra daug galingiau ir labiau paplitęs. Pavyzdžiui, norint apskaičiuoti vartotojo einamąjį vidutinį sesijos laiką, reikia saugoti ir atnaujinti informaciją (būseną) iš visų ankstesnių toje sesijoje įvykių. Šios būsenos valdymas atspariu gedimams, keičiamo dydžio būdu yra pagrindinė pažangių sistemų, tokių kaip Apache Flink, savybė.

Langų kūrimas: begalinių duomenų suvokimas

Kaip atlikti tokius apibendrinimus kaip „skaičiuoti“ arba „sumuoti“ duomenų srautui, kuris niekada nesibaigia? Atsakymas yra langų kūrimas. Langas suskaido begalinį srautą į baigtinius gabalus apdorojimui. Įprasti langų tipai apima:

• Krentantys langai: fiksuoto dydžio, nesiklojanys langai. Pavyzdžiui, kas 5 minutes apskaičiuojamas apsilankymų svetainėje skaičius.
• Slankūs langai: fiksuoto dydžio, persidengiantys langai. Pavyzdžiui, apskaičiuojamas slenkantis akcijų kainos vidurkis per paskutinę 1 minutę, atnaujinamas kas 10 sekundžių.
• Sesijos langai: dinamiškai keičiamo dydžio langai, pagrįsti vartotojo veikla. Sesijos langas sugrupuoja įvykius pagal neveiklos laikotarpį. Pavyzdžiui, visų paspaudimų iš vieno vartotojo apsilankymo elektroninės prekybos svetainėje grupavimas.

Architektūriniai modeliai: Lambda ir Kappa

Organizacijoms pradėjus diegti realaus laiko apdorojimą, atsirado du dominuojantys architektūriniai modeliai, skirti valdyti tiek istorinių, tiek realaus laiko duomenų tvarkymo sudėtingumą.

Lambda architektūra

Lambda architektūra buvo ankstyvas bandymas gauti geriausią iš abiejų pasaulių. Ji prižiūri du atskirus duomenų apdorojimo konvejerius:

1. Paketinės apdorojimo pakopa: Tai yra tradicinis paketinis apdorojimo konvejeris, kuris periodiškai apdoroja visą istorinį duomenų rinkinį, kad sukurtų išsamų, tikslų vaizdą (pagrindinį duomenų rinkinį).
2. Greičio pakopa (arba srautinio apdorojimo pakopa): ši pakopa apdoroja duomenis realiu laiku, kad pateiktų mažo latentinio periodo naujausių duomenų vaizdus. Ji kompensuoja didelį paketinės apdorojimo pakopos latentinį periodą.

Užklausos atsakomos derinant rezultatus iš paketinės ir greičio pakopų. Nors ji yra galinga, pagrindinis jos trūkumas yra sudėtingumas; turite kurti, prižiūrėti ir derinti dvi atskiras sistemas su skirtingomis kodo bazėmis.

Kappa architektūra

Pasiūlyta kaip Lambda supaprastinimas, Kappa architektūra visiškai pašalina paketinę apdorojimo pakopą. Ji teigia, kad jei jūsų srautinio duomenų apdorojimo sistema yra pakankamai patikima, galite tvarkyti tiek realaus laiko analizę, tiek istorinį apdorojimą su viena technologijų krūva.

Pagal šį modelį viskas yra srautas. Norėdami iš naujo apskaičiuoti istorinius vaizdus (uždavinį, skirtą paketinei pakopai Lambda), tiesiog paleiskite visą įvykių srautą nuo pradžios per savo srautinio duomenų apdorojimo variklį. Šis vieningas metodas žymiai sumažina veiklos sudėtingumą ir tapo vis populiaresnis, nes srautinio duomenų apdorojimo sistemos tapo galingesnės ir pajėgesnės tvarkyti didžiulę būseną.

Pagrindinės technologijos srautinio duomenų apdorojimo ekosistemoje

Klestinti atvirojo kodo ir debesų ekosistema palaiko realaus laiko duomenų konvejerio diegimą. Štai keletas įtakingiausių technologijų:

Pranešimų siuntimas ir priėmimas: pagrindas

Prieš apdorojant srautą, jums reikia patikimo būdo jį priimti ir saugoti. Čia atsiranda įvykių srautinio perdavimo platformos.

Apache Kafka: Kafka tapo de facto standartu didelio pralaidumo, atsparaus gedimams įvykių srautinio perdavimo. Ji veikia kaip paskirstytas žurnalas, leidžiantis daugeliui gamintojų sistemų skelbti įvykių srautus, o daugeliui vartotojų sistemų - užsiprenumeruoti juos realiu laiku. Jos gebėjimas patvariai saugoti didžiulius duomenų kiekius ir įgalinti pakartojamumą paverčia ją Kappa architektūros pagrindu.

Apdorojimo sistemos: varikliai

Tai yra varikliai, kurie vykdo analitinę logiką duomenų srautuose.

• Apache Flink: Plačiai vertinama kaip tikro, įvykio po įvykio srautinio duomenų apdorojimo lyderė. Pagrindinės Flink stiprybės yra jos sudėtingas būsenos valdymas, tvirtas įvykio laiko palaikymas ir tvirtos nuoseklumo garantijos (tiksliai vieną kartą apdorojimas). Tai yra geriausias pasirinkimas sudėtingoms programoms, tokioms kaip sukčiavimo aptikimas ir realaus laiko mašininis mokymasis.
• Apache Spark Streaming: Iš pradžių paremtas mikro paketų kūrimo modeliu (duomenų apdorojimas labai mažose, atskirose pakuotėse), naujesnis Spark variklis „Structured Streaming“ priartėjo prie tikro srautinio perdavimo modelio. Jis naudojasi didele Spark ekosistema ir puikiai tinka suvienyti srautinio perdavimo ir paketinių apdorojimo darbo krūvius.
• Kafka Streams: Lengva kliento biblioteka, skirta kurti srautinio perdavimo programas tiesiai ant Apache Kafka. Tai nėra atskiras klasteris, o biblioteka, kurią įterpiate į savo programą. Tai palengvina diegimą ir valdymą naudojimo atvejais, kurie jau yra labai investuoti į Kafka ekosistemą.

Debesu pagrįsti sprendimai

Pagrindiniai debesų paslaugų teikėjai siūlo valdomas paslaugas, kurios pašalina šių sistemų nustatymo ir mastelio keitimo sudėtingumą:

• Amazon Kinesis: AWS paslaugų rinkinys, skirtas realaus laiko duomenims, įskaitant Kinesis Data Streams (priėmimui) ir Kinesis Data Analytics (apdorojimui su SQL arba Flink).
• Google Cloud Dataflow: Visiškai valdoma paslauga, skirta tiek srautiniam, tiek paketiniam apdorojimui, pagrįsta atvirojo kodo Apache Beam modeliu. Ji siūlo galingą automatinį mastelio keitimą ir veiklos paprastumą.
• Azure Stream Analytics: Realaus laiko analizės paslauga iš Microsoft Azure, kuri naudoja paprastą, į SQL panašią užklausų kalbą duomenims apdoroti iš šaltinių, tokių kaip Azure Event Hubs (Microsoft Kafka ekvivalentas).

Realaus pasaulio naudojimo atvejai, keičiantys pasaulines pramonės šakas

Tikroji srautinio duomenų apdorojimo galia matoma praktiniame pritaikyme. Tai nėra teorinė sąvoka, o technologija, skatinanti apčiuopiamą verslo vertę visame pasaulyje.

Finansai ir FinTech: momentinis sukčiavimo aptikimas

Klientas Tokijuje naudoja savo kreditinę kortelę. Per kelias milisekundes srautinio duomenų apdorojimo sistema analizuoja operaciją pagal jų istorinius išlaidų modelius, vietos duomenis ir žinomus sukčiavimo parašus. Jei aptinkamas anomalija, operacija blokuojama ir siunčiamas įspėjimas - visa tai dar nebaigus operacijos. Tai neįmanoma naudojant paketinį apdorojimą, kuris sukčiavimą galėtų aptikti tik po kelių valandų, kai žala jau padaryta.

El. prekyba ir mažmeninė prekyba: dinamiška ir suasmeninta patirtis

Tarptautinis el. prekybos milžinas realiu laiku apdoroja milijonus spustelėjimų srauto įvykių. Vartotojui naršant, sistema analizuoja jų elgesį ir nedelsdama atnaujina produktų rekomendacijas. Ji taip pat gali palaikyti dinamišką kainodarą, koreguojant kainas pagal realaus laiko paklausą, konkurentų kainodarą ir atsargų lygį. Per staigų išpardavimą ji realiu laiku stebi atsargas, užkertant kelią per dideliam pardavimui ir suteikiant klientams tikslią informaciją apie atsargas.

Logistika ir transportas: realaus laiko tiekimo grandinės optimizavimas

Pasaulinė laivybos įmonė savo sunkvežimius ir konteinerius aprūpina IoT jutikliais. Šie jutikliai transliuoja duomenis apie vietą, temperatūrą ir degalų lygį. Centrinė srautinio duomenų apdorojimo platforma priima šiuos duomenis, leisdama įmonei realiu laiku stebėti visą savo parką. Ji gali nukreipti transporto priemones, kad išvengtų spūsčių, numatyti priežiūros poreikius, kad būtų išvengta gedimų, ir užtikrinti, kad temperatūrai jautrūs kroviniai (pvz., farmacijos produktai ar maistas) išliktų saugiose ribose, užtikrinant visapusišką matomumą ir efektyvumą.

Telekomunikacijos: aktyvus tinklo stebėjimas

Daugianacionalinis telekomunikacijų operatorius per dieną apdoroja milijardus tinklo įvykių iš korinių bokštų ir maršrutizatorių. Analizuodami šį duomenų srautą realiu laiku, inžinieriai gali aptikti anomalijas, kurios rodo galimus tinklo gedimus. Tai leidžia jiems aktyviai spręsti problemas, kol klientai nepatiria paslaugų trikdžių, žymiai pagerindami paslaugų kokybę (QoS) ir sumažindami klientų nutekėjimą.

Gamyba ir pramoninis IoT (IIoT): numatoma priežiūra

Jutikliai ant sunkiosios technikos gamykloje transliuoja duomenis apie vibraciją, temperatūrą ir našumą. Srautinio duomenų apdorojimo programa nuolat analizuoja šiuos srautus, kad aptiktų modelius, kurie atsiranda prieš įrangos gedimą. Tai leidžia gamyklai pereiti nuo reaktyvaus arba suplanuoto priežiūros modelio prie numatomojo, aptarnaujant mašinas prieš pat joms sugendant. Tai sumažina prastovų laiką, sumažina priežiūros išlaidas ir padidina gamybos apimtį.

Navigacija realaus laiko sistemų iššūkiuose

Nors neįtikėtinai galingos, srautinio duomenų apdorojimo sistemų kūrimas ir valdymas nėra be iššūkių. Sėkmingam diegimui reikia atidžiai apsvarstyti keletą veiksnių.

Sudėtingumas ir mastelio keitimas

Realaus laiko paskirstytos sistemos iš prigimties yra sudėtingesnės nei jų paketiniai atitikmenys. Jos turi būti sukurtos veikti 24 valandas per parą, 7 dienas per savaitę, valdyti kintančias apkrovas ir horizontaliai keisti mastelį tarp daugelio mašinų. Tam reikia didelės inžinerinės patirties paskirstytos kompiuterijos ir sistemos architektūros srityse.

Duomenų tvarkymas ir savalaikiškumas

Visuotinėje sistemoje įvykiai gali atvykti nesutvarkyti dėl tinklo latentinio periodo. Įvykis, kuris įvyko pirmas, į apdorojimo variklį gali atvykti antras. Patikima srautinio duomenų apdorojimo sistema turi sugebėti tai tvarkyti, paprastai naudodama įvykio laiką ir vandens ženklus, kad teisingai sugrupuotų ir analizuotų duomenis teisingame laiko kontekste.

Atsparumas gedimams ir duomenų garantijos

Kas nutinka, jei jūsų apdorojimo klasteryje sugenda mašina? Sistema turi sugebėti atsigauti neprarandant duomenų arba negaunant neteisingų rezultatų. Tai lemia skirtingas apdorojimo garantijas:

• Daugiausia vieną kartą: kiekvienas įvykis apdorojamas vieną kartą arba visai neapdorojamas. Gedimo atveju galimas duomenų praradimas.
• Mažiausiai vieną kartą: garantuojama, kad kiekvienas įvykis bus apdorotas, tačiau atkūrimo metu jis gali būti apdorotas daugiau nei vieną kartą. Tai gali lemti pasikartojančius rezultatus.
• Tiksliai vieną kartą: garantuojama, kad kiekvienas įvykis bus apdorotas tiksliai vieną kartą, net ir gedimų atveju. Tai yra ideali, bet techniškai sudėtingiausia garantija, kurią reikia pasiekti, ir tai yra pagrindinė pažangių sistemų, tokių kaip Flink, savybė.

Būsenos valdymas

Bet kuriai būsenos programai sukauptos būsenos valdymas tampa kritiniu iššūkiu. Kur saugoma būsena? Kaip ji atsarginė kopija? Kaip ji keičiasi, kai auga jūsų duomenų apimtis? Šiuolaikinės sistemos teikia sudėtingus mechanizmus paskirstytos, atsparios gedimams būsenos valdymui, tačiau tai išlieka pagrindinis dizaino aspektas.

Pradžia: jūsų kelias į realaus laiko analitiką

Srautinio duomenų apdorojimo diegimas yra kelionė. Štai keletas įgyvendinamų veiksmų organizacijoms, norinčioms panaudoti jo galią:

1. Pradėkite nuo didelės vertės naudojimo atvejo: Nemėginkite išvirti vandenyno. Nustatykite konkrečią verslo problemą, kur realaus laiko duomenys suteikia aiškų ir reikšmingą pranašumą prieš paketinį apdorojimą. Realaus laiko stebėjimas, anomalijų aptikimas arba paprastas realaus laiko įspėjimas dažnai yra puikūs atspirties taškai.
2. Pasirinkite tinkamą technologijų krūvą: Įvertinkite savo komandos įgūdžius ir savo veiklos pajėgumą. Valdoma debesų paslauga (pvz., Kinesis arba Dataflow) gali žymiai sumažinti veiklos naštą ir pagreitinti kūrimą. Jei jums reikia daugiau kontrolės arba turite konkrečių reikalavimų, savarankiškai priglaustas atvirojo kodo krūvas (pvz., Kafka ir Flink) gali būti tinkamesnis.
3. Įsisavinkite į įvykius orientuotą mąstyseną: Tai yra kultūrinis ir architektūrinis poslinkis. Paskatinkite savo komandas mąstyti apie verslo procesus ne kaip apie būseną duomenų bazėje, o kaip apie eilę nekeičiamų įvykių, kurie įvyksta laikui bėgant. Šis pirmas įvykis yra pagrindas šiuolaikinėms, keičiamo dydžio realaus laiko sistemoms.
4. Investuokite į stebėjimą ir pastebimumą: Realaus laiko sistemoms reikia realaus laiko stebėjimo. Jums reikia patikimų informacijos suvestinių ir įspėjimų, kad galėtumėte stebėti duomenų latentinį periodą, pralaidumą ir apdorojimo teisingumą. Sistemoje, kuri niekada nesustoja, negalite laukti dienos ataskaitos, kad pasakytumėte, jog kažkas negerai.

Ateitis yra srautinis

Srautinis duomenų apdorojimas nebėra nišinė technologija, skirta kelioms konkrečioms pramonės šakoms. Jis sparčiai tampa šiuolaikinės duomenų architektūros kertiniu akmeniu. Žvelgiant į ateitį, kelios tendencijos paspartins jo diegimą dar labiau.

Realaus laiko AI ir mašininis mokymasis

Srautinio duomenų apdorojimo integravimas su AI/ML yra viena iš įdomiausių sričių. Užuot mokant modelius neprisijungus ir diegiant juos kaip statinius artefaktus, organizacijos kuria sistemas, kurios gali atlikti realaus laiko išvadą srautiniais duomenimis ir netgi nuolat atnaujinti arba iš naujo apmokyti modelius, kai atvyksta nauji duomenys (sąvoka, žinoma kaip mokymasis internetu).

Krašto atsiradimas

Sprogus IoT įrenginių skaičiui, dažnai neefektyvu siųsti visus neapdorotus jutiklių duomenis į centrinį debesį apdorojimui. Srautinis duomenų apdorojimas „krašte“ - ant pačių įrenginių arba šalia jų - leidžia nedelsiant atlikti mažo latentinio periodo analizę ir filtravimą. Tik svarbūs įvykiai arba suvestinės tada siunčiami į centrinę sistemą, sumažinant pralaidumą ir pagerinant atsakymo laiką.

Realaus laiko duomenų demokratizavimas

Kadangi įrankiai ir platformos tampa patogesni vartotojui, ypač su srautinio perdavimo SQL augimu, galimybė kurti realaus laiko programas išsiplės už specializuotų duomenų inžinierių. Duomenų analitikai ir mokslininkai turės galimybę tiesiogiai užklausti ir analizuoti tiesioginius duomenų srautus, atskleidžiant naujas įžvalgas ir paspartinant inovacijas.

Išvada: plaukimas realaus laiko duomenų banga

Perėjimas nuo paketinio prie srautinio duomenų apdorojimo yra ne tik technologinis atnaujinimas; tai esminis verslo veiklos ir konkurencijos būdo pasikeitimas. Tai atspindi poslinkį nuo pasyvios, istorinės analizės prie aktyvaus, momentinio intelekto. Apdorodamos duomenis, kai jie gimsta, organizacijos gali kurti sistemas, kurios yra ne tik reaktyvios, bet ir aktyvios, numatančios klientų poreikius, užkertančios kelią gedimams ir išnaudojančios galimybes tą akimirką, kai jos atsiranda.

Nors kelias į patikimų srautinio duomenų apdorojimo sistemų diegimą turi savo sudėtingumų, strateginiai pranašumai yra nenuginčijami. Bet kuriai organizacijai, norinčiai klestėti sparčiai besikeičiančiame, duomenimis paremtame XXI amžiaus kraštovaizdyje, nuolatinio duomenų srauto panaudojimas nebėra pasirinkimas - tai imperatyvas. Srautas teka; atėjo laikas įšokti.