സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ്: തത്സമയ ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിന്റെ ശക്തി അൺലോക്ക് ചെയ്യുന്നു

ഇന്നത്തെ ഹൈപ്പർ-കണക്റ്റഡ് ആഗോള സമ്പദ്‌വ്യവസ്ഥയിൽ, ഡാറ്റയുടെ മൂല്യം അതിന്റെ സമയബന്ധിതത്വവുമായി നേരിട്ട് ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. മണിക്കൂറുകളോ മിനിറ്റുകളോ പഴക്കമുള്ള വിവരങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി എടുക്കുന്ന തീരുമാനങ്ങൾ നഷ്ട്ടപെട്ട അവസരങ്ങൾ, വരുമാന നഷ്ടം അല്ലെങ്കിൽ ഉപഭോക്തൃ അനുഭവത്തിൽ വിട്ടുവീഴ്ച എന്നിവക്ക് കാരണമായേക്കാം. രാത്രിയിലെ റിപ്പോർട്ടുകൾക്കായി കാത്തിരിക്കുന്ന യുഗം അവസാനിച്ചു. തത്സമയ ഡാറ്റയുടെ ലോകത്തിലേക്ക് സ്വാഗതം, അവിടെ സ്ഥിരമായ പഴയകാല ചിത്രീകരണങ്ങളിൽ നിന്നല്ല, മറിച്ച് ഇപ്പോൾ നടക്കുന്ന വിവരങ്ങളുടെ തുടർച്ചയായ, അവസാനമില്ലാത്ത ഒഴുക്കിൽ നിന്നാണ് ഉൾക്കാഴ്ചകൾ ഉണ്ടാകുന്നത്. ഇതാണ് സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ മേഖല.

ഈ സമഗ്രമായ ഗൈഡ് സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പിലൂടെ സഞ്ചരിക്കും. അതിന്റെ അടിസ്ഥാന ആശയങ്ങൾ ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും, പരമ്പരാഗത രീതികളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യും, അത് നയിക്കുന്ന ശക്തമായ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ പരിശോധിക്കുകയും ധനകാര്യം മുതൽ ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ലോജിസ്റ്റിക്സ് വരെ ഇത് എങ്ങനെ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കുന്നു എന്ന് കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യും.

അടിസ്ഥാനപരമായ മാറ്റം: ബാച്ചുകളിൽ നിന്ന് സ്ട്രീമുകളിലേക്ക്

സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗിനെ ശരിക്കും അഭിനന്ദിക്കുന്നതിന്, അതിന്റെ മുൻഗാമിയായ ബാച്ച് പ്രോസസ്സിംഗ് നമ്മൾ ആദ്യം മനസ്സിലാക്കണം. പതിറ്റാണ്ടുകളായി, ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിന്റെ മാനദണ്ഡമാണ് ബാച്ച് പ്രോസസ്സിംഗ്. ഈ മാതൃക ലളിതവും പരിചിതവുമാണ്: ഒരു കാലയളവിനുള്ളിൽ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുക (ഒരു മണിക്കൂർ, ഒരു ദിവസം, ഒരു മാസം), അത് സംഭരിക്കുക, തുടർന്ന് എല്ലാം ഒരേസമയം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് ഒരു വലിയ, സമഗ്രമായ ജോലി പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.

ഫോട്ടോഗ്രാഫിക് ഫിലിം വികസിപ്പിക്കുന്നതുപോലെ ഇതിനെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുക. നിങ്ങൾ ധാരാളം ചിത്രങ്ങൾ എടുക്കുന്നു, റോൾ നിറയുന്നതുവരെ കാത്തിരിക്കുന്നു, തുടർന്ന് ഫലങ്ങൾ കാണുന്നതിന് അവയെല്ലാം ഒരു ഇരുട്ടുമുറിയിൽ വികസിപ്പിക്കുക. ഇത് നിരവധി ഉപയോഗ കേസുകൾക്ക് ഫലപ്രദമാണ്, അതായത്, മാസാവസാന സാമ്പത്തിക റിപ്പോർട്ടിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ പ്രതിവാര വിൽപ്പന വിശകലനം. എന്നിരുന്നാലും, ഇതിന് ഒരു നിർണായക പരിമിതിയുണ്ട്: കാലതാമസം. ഉൾക്കാഴ്ചകൾ എപ്പോഴും ചരിത്രപരമാണ്, ഇതിനകം കഴിഞ്ഞ യാഥാർത്ഥ്യത്തെ ഇത് പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു.

നേരെമറിച്ച്, സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് ഒരു തത്സമയ വീഡിയോ ഫീഡിന് സമാനമാണ്. ഇത് ഡാറ്റ ഉണ്ടാകുമ്പോൾ തന്നെ, ഇവന്റ് അനുസരിച്ച് ഇവന്റ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. വലിയതും, സ്ഥിരവുമായ ഡാറ്റ തടാകത്തിനുപകരം, നിരന്തരം ഒഴുകി നടക്കുന്ന ഒരു നദി സങ്കൽപ്പിക്കുക. സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് ഏതെങ്കിലും സമയത്തും ഈ നദിയിലേക്ക് ഇറങ്ങാനും അത് ഒഴുകിപ്പോകുമ്പോൾ വെള്ളം വിശകലനം ചെയ്യാനും നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. “വിശ്രമത്തിലുള്ള ഡാറ്റ”യിൽ നിന്ന് “ചലിക്കുന്ന ഡാറ്റ”യിലേക്കുള്ള ഈ മാതൃക മാറ്റം, മണിക്കൂറുകളല്ല, മില്ലിസെക്കൻഡുകളിൽ ഇവന്റുകളോട് പ്രതികരിക്കാൻ ഓർഗനൈസേഷനുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ പ്രധാന ആശയങ്ങൾ

ശക്തമായ തത്സമയ സിസ്റ്റങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന്, മറ്റ് ഡാറ്റാ പാരാഡിഗമുകളിൽ നിന്ന് സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗിനെ വേർതിരിക്കുന്ന ചില അടിസ്ഥാന ആശയങ്ങൾ ഗ്രഹിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.

ഇവന്റുകളും സ്ട്രീമുകളും

സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ കാതൽ ഇവന്റ് ആണ്. ഒരു ഇവന്റ് ഒരു പ്രത്യേക സമയത്ത് സംഭവിച്ച ഒന്നിന്റെ മാറ്റാനാവാത്ത രേഖയാണ്. അത് എന്തും ആകാം: ഒരു ഉപഭോക്താവ് ഒരു വെബ്‌സൈറ്റിലെ ലിങ്കിൽ ക്ലിക്കുചെയ്യുന്നു, ഒരു ഫാക്ടറി മെഷീനിൽ നിന്നുള്ള സെൻസർ റീഡിംഗ്, ഒരു സാമ്പത്തിക ഇടപാട്, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ഡെലിവറി വാഹനത്തിൽ നിന്നുള്ള ലൊക്കേഷൻ അപ്‌ഡേറ്റ്. ഒരു സ്ട്രീം എന്നാൽ സമയത്തിനനുസരിച്ച് അടുക്കിയ ഈ ഇവന്റുകളുടെ, പരിധിയില്ലാത്ത, തുടർച്ചയായ ശ്രേണിയാണ്.

സമയം: ഏറ്റവും നിർണായകമായ അളവ്

ഒരു വിതരണം ചെയ്ത സിസ്റ്റത്തിൽ, “ഇപ്പോൾ” നിർവചിക്കുന്നത് അതിശയിപ്പിക്കുന്നത്ര സങ്കീർണ്ണമാണ്. സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ രണ്ട് തരത്തിലുള്ള സമയങ്ങൾ തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചുകൊണ്ട് ഇത് ഔപചാരികമാക്കുന്നു:

• ഇവന്റ് സമയം: ഇവന്റ് യഥാർത്ഥത്തിൽ ഉറവിടത്തിൽ സംഭവിച്ച സമയം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഉപയോക്താവ് അവരുടെ മൊബൈൽ ആപ്പിൽ ഒരു ബട്ടണിൽ ക്ലിക്കുചെയ്ത നിമിഷം. വിശകലനത്തിന് ഇത് പലപ്പോഴും ഏറ്റവും കൃത്യമായ സമയമാണ്.
• പ്രോസസ്സിംഗ് സമയം: വിശകലന സംവിധാനം ഇവന്റ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന സമയം. നെറ്റ്‌വർക്ക് കാലതാമസമോ സിസ്റ്റം ലോഡോ കാരണം, ഇത് ഇവന്റ് സമയത്തേക്കാൾ വളരെ വൈകിയേക്കാം.

പ്രത്യേകിച്ച് ഓർഡർ ഇല്ലാത്ത ഇവന്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, ഇവന്റ് സമയവും പ്രോസസ്സിംഗ് സമയവും തമ്മിലുള്ള പൊരുത്തക്കേടുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് ആധുനിക സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് എഞ്ചിനുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത് പരിഹരിക്കാനാണ്.

സ്ഥിരമായതും, സ്ഥിരമല്ലാത്തതുമായ പ്രോസസ്സിംഗ്

മുമ്പത്തെ വിവരങ്ങളെ ആശ്രയിച്ച് പ്രോസസ്സിംഗ് വർഗ്ഗീകരിക്കാം:

• സ്ഥിരമല്ലാത്ത പ്രോസസ്സിംഗ്: ഓരോ ഇവന്റും മുൻ ഇവന്റുകളിൽ നിന്നുള്ള ഏതെങ്കിലും പശ്ചാത്തലമില്ലാതെ, സ്വതന്ത്രമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു. 1000 ഡോളറിൽ കൂടുതലുള്ള ഇടപാടുകൾ മാത്രം ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിനായി ഒരു സ്ട്രീം ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നത് ഒരു ലളിതമായ ഉദാഹരണമാണ്.
• സ്ഥിരമായ പ്രോസസ്സിംഗ്: ഒരു ഇവന്റ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് മുൻ ഇവന്റുകളുടെ ശേഖരിച്ച ഫലങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഇത് വളരെ ശക്തവും സാധാരണവുമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഉപയോക്താവിന്റെ ശരാശരി സെഷൻ സമയം കണക്കാക്കാൻ, ആ സെഷനിലെ എല്ലാ മുൻ ഇവന്റുകളിൽ നിന്നുമുള്ള വിവരങ്ങൾ സംഭരിക്കുകയും അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുകയും വേണം (‘സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ’). Apache Flink പോലുള്ള നൂതന ഫ്രെയിംവർക്കുകളുടെ പ്രധാന സവിശേഷതയാണ്, ഈ അവസ്ഥ ഒരുപോലെ കൈകാര്യം ചെയ്യുക എന്നത്.

വിൻഡോയിംഗ്: അനന്തമായ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് അർത്ഥമുണ്ടാക്കുന്നു

ഒരിക്കലും അവസാനിക്കാത്ത ഒരു ഡാറ്റാ സ്ട്രീമിൽ ‘എണ്ണം’ അല്ലെങ്കിൽ ‘തുക’ പോലുള്ള അഗ്രഗേഷനുകൾ എങ്ങനെ നടത്തും? ഇതിനുള്ള ഉത്തരം വിൻഡോയിംഗ് ആണ്. ഒരു വിൻഡോ പ്രോസസ്സിംഗിനായി അനന്തമായ സ്ട്രീമിനെ പരിമിതമായ ഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നു. സാധാരണ വിൻഡോ തരങ്ങൾ ഇവയാണ്:

• ടിംബ്ലിംഗ് വിൻഡോസ്: സ്ഥിര വലുപ്പത്തിലുള്ളതും, ഓവർലാപ്പ് ചെയ്യാത്തതുമായ വിൻഡോകൾ. ഉദാഹരണത്തിന്, ഓരോ 5 മിനിറ്റിലും വെബ്‌സൈറ്റ് സന്ദർശനങ്ങളുടെ എണ്ണം കണക്കാക്കുക.
• സ്ലൈഡിംഗ് വിൻഡോസ്: സ്ഥിര വലുപ്പത്തിലുള്ളതും, ഓവർലാപ്പ് ചെയ്യുന്നതുമായ വിൻഡോകൾ. ഉദാഹരണത്തിന്, ഓരോ 10 സെക്കൻഡിലും അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്ന, കഴിഞ്ഞ 1 മിനിറ്റിനുള്ളിൽ ഒരു ഓഹരി വിലയുടെ നീങ്ങുന്ന ശരാശരി കണക്കാക്കുക.
• സെഷൻ വിൻഡോസ്: ഉപയോക്തൃ പ്രവർത്തനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഡൈനാമിക് വലുപ്പമുള്ള വിൻഡോകൾ. ഒരു സെഷൻ വിൻഡോ നിഷ്‌ക്രിയത്വത്തിന്റെ കാലയളവിനാൽ ഇവന്റുകൾ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഇ-കൊമേഴ്‌സ് സൈറ്റിൽ നിന്നുള്ള ഒരു ഉപയോക്തൃ സന്ദർശനത്തിലെ എല്ലാ ക്ലിക്കുകളും ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നു.

ആർക്കിടെക്ചറൽ പാറ്റേണുകൾ: ലാംഡയും, കാപ്പയും

തത്സമയ പ്രോസസ്സിംഗ് സ്വീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, ചരിത്രപരവും തത്സമയവുമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലെ സങ്കീർണ്ണത കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി രണ്ട് പ്രധാന ആർക്കിടെക്ചറൽ പാറ്റേണുകൾ ഉയർന്നുവന്നു.

ലാംഡ ആർക്കിടെക്ചർ

രണ്ട് ലോകത്തിലെയും മികച്ചത് ലഭിക്കുന്നതിനുള്ള ആദ്യകാല ശ്രമമായിരുന്നു ലാംഡ ആർക്കിടെക്ചർ. ഇത് രണ്ട് പ്രത്യേക ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് പൈപ്പ്ലൈനുകൾ നിലനിർത്തുന്നു:

1. ബാച്ച് ലെയർ: സമഗ്രവും കൃത്യവുമായ കാഴ്ചപ്പാട് (”മാസ്റ്റർ ഡാറ്റാസെറ്റ്”) സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന്, മുഴുവൻ ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റാസെറ്റും ആനുകാലികമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന പരമ്പരാഗത ബാച്ച് പ്രോസസ്സിംഗ് പൈപ്പ്ലൈൻ ആണിത്.
2. സ്പീഡ് ലെയർ (അല്ലെങ്കിൽ സ്ട്രീമിംഗ് ലെയർ): ഏറ്റവും പുതിയ ഡാറ്റയുടെ കുറഞ്ഞ കാലതാമസ കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നതിന് ഈ ലെയർ തത്സമയം ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. ഇത് ബാച്ച് ലെയറിന്റെ ഉയർന്ന കാലതാമസം നികത്തുന്നു.

ബാച്ച്, സ്പീഡ് ലെയറുകളിൽ നിന്നുള്ള ഫലങ്ങൾ സംയോജിപ്പിച്ച് ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നു. ശക്തമാണെങ്കിലും, ഇതിന്റെ പ്രധാന പോരായ്മ സങ്കീർണ്ണതയാണ്; വ്യത്യസ്ത കോഡ്‌ബേസുകളുള്ള രണ്ട് വ്യത്യസ്ത സിസ്റ്റങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുകയും പരിപാലിക്കുകയും ഡീബഗ് ചെയ്യുകയും വേണം.

കാപ്പ ആർക്കിടെക്ചർ

ലാംഡയുടെ ഒരു ലളിതവൽക്കരണമായി നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട കാപ്പ ആർക്കിടെക്ചർ ബാച്ച് ലെയറിനെ പൂർണ്ണമായും ഒഴിവാക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് സിസ്റ്റം മതിയായ അളവിൽ ശക്തമാണെങ്കിൽ, ഒരു സാങ്കേതിക സ്റ്റാക്ക് ഉപയോഗിച്ച് തത്സമയ വിശകലനവും, ചരിത്രപരമായ പുനർപ്രോസസ്സിംഗും കൈകാര്യം ചെയ്യാമെന്ന് ഇത് വാദിക്കുന്നു.

ഈ മാതൃകയിൽ, എല്ലാം ഒരു സ്ട്രീമാണ്. ചരിത്രപരമായ കാഴ്ചകൾ വീണ്ടും കണക്കുകൂട്ടാൻ (ലാംഡയിലെ ബാച്ച് ലെയറിനായുള്ള ഒരു ടാസ്‌ക്), നിങ്ങളുടെ സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് എഞ്ചിൻ വഴി ഇവന്റുകളുടെ മുഴുവൻ സ്ട്രീമും ആദ്യം മുതൽ വീണ്ടും പ്ലേ ചെയ്യുക. ഈ ഏകീകൃത സമീപനം പ്രവർത്തനപരമായ സങ്കീർണ്ണത വളരെയധികം കുറയ്ക്കുകയും സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ കൂടുതൽ ശക്തവും വലിയ സ്റ്റേറ്റ് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിവുള്ളതുമായതിനാൽ ഇത് കൂടുതൽ പ്രചാരത്തിലായി.

സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് ഇക്കോസിസ്റ്റത്തിലെ പ്രധാന സാങ്കേതികവിദ്യകൾ

തത്സമയ ഡാറ്റാ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ നടപ്പിലാക്കാൻ ഒരു അഭിവൃദ്ധി പ്രാപിക്കുന്ന ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ്, ക്ലൗഡ് ഇക്കോസിസ്റ്റം പിന്തുണ നൽകുന്നു. ഏറ്റവും സ്വാധീനമുള്ള ചില സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഇതാ:

സന്ദേശമയക്കലും, ഉൾക്കൊള്ളലും: അടിസ്ഥാനം

ഒരു സ്ട്രീം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ്, അത് ഉൾക്കൊള്ളാനും സംഭരിക്കാനും നിങ്ങൾക്ക് ഒരു വിശ്വസനീയമായ മാർഗ്ഗം ആവശ്യമാണ്. ഇവിടെയാണ് ഇവന്റ് സ്ട്രീമിംഗ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ വരുന്നത്.

അപ്പാച്ചെ കാഫ്ക: ഉയർന്ന തോതിലുള്ളതും, തെറ്റുകൾ സഹിക്കാൻ കഴിവുള്ളതുമായ ഇവന്റ് സ്ട്രീമിംഗിന്റെ ഏറ്റവും മികച്ച നിലവാരമായി കാഫ്ക മാറിയിരിക്കുന്നു. ഇത് ഒരു വിതരണം ചെയ്ത ലോഗായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ഇത് നിരവധി നിർമ്മാതാക്കൾക്ക് ഇവന്റുകളുടെ സ്ട്രീമുകൾ പ്രസിദ്ധീകരിക്കാനും നിരവധി ഉപഭോക്തൃ സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് തത്സമയം സബ്‌സ്‌ക്രൈബ് ചെയ്യാനും അനുവദിക്കുന്നു. വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ശാശ്വതമായി സംഭരിക്കാനും, വീണ്ടും പ്ലേ ചെയ്യാനും ഇതിനുള്ള കഴിവ് കാപ്പ ആർക്കിടെക്ചറിന്റെ നട്ടെല്ലായി മാറുന്നു.

പ്രോസസ്സിംഗ് ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ: എഞ്ചിനുകൾ

ഡാറ്റാ സ്ട്രീമുകളിൽ വിശകലന ലോജിക് നടപ്പിലാക്കുന്ന എഞ്ചിനുകളാണ് ഇവ.

• അപ്പാച്ചെ ഫ്ലിങ്ക്: യഥാർത്ഥ, ഇവന്റ്-അറ്റ്-എ-ടൈം സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗിലെ ഒരു നേതാവായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. ഫ്ലിങ്കിന്റെ പ്രധാന ശക്തികൾ അതിന്റെ സങ്കീർണ്ണമായ സ്റ്റേറ്റ് മാനേജ്മെൻ്റ്, ഇവന്റ് സമയത്തിനുള്ള ശക്തമായ പിന്തുണ, സ്ഥിരത ഉറപ്പുവരുത്തുന്നതാണ് (കൃത്യ സമയത്ത് പ്രോസസ്സിംഗ്). തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ, തത്സമയ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഇത് മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പാണ്.
• അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്ക് സ്ട്രീമിംഗ്: ഒരു മൈക്രോ-ബാച്ചിംഗ് മോഡലിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് ഇത് (വളരെ ചെറിയ, പ്രത്യേക ബാച്ചുകളിൽ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു), സ്പാർക്കിന്റെ പുതിയ “സ്ട്രക്ചേർഡ് സ്ട്രീമിംഗ്” എഞ്ചിൻ ഒരു യഥാർത്ഥ സ്ട്രീമിംഗ് മോഡലിനോട് കൂടുതൽ അടുത്തിട്ടുണ്ട്. വലിയ സ്പാർക്ക് ഇക്കോസിസ്റ്റത്തിന്റെ പ്രയോജനം ഇതിനുണ്ട്, ഒപ്പം സ്ട്രീമിംഗും ബാച്ച് വർക്ക്‌ലോഡുകളും ഏകീകരിക്കുന്നതിന് ഇത് മികച്ചതാണ്.
• കാഫ്ക സ്ട്രീംസ്: അപ്പാച്ചെ കാഫ്കയുടെ മുകളിൽ നേരിട്ട് സ്ട്രീമിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു നേരിയ ക്ലയിന്റ് ലൈബ്രറി. ഇതൊരു പ്രത്യേക ക്ലസ്റ്റർ അല്ല, മറിച്ച് നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനിൽ ഉൾച്ചേർത്ത ഒരു ലൈബ്രറിയാണ്. കാഫ്ക ഇക്കോസിസ്റ്റത്തിൽ ഇതിനകം വളരെയധികം നിക്ഷേപം നടത്തിയ ഉപയോഗ കേസുകൾക്കായി ഇത് വിന്യസിക്കാനും പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനും എളുപ്പമാക്കുന്നു.

ക്ലൗഡ്-നേറ്റീവ് സൊല്യൂഷനുകൾ

പ്രധാന ക്ലൗഡ് ദാതാക്കൾ ഈ സിസ്റ്റങ്ങൾ സജ്ജീകരിക്കുന്നതിനും സ്കെയിലിംഗിനുമുള്ള സങ്കീർണ്ണതകൾ ഒഴിവാക്കുന്ന, നിയന്ത്രിത സേവനങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു:

• Amazon Kinesis: Kinesis Data Streams (ഉൾക്കൊള്ളലിനായി), Kinesis Data Analytics (SQL അല്ലെങ്കിൽ Flink ഉപയോഗിച്ച് പ്രോസസ്സിംഗിനായി) ഉൾപ്പെടെ, തത്സമയ ഡാറ്റയ്ക്കായി AWS-ൽ ലഭ്യമായ സേവനങ്ങളുടെ ഒരു കൂട്ടം.
• Google Cloud Dataflow: ഓപ്പൺ സോഴ്സ് Apache Beam മോഡലിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, സ്ട്രീം, ബാച്ച് പ്രോസസ്സിംഗിനുമുള്ള പൂർണ്ണമായി നിയന്ത്രിക്കുന്ന ഒരു സേവനം. ഇത് ശക്തമായ ഓട്ടോസ്‌കെയിലിംഗും പ്രവർത്തനപരമായ ലാളിത്യവും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
• Azure Stream Analytics: Microsoft Azure-ൽ നിന്നുള്ള ഒരു തത്സമയ അനലിറ്റിക്സ് സേവനമാണ് Azure Stream Analytics, ഇത് Azure Event Hubs (Microsoft-ൻ്റെ Kafka-ക്ക് തുല്യമായത്) പോലുള്ള ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ ലളിതമായ, SQL പോലുള്ള ചോദ്യ ഭാഷ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ആഗോള വ്യവസായങ്ങളെ രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുന്ന, യഥാർത്ഥ ലോക ഉപയോഗ കേസുകൾ

സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ ശക്തി അതിന്റെ പ്രായോഗിക ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ദൃശ്യമാണ്. ഇതൊരു സൈദ്ധാന്തിക ആശയം മാത്രമല്ല, ലോകമെമ്പാടുമുള്ള വ്യക്തമായ ബിസിനസ് മൂല്യം നൽകുന്ന ഒരു സാങ്കേതികവിദ്യകൂടിയാണ്.

ധനകാര്യവും, ഫിൻടെക്കും: തൽക്ഷണ തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ

ടോക്കിയോയിലെ ഒരു ഉപഭോക്താവ് അവരുടെ ക്രെഡിറ്റ് കാർഡ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഏതാനും മില്ലിസെക്കൻഡുകൾക്കുള്ളിൽ, ഒരു സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് സിസ്റ്റം അവരുടെ ചരിത്രപരമായ ചെലവിടൽ രീതികൾ, ലൊക്കേഷൻ ഡാറ്റ, അറിയപ്പെടുന്ന തട്ടിപ്പ് സൂചനകൾ എന്നിവയ്‌ക്കെതിരെ ഇടപാട് വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. എന്തെങ്കിലും അപാകത കണ്ടെത്തിയാൽ, ഇടപാട് തടയുകയും ഒരു മുന്നറിയിപ്പ് അയയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു—ഇടപാട് പൂർത്തിയാകുന്നതിന് മുമ്പുതന്നെ എല്ലാം നടക്കുന്നു. മണിക്കൂറുകൾക്ക് ശേഷം നാശനഷ്ടം സംഭവിച്ചതിനുശേഷം തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്താൻ കഴിയുന്ന ബാച്ച് പ്രോസസ്സിംഗിൽ ഇത് അസാധ്യമാണ്.

ഇ-കൊമേഴ്‌സും, റീട്ടെയിലും: ഡൈനാമിക്, വ്യക്തിഗതമാക്കിയ അനുഭവങ്ങൾ

ഒരു അന്താരാഷ്ട്ര ഇ-കൊമേഴ്‌സ് ഭീമൻ തത്സമയം ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ക്ലിക്ക്സ്ട്രീം ഇവന്റുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. ഒരു ഉപയോക്താവ് ബ്രൗസുചെയ്യുമ്പോൾ, സിസ്റ്റം അവരുടെ പെരുമാറ്റം വിശകലനം ചെയ്യുകയും ഉൽപ്പന്ന ശുപാർശകൾ ഉടനടി അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. തത്സമയ ഡിമാൻഡ്, എതിരാളികളുടെ വിലനിർണ്ണയം, ഇൻവെൻ്ററി ലെവലുകൾ എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വിലകൾ ക്രമീകരിക്കുന്ന, ഡൈനാമിക് വിലനിർണ്ണയത്തിനും ഇതിന് ശക്തി നൽകാൻ കഴിയും. ഫ്ലാഷ് സെയിലിനിടയിൽ, ഇത് തത്സമയം ഇൻവെൻ്ററി നിരീക്ഷിക്കുകയും, അധിക വില്പന തടയുകയും, ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് കൃത്യമായ സ്റ്റോക്ക് വിവരങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.

ലോജിസ്റ്റിക്സും, ഗതാഗതവും: തത്സമയ വിതരണ ശൃംഖല ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ

ഒരു ഗ്ലോബൽ ഷിപ്പിംഗ് കമ്പനി അതിന്റെ ട്രക്കുകളും കണ്ടെയ്‌നറുകളും IoT സെൻസറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സജ്ജീകരിക്കുന്നു. ഈ സെൻസറുകൾ ലൊക്കേഷൻ, താപനില, ഇന്ധന നില എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റ സ്ട്രീം ചെയ്യുന്നു. ഒരു കേന്ദ്രീകൃത സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ഈ ഡാറ്റ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, ഇത് കമ്പനിയെ അതിന്റെ മുഴുവൻ ഫ്‌ളീറ്റും തത്സമയം നിരീക്ഷിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ട്രാഫിക് ബ്ലോക്കുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ വാഹനങ്ങൾ വഴിതിരിച്ചുവിടാനും, തകരാറുകൾ തടയാൻ അറ്റകുറ്റപ്പണികൾ മുൻകൂട്ടി അറിയാനും, താപനില സംവേദക ചരക്കുകൾ (ഫാർമസ്യൂട്ടിക്കൽസ് അല്ലെങ്കിൽ ഭക്ഷ്യവസ്തുക്കൾ പോലെ) സുരക്ഷിതമായ പരിധിക്കുള്ളിൽ നിലനിർത്താനും ഇതിന് കഴിയും, ഇത് എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ദൃശ്യപരതയും കാര്യക്ഷമതയും നൽകുന്നു.

ടെലികമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ: സജീവമായ നെറ്റ്‌വർക്ക് നിരീക്ഷണം

ഒരു ബഹുരാഷ്ട്ര ടെലികോം ഓപ്പറേറ്റർ സെൽ ടവറുകളിൽ നിന്നും, റൂട്ടറുകളിൽ നിന്നും ഒരു ദിവസം ബില്യൺ കണക്കിന് നെറ്റ്‌വർക്ക് ഇവന്റുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. ഈ ഡാറ്റാ സ്ട്രീം തത്സമയം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് സാധ്യതയുള്ള നെറ്റ്‌വർക്ക് പരാജയങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്ന അസാധാരണത്വങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ കഴിയും. ഇത് ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് സേവന തടസ്സമുണ്ടാകുന്നതിന് മുമ്പുതന്നെ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ അവരെ സഹായിക്കുന്നു, ഇത് സേവനത്തിന്റെ ഗുണമേന്മ (QoS) ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ഉപഭോക്താക്കളുടെ കൊഴിഞ്ഞുപോക്ക് കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

നിർമ്മാണവും, ഇൻഡസ്ട്രിയൽ IoT (IIoT): പ്രവചനാത്മകമായ അറ്റകുറ്റപ്പണി

ഒരു ഫാക്ടറിയിലെ വലിയ യന്ത്രസാമഗ്രികളിലെ സെൻസറുകൾ വൈബ്രേഷൻ, താപനില, പ്രകടനം എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റ സ്ട്രീം ചെയ്യുന്നു. ഒരു സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷൻ, ഉപകരണങ്ങളുടെ തകരാറിന് മുമ്പുള്ള പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താൻ ഈ സ്ട്രീമുകൾ തുടർച്ചയായി വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. ഇത് റിയാക്ടീവ് അല്ലെങ്കിൽ ഷെഡ്യൂൾഡ് മെയിന്റനൻസ് മോഡലിൽ നിന്ന്, തകരാറിന് തൊട്ടുമുന്‍പ് മെഷീനുകൾക്ക് സർവീസ് നൽകുന്ന ഒരു പ്രവചനാത്മക രീതിയിലേക്ക് മാറാൻ ഫാക്ടറിയെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഇത് പ്രവർത്തനരഹിതമായ സമയം കുറയ്ക്കുകയും, അറ്റകുറ്റപ്പണി ചെലവ് കുറയ്ക്കുകയും, ഉൽപാദനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

തത്സമയ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ വെല്ലുവിളികൾ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുന്നു

അവിശ്വസനീയമാംവിധം ശക്തമാണെങ്കിലും, സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനും അതിന്റേതായ വെല്ലുവിളികളുണ്ട്. ഒരു വിജയകരമായ നടപ്പാക്കുന്നതിന് നിരവധി ഘടകങ്ങൾ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം പരിഗണിക്കേണ്ടതുണ്ട്.

സങ്കീർണ്ണതയും, സ്കേലബിളിറ്റിയും

തത്സമയ വിതരണ സിസ്റ്റങ്ങൾ അവയുടെ ബാച്ച് ഭാഗങ്ങളെക്കാൾ സങ്കീർണ്ണമാണ്. 24/7 പ്രവർത്തിക്കാനും, ഏറ്റക്കുറച്ചിലുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും, നിരവധി മെഷീനുകളിൽ തിരശ്ചീനമായി സ്കെയിൽ ചെയ്യാനും ഇത് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കണം. വിതരണം ചെയ്ത കമ്പ്യൂട്ടിംഗിലും സിസ്റ്റം ആർക്കിടെക്ചറിലും ഇത് കാര്യമായ എഞ്ചിനിയറിംഗ് വൈദഗ്ദ്ധ്യം ആവശ്യമാണ്.

ഡാറ്റ ഓർഡറിംഗും, സമയബന്ധിതത്വവും

ഒരു ഗ്ലോബൽ സിസ്റ്റത്തിൽ, നെറ്റ്‌വർക്ക് കാലതാമസം കാരണം ഇവന്റുകൾ ക്രമരഹിതമായി വരാം. ആദ്യം സംഭവിച്ച ഒരു ഇവന്റ്, പ്രോസസ്സിംഗ് എഞ്ചിനിൽ രണ്ടാമതായി എത്താൻ സാധ്യതയുണ്ട്. ഒരു ശക്തമായ സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് സിസ്റ്റം ഇത് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിവുള്ളതായിരിക്കണം, സാധാരണയായി ഇവന്റ് സമയവും, വാട്ടർമാർക്കുകളും ഉപയോഗിച്ച് അതിന്റെ ശരിയായ സമയ സന്ദർഭത്തിൽ ഡാറ്റ ശരിയായി ഗ്രൂപ്പുചെയ്യാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും കഴിയും.

തെറ്റുകൾ സഹിക്കാനുള്ള ശേഷിയും, ഡാറ്റാ ഗ്യാരണ്ടികളും

നിങ്ങളുടെ പ്രോസസ്സിംഗ് ക്ലസ്റ്ററിലെ ഒരു മെഷീൻ പരാജയപ്പെട്ടാൽ എന്ത് സംഭവിക്കും? ഡാറ്റ നഷ്ടപ്പെടാതെയും, തെറ്റായ ഫലങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കാതെയും സിസ്റ്റം വീണ്ടെടുക്കാൻ കഴിയും. ഇത് വ്യത്യസ്ത പ്രോസസ്സിംഗ് ഗ്യാരണ്ടികളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു:

• പരമാവധി-ഒരിക്കൽ: ഓരോ ഇവന്റും ഒന്നോ അല്ലെങ്കിൽ ഒട്ടും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നില്ല. പരാജയത്തിൽ ഡാറ്റ നഷ്ടപ്പെടാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.
• കുറഞ്ഞത്-ഒരിക്കൽ: ഓരോ ഇവന്റും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ ഉറപ്പുനൽകുന്നു, എന്നാൽ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിൽ ഒന്നിൽ കൂടുതൽ തവണ ഇത് പ്രോസസ്സ് ചെയ്തേക്കാം. ഇത് തനിപ്പകർപ്പ് ഉണ്ടാകുന്നതിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം.
• കൃത്യമായി-ഒരിക്കൽ: പരാജയമുണ്ടായാൽ പോലും, ഓരോ ഇവന്റും കൃത്യമായി ഒരു സമയം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ ഉറപ്പുനൽകുന്നു. ഇത് ഏറ്റവും സാങ്കേതികമായി വെല്ലുവിളിയായ ഗ്യാരണ്ടിയാണ്, കൂടാതെ Flink പോലുള്ള നൂതന ഫ്രെയിംവർക്കുകളുടെ പ്രധാന സവിശേഷതയുമാണ് ഇത്.

സ്റ്റേറ്റ് മാനേജ്മെൻ്റ്

ഏതൊരു സ്റ്റേറ്റ്ഫുൾ ആപ്ലിക്കേഷനും, ശേഖരിച്ച സ്റ്റേറ്റ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് ഒരു നിർണായക വെല്ലുവിളിയായി മാറുന്നു. സ്റ്റേറ്റ് എവിടെയാണ് സംഭരിക്കുന്നത്? അത് എങ്ങനെയാണ് ബാക്കപ്പ് ചെയ്യുന്നത്? നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ അളവ് വർധിക്കുമ്പോൾ ഇത് എങ്ങനെ സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നു? ആധുനിക ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ വിതരണം ചെയ്ത, തെറ്റുകൾ സഹിക്കാൻ കഴിവുള്ള സ്റ്റേറ്റ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ സംവിധാനങ്ങൾ നൽകുന്നു, പക്ഷേ ഇത് ഒരു പ്രധാന രൂപകൽപ്പനയായി തുടരുന്നു.

ആരംഭിക്കുന്നു: തത്സമയ അനലിറ്റിക്സിലേക്കുള്ള നിങ്ങളുടെ വഴി

സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് സ്വീകരിക്കുന്നത് ഒരു യാത്രയാണ്. അതിന്റെ ശക്തി ഉപയോഗിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്കുള്ള ചില പ്രവർത്തനപരമായ ഘട്ടങ്ങൾ ഇതാ:

1. വലിയ മൂല്യമുള്ള ഒരു ഉപയോഗ കേസ് ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുക: സമുദ്രം തിളപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കരുത്. തത്സമയ ഡാറ്റ, ബാച്ച് പ്രോസസ്സിംഗിനേക്കാൾ വ്യക്തവും, കാര്യമായതുമായ ഒരു നേട്ടം നൽകുന്ന ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ബിസിനസ് പ്രശ്നം തിരിച്ചറിയുക. തത്സമയ നിരീക്ഷണം, അസാധാരണമായ കണ്ടെത്തൽ, അല്ലെങ്കിൽ ലളിതമായ തത്സമയ അലേർട്ടിംഗ് എന്നിവ പലപ്പോഴും മികച്ച തുടക്കമാണ്.
2. ശരിയായ സാങ്കേതിക സ്റ്റാക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കുക: നിങ്ങളുടെ ടീമിന്റെ കഴിവുകളും, പ്രവർത്തന ശേഷിയും വിലയിരുത്തുക. ഒരു നിയന്ത്രിത ക്ലൗഡ് സേവനം (Kinesis അല്ലെങ്കിൽ Dataflow പോലുള്ളവ) പ്രവർത്തനപരമായ ഭാരം ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുകയും വികസനം വേഗത്തിലാക്കുകയും ചെയ്യും. നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ നിയന്ത്രണമോ, പ്രത്യേക ആവശ്യകതകളോ ഉണ്ടെങ്കിൽ, സ്വയം ഹോസ്റ്റുചെയ്ത ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് സ്റ്റാക്ക് (Kafka, Flink പോലുള്ളവ) കൂടുതൽ ഉചിതമായിരിക്കും.
3. ഒരു ഇവന്റ്-ഡ്രൈവൻ ചിന്താഗതി സ്വീകരിക്കുക: ഇത് ഒരു സാംസ്കാരികവും, വാസ്തുവിദ്യാപരവുമായ മാറ്റമാണ്. ബിസിനസ്സ് പ്രക്രിയകളെ ഒരു ഡാറ്റാബേസിലെ അവസ്ഥയായി കണക്കാക്കാതെ, കാലക്രമേണ സംഭവിക്കുന്ന മാറ്റമില്ലാത്ത ഇവന്റുകളുടെ ഒരു ശ്രേണിയായി ചിന്തിക്കാൻ നിങ്ങളുടെ ടീമുകളെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുക. ആധുനികവും, സ്കേലബിളുമായ തത്സമയ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനമാണ് ഈ ഇവന്റ്-ഫസ്റ്റ് ചിന്താഗതി.
4. നിരീക്ഷണത്തിലും, നിരീക്ഷണക്ഷമതയിലും നിക്ഷേപം നടത്തുക: തത്സമയ സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് തത്സമയ നിരീക്ഷണം ആവശ്യമാണ്. ഡാറ്റാ കാലതാമസം, ത്രൂപുട്ട്, പ്രോസസ്സിംഗ് കൃത്യത എന്നിവ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് ശക്തമായ ഡാഷ്ബോർഡുകളും, അലേർട്ടുകളും ആവശ്യമാണ്. ഒരിക്കലും നിലയ്ക്കാത്ത ഒരു സിസ്റ്റത്തിൽ, എന്തെങ്കിലും തെറ്റാണെന്ന് പറയാൻ ഒരു പ്രതിദിന റിപ്പോർട്ടിനായി നിങ്ങൾക്ക് കാത്തിരിക്കാൻ കഴിയില്ല.

ഭാവി സ്ട്രീമിംഗ് ആണ്

സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് ഇനി ഏതാനും പ്രത്യേക വ്യവസായങ്ങൾക്കായുള്ള ഒരു പ്രത്യേക സാങ്കേതികവിദ്യയല്ല. ഇത് ആധുനിക ഡാറ്റ ആർക്കിടെക്ചറിന്റെ ഒരു മൂലക്കല്ലായി മാറുകയാണ്. ഭാവിയിലേക്ക് നോക്കുമ്പോൾ, നിരവധി ട്രെൻഡുകൾ അതിന്റെ സ്വീകാര്യത കൂടുതൽ വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ ഒരുങ്ങുകയാണ്.

തത്സമയ AI, മെഷീൻ ലേണിംഗ്

AI/ML-നുമായുള്ള സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ സംയോജനം ഏറ്റവും ആവേശകരമായ മുന്നേറ്റങ്ങളിലൊന്നാണ്. ഓഫ്‌ലൈനിൽ മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും, സ്ഥിരമായ ആർട്ടിഫാക്റ്റുകളായി വിന്യസിക്കുന്നതിനും പകരം, സ്ട്രീമിംഗ് ഡാറ്റയിൽ തത്സമയ ഇൻഫറൻസ് നടത്താനും, പുതിയ ഡാറ്റ എത്തുമ്പോൾ മോഡലുകൾ തുടർച്ചയായി അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യാനോ, വീണ്ടും പരിശീലിപ്പിക്കാനോ കഴിയുന്ന സിസ്റ്റങ്ങൾ ഓർഗനൈസേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു (ഓൺലൈൻ പഠനം എന്ന് അറിയപ്പെടുന്ന ഒരു ആശയം).

എഡ്ജിന്റെ ഉയർച്ച

IoT ഉപകരണങ്ങളുടെ സ്ഫോടനത്തോടെ, എല്ലാ റോ സെൻസർ ഡാറ്റയും പ്രോസസ്സിംഗിനായി ഒരു കേന്ദ്ര ക്ലൗഡിലേക്ക് അയക്കുന്നത് പലപ്പോഴും കാര്യക്ഷമമല്ലാത്ത ഒന്നാണ്. ഉപകരണങ്ങളിൽ തന്നെയോ, അല്ലെങ്കിൽ അതിനടുത്തോ ഉള്ള “എഡ്ജിൽ” സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ്, തൽക്ഷണ, കുറഞ്ഞ കാലതാമസ വിശകലനവും ഫിൽട്ടറിംഗും അനുവദിക്കുന്നു. പ്രധാനപ്പെട്ട ഇവന്റുകളോ, അഗ്രഗേറ്റുകളോ മാത്രമേ പിന്നീട് സെൻട്രൽ സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് അയക്കൂ, ഇത് ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്ത് കുറയ്ക്കുകയും പ്രതികരണ സമയം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

തത്സമയ ഡാറ്റയുടെ ജനാധിപത്യവൽക്കരണം

ഉപകരണങ്ങളും, പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളും കൂടുതൽ ഉപയോക്തൃ സൗഹൃദമാകുമ്പോൾ, പ്രത്യേകിച്ച് സ്ട്രീമിംഗ് SQL-ൻ്റെ വളർച്ചയോടെ, തത്സമയ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കാനുള്ള കഴിവ് പ്രത്യേക ഡാറ്റാ എഞ്ചിനിയർമാർക്കപ്പുറത്തേക്ക് വികസിക്കും. ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകളും, ശാസ്ത്രജ്ഞരും തത്സമയ ഡാറ്റാ സ്ട്രീമുകൾ നേരിട്ട് ചോദ്യം ചെയ്യാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും പ്രാപ്തരാകും, ഇത് പുതിയ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ തുറക്കുകയും, നവീകരണം ത്വരിതപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യും.

ഉപസംഹാരം: തത്സമയ ഡാറ്റയുടെ തരംഗത്തിൽ സഞ്ചരിക്കുന്നു

ബാച്ചിൽ നിന്ന് സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗിലേക്കുള്ള മാറ്റം ഒരു സാങ്കേതിക നവീകരണം മാത്രമല്ല; ബിസിനസുകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, മത്സരിക്കുന്നു എന്നതിലെ ഒരു അടിസ്ഥാന മാറ്റമാണ് ഇത്. നിഷ്ക്രിയവും, ചരിത്രപരവുമായ വിശകലനത്തിൽ നിന്ന്, തൽക്ഷണ ഇന്റലിജൻസിലേക്കുള്ള മാറ്റത്തെ ഇത് പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ഡാറ്റ ഉണ്ടാകുമ്പോൾ തന്നെ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഉപഭോക്തൃ ആവശ്യങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി കാണാനും, പരാജയങ്ങൾ തടയാനും, ഉണ്ടാകുമ്പോൾ തന്നെ അവസരങ്ങൾ മുതലെടുക്കാനും കഴിയുന്ന സിസ്റ്റങ്ങൾ ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും.

ശക്തമായ സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള വഴിക്ക് അതിന്റേതായ സങ്കീർണ്ണതകളുണ്ടെങ്കിലും, തന്ത്രപരമായ നേട്ടങ്ങൾ നിഷേധിക്കാനാവാത്തതാണ്. 21-ാം നൂറ്റാണ്ടിലെ വേഗതയേറിയ, ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പിൽ അഭിവൃദ്ധി പ്രാപിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഏതൊരു ഓർഗനൈസേഷനും, ഡാറ്റയുടെ തുടർച്ചയായ ഒഴുക്ക് പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നത് ഇനി ഒരു ഓപ്ഷനല്ല—അത് അത്യാവശ്യമാണ്. സ്ട്രീം ഒഴുകുകയാണ്; അതിലേക്ക് ഇറങ്ങാൻ സമയമായി.