ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங்: நிகழ்நேர தரவு பகுப்பாய்வின் ஆற்றலை வெளிக்கொணர்தல்

இன்றைய அதி-இணைக்கப்பட்ட உலகப் பொருளாதாரத்தில், தரவின் மதிப்பு அதன் காலத்துல்லியத்துடன் நேரடியாகப் பிணைக்கப்பட்டுள்ளது. மணிநேரங்கள் அல்லது நிமிடங்கள் பழமையான தகவல்களின் அடிப்படையில் எடுக்கப்படும் முடிவுகள், தவறவிட்ட வாய்ப்புகள், வருவாய் இழப்பு அல்லது சமரசமான வாடிக்கையாளர் அனுபவம் ஆகியவற்றைக் குறிக்கலாம். இரவு அறிக்கைகளுக்காகக் காத்திருக்கும் காலம் முடிந்துவிட்டது. நிகழ்நேர தரவு உலகிற்கு வரவேற்கிறோம், இங்கு கடந்தகாலத்தின் நிலையான படங்களிலிருந்து நுண்ணறிவுகள் உருவாக்கப்படுவதில்லை, மாறாக இப்போது நடந்துகொண்டிருக்கும் தகவல்களின் தொடர்ச்சியான, முடிவில்லாத ஓட்டத்திலிருந்து உருவாக்கப்படுகின்றன. இதுவே ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங் எனப்படும் களம்.

இந்த விரிவான வழிகாட்டி ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங்கின் நிலப்பரப்பில் உங்களை வழிநடத்தும். அதன் அடிப்படைக் கருத்துக்களை ஆராய்வோம், பாரம்பரிய முறைகளுடன் ஒப்பிடுவோம், அதை இயக்கும் சக்திவாய்ந்த தொழில்நுட்பங்களைப் பரிசீலிப்போம், மேலும் இது உலகெங்கிலும் நிதி முதல் தளவாடங்கள் வரை தொழில்துறைகளில் எவ்வாறு புரட்சியை ஏற்படுத்துகிறது என்பதைக் கண்டறிவோம்.

அடிப்படை மாற்றம்: தொகுப்புகளிலிருந்து (Batches) ஸ்ட்ரீம்களுக்கு

ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங்கை உண்மையாகப் பாராட்ட, நாம் முதலில் அதன் முன்னோடியான பேட்ச் பிராசஸிங் (batch processing) என்பதைப் புரிந்து கொள்ள வேண்டும். பல தசாப்தங்களாக, தரவு பகுப்பாய்விற்கான தரநிலையாக பேட்ச் பிராசஸிங் இருந்து வருகிறது. இந்த மாதிரி எளிமையானது மற்றும் பழக்கமானது: ஒரு குறிப்பிட்ட காலத்திற்கு (ஒரு மணிநேரம், ஒரு நாள், ஒரு மாதம்) தரவைச் சேகரித்து, அதைச் சேமித்து, பின்னர் அனைத்தையும் ஒரே நேரத்தில் செயலாக்க ஒரு பெரிய, விரிவான வேலையை இயக்கவும்.

புகைப்பட ஃபிலிமை உருவாக்குவது போல இதை நினைத்துப் பாருங்கள். நீங்கள் பல படங்களை எடுக்கிறீர்கள், ரோல் நிரம்பும் வரை காத்திருந்து, பின்னர் முடிவுகளைப் பார்க்க அனைத்தையும் இருட்டறையில் உருவாக்குகிறீர்கள். மாத இறுதி நிதி அறிக்கையிடல் அல்லது வாராந்திர விற்பனைப் பகுப்பாய்வு போன்ற பல பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கு இது பயனுள்ளதாக இருக்கும். இருப்பினும், இதற்கு ஒரு முக்கியமான வரம்பு உள்ளது: தாமதம் (latency). நுண்ணறிவுகள் எப்போதும் கடந்தகாலத்தையே பிரதிபலிக்கின்றன, அதாவது ஏற்கனவே கடந்துவிட்ட ஒரு யதார்த்தத்தை.

இதற்கு மாறாக, ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங் என்பது ஒரு நேரடி வீடியோ ஒளிபரப்பு போன்றது. இது தரவு உருவாக்கப்படும்போதே, நிகழ்வுக்கு நிகழ்வாக, தொடர்ச்சியாகச் செயலாக்குகிறது. ஒரு பெரிய, நிலையான தரவுக் குளத்திற்குப் பதிலாக, தொடர்ந்து ஓடும் ஒரு நதியை கற்பனை செய்து பாருங்கள். ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங் இந்த நதியில் எந்த இடத்திலும் மூழ்கி, அது ஓடும்போதே தண்ணீரைப் பகுப்பாய்வு செய்ய உங்களை அனுமதிக்கிறது. "ஓய்வில் உள்ள தரவு" என்பதிலிருந்து "இயக்கத்தில் உள்ள தரவு" என்ற இந்த முன்னுதாரண மாற்றம், நிறுவனங்கள் நிகழ்வுகளுக்கு மில்லி விநாடிகளில் அல்ல, மணிநேரங்களில் ಪ್ರತிக்ரியையாற்ற உதவுகிறது.

ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங்கின் முக்கிய கருத்துகள்

வலுவான நிகழ்நேர அமைப்புகளை உருவாக்க, ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங்கை மற்ற தரவு முன்னுதாரணங்களிலிருந்து வேறுபடுத்தும் சில அடிப்படைக் கருத்துக்களைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம்.

நிகழ்வுகள் மற்றும் ஸ்ட்ரீம்கள்

ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங்கின் மையத்தில் நிகழ்வு (event) உள்ளது. ஒரு நிகழ்வு என்பது ஒரு குறிப்பிட்ட நேரத்தில் நடந்த ஒன்றின் மாற்ற முடியாத பதிவாகும். அது எதுவாகவும் இருக்கலாம்: ஒரு இணையதளத்தில் வாடிக்கையாளர் ஒரு இணைப்பைக் கிளிக் செய்வது, ஒரு தொழிற்சாலை இயந்திரத்திலிருந்து சென்சார் வாசிப்பு, ஒரு நிதி பரிவர்த்தனை, அல்லது ஒரு டெலிவரி வாகனத்திலிருந்து இருப்பிடப் புதுப்பிப்பு. ஒரு ஸ்ட்ரீம் என்பது இந்த நிகழ்வுகளின் வரம்பற்ற, தொடர்ச்சியான வரிசையாகும், இது நேரத்தால் வரிசைப்படுத்தப்படுகிறது.

நேரம்: மிக முக்கியமான பரிமாணம்

ஒரு பரவலாக்கப்பட்ட அமைப்பில் (distributed system), "இப்போது" என்பதை வரையறுப்பது ஆச்சரியப்படும் வகையில் சிக்கலானதாக இருக்கலாம். ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங் கட்டமைப்புகள் இதை இரண்டு வகையான நேரங்களை வேறுபடுத்தி முறைப்படுத்துகின்றன:

• நிகழ்வு நேரம் (Event Time): நிகழ்வு உண்மையில் மூலத்தில் ஏற்பட்ட நேரம். உதாரணமாக, ஒரு பயனர் தனது மொபைல் செயலியில் ஒரு பொத்தானைக் கிளிக் செய்த தருணம். இது பெரும்பாலும் பகுப்பாய்விற்கான மிகவும் துல்லியமான நேரமாகும்.
• செயலாக்க நேரம் (Processing Time): நிகழ்வு பகுப்பாய்வு அமைப்பால் செயலாக்கப்பட்ட நேரம். நெட்வொர்க் தாமதம் அல்லது கணினி சுமை காரணமாக, இது நிகழ்வு நேரத்தை விட கணிசமாகப் பின்தங்கியிருக்கலாம்.

நிகழ்வு நேரம் மற்றும் செயலாக்க நேரத்திற்கு இடையிலான முரண்பாடுகளைக் கையாள்வது, குறிப்பாக வரிசை மாறி வரும் நிகழ்வுகளுடன், நவீன ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங் இயந்திரங்கள் தீர்க்க வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு முக்கிய சவாலாகும்.

நிலை சார்ந்த மற்றும் நிலை இல்லாத செயலாக்கம் (Stateful vs. Stateless Processing)

செயலாக்கத்தை கடந்த காலத் தகவல்களைச் சார்ந்திருப்பதன் அடிப்படையில் வகைப்படுத்தலாம்:

• நிலை இல்லாத செயலாக்கம் (Stateless Processing): ஒவ்வொரு நிகழ்வும் முந்தைய நிகழ்வுகளின் சூழல் இல்லாமல், சுயாதீனமாக செயலாக்கப்படுகிறது. $1000 க்கு மேல் உள்ள பரிவர்த்தனைகளை மட்டும் சேர்க்க ஒரு ஸ்ட்ரீமை வடிகட்டுவது ஒரு எளிய எடுத்துக்காட்டு.
• நிலை சார்ந்த செயலாக்கம் (Stateful Processing): ஒரு நிகழ்வின் செயலாக்கம் முந்தைய நிகழ்வுகளின் திரட்டப்பட்ட முடிவுகளைச் சார்ந்துள்ளது. இது மிகவும் சக்தி வாய்ந்தது மற்றும் பொதுவானது. உதாரணமாக, ஒரு பயனரின் இயங்கும் சராசரி அமர்வு நேரத்தைக் கணக்கிட, அந்த அமர்வில் உள்ள அனைத்து முந்தைய நிகழ்வுகளிலிருந்தும் தகவலை ('நிலை') சேமித்து புதுப்பிக்க வேண்டும். இந்த நிலையை தவறு-சகிப்புத்தன்மையுடன், அளவிடக்கூடிய வகையில் நிர்வகிப்பது அப்பாச்சி ஃபிளிங்க் போன்ற மேம்பட்ட கட்டமைப்புகளின் முக்கிய அம்சமாகும்.

விண்டோயிங்: முடிவற்ற தரவைப் புரிந்துகொள்வது

முடிவே இல்லாத ஒரு தரவு ஸ்ட்ரீமில் 'எண்ணிக்கை' அல்லது 'கூடுதல்' போன்ற திரட்டல்களை எப்படிச் செய்வது? பதில் விண்டோயிங் (windowing). ஒரு விண்டோ, முடிவற்ற ஸ்ட்ரீமை செயலாக்கத்திற்காக வரையறுக்கப்பட்ட துண்டுகளாக உடைக்கிறது. பொதுவான விண்டோ வகைகள் பின்வருமாறு:

• டம்பிளிங் விண்டோஸ் (Tumbling Windows): நிலையான அளவு, ஒன்றின் மேல் ஒன்று படியாத விண்டோக்கள். உதாரணமாக, ஒவ்வொரு 5 நிமிடங்களுக்கும் இணையதள வருகைகளின் எண்ணிக்கையைக் கணக்கிடுவது.
• ஸ்லைடிங் விண்டோஸ் (Sliding Windows): நிலையான அளவு, ஒன்றின் மேல் ஒன்று படியும் விண்டோக்கள். உதாரணமாக, கடந்த 1 நிமிடத்தில் ஒரு பங்கு விலையின் நகரும் சராசரியைக் கணக்கிட்டு, ஒவ்வொரு 10 விநாடிகளுக்கும் புதுப்பிப்பது.
• செஷன் விண்டோஸ் (Session Windows): பயனர் செயல்பாட்டின் அடிப்படையில் மாறும் அளவுள்ள விண்டோக்கள். ஒரு செஷன் விண்டோ, ஒரு குறிப்பிட்ட செயலற்ற காலத்தின் அடிப்படையில் நிகழ்வுகளைக் குழுவாக்குகிறது. உதாரணமாக, ஒரு ஈ-காமர்ஸ் தளத்தில் ஒரு பயனரின் வருகையின் போது செய்யப்பட்ட அனைத்து கிளிக்குகளையும் குழுவாக்குவது.

கட்டமைப்பு முறைகள்: லாம்ப்டா மற்றும் கப்பா

நிறுவனங்கள் நிகழ்நேர செயலாக்கத்தை ஏற்கத் தொடங்கியபோது, வரலாற்று மற்றும் நிகழ்நேரத் தரவைக் கையாளும் சிக்கலை நிர்வகிக்க இரண்டு முக்கிய கட்டமைப்பு முறைகள் தோன்றின.

லாம்ப்டா கட்டமைப்பு (The Lambda Architecture)

லாம்ப்டா கட்டமைப்பு இரண்டு உலகங்களின் சிறந்ததைப் பெறுவதற்கான ஒரு ஆரம்ப முயற்சியாக இருந்தது. இது இரண்டு தனித்தனி தரவு செயலாக்க குழாய்களை (pipelines) பராமரிக்கிறது:

1. பேட்ச் அடுக்கு (The Batch Layer): இது ஒரு விரிவான, துல்லியமான பார்வையை ("மாஸ்டர் தரவுத்தொகுப்பு") உருவாக்க, முழுமையான வரலாற்றுத் தரவுத்தொகுப்பை அவ்வப்போது செயலாக்கும் பாரம்பரிய பேட்ச் பிராசஸிங் குழாய் ஆகும்.
2. வேக அடுக்கு (The Speed Layer) (அல்லது ஸ்ட்ரீமிங் அடுக்கு): இந்த அடுக்கு மிகச் சமீபத்திய தரவின் குறைந்த-தாமதப் பார்வைகளை வழங்க நிகழ்நேரத்தில் தரவைச் செயலாக்குகிறது. இது பேட்ச் அடுக்கின் அதிக தாமதத்தை ஈடுசெய்கிறது.

பேட்ச் மற்றும் வேக அடுக்குகள் இரண்டிலிருந்தும் முடிவுகளை இணைப்பதன் மூலம் வினவல்களுக்கு பதிலளிக்கப்படுகிறது. இது சக்தி வாய்ந்ததாக இருந்தாலும், அதன் முக்கிய குறைபாடு சிக்கலானது; நீங்கள் இரண்டு தனித்துவமான அமைப்புகளை வெவ்வேறு கோட்பேஸ்களுடன் (codebases) உருவாக்கி, பராமரித்து, பிழைதிருத்தம் செய்ய வேண்டும்.

கப்பா கட்டமைப்பு (The Kappa Architecture)

லாம்ப்டாவின் எளிமைப்படுத்தலாக முன்மொழியப்பட்ட கப்பா கட்டமைப்பு, பேட்ச் அடுக்கை முற்றிலுமாக நீக்குகிறது. உங்கள் ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங் அமைப்பு போதுமான அளவு வலுவாக இருந்தால், நிகழ்நேர பகுப்பாய்வு மற்றும் வரலாற்று மறுசெயலாக்கம் இரண்டையும் ஒரே தொழில்நுட்ப அடுக்கில் கையாள முடியும் என்று அது கூறுகிறது.

இந்த மாதிரியில், எல்லாம் ஒரு ஸ்ட்ரீம் தான். வரலாற்றுப் பார்வைகளை மீண்டும் கணக்கிட (லாம்ப்டாவில் பேட்ச் அடுக்கிற்கான ஒரு பணி), நீங்கள் நிகழ்வுகளின் முழு ஸ்ட்ரீமையும் ஆரம்பத்தில் இருந்து உங்கள் ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங் இயந்திரம் மூலம் மீண்டும் இயக்கினால் போதும். இந்த ஒருங்கிணைந்த அணுகுமுறை செயல்பாட்டுச் சிக்கலைக் கணிசமாகக் குறைக்கிறது மற்றும் ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங் கட்டமைப்புகள் அதிக சக்தி வாய்ந்ததாகவும், பாரிய நிலையை கையாளும் திறன் கொண்டதாகவும் வளர்ந்துள்ளதால் இது பெருகிய முறையில் பிரபலமாகிவிட்டது.

ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங் சூழலமைப்பில் உள்ள முக்கிய தொழில்நுட்பங்கள்

வளர்ந்து வரும் ஒரு திறந்த மூல மற்றும் கிளவுட் சூழலமைப்பு நிகழ்நேர தரவுக் குழாய்களை செயல்படுத்துவதை ஆதரிக்கிறது. மிகவும் செல்வாக்குமிக்க சில தொழில்நுட்பங்கள் இங்கே:

செய்தி அனுப்புதல் மற்றும் உட்கொள்ளுதல்: அடித்தளம்

நீங்கள் ஒரு ஸ்ட்ரீமைச் செயலாக்குவதற்கு முன், அதை நம்பகமான முறையில் உட்கொள்ளவும் சேமிக்கவும் ஒரு வழி தேவை. இங்குதான் நிகழ்வு ஸ்ட்ரீமிங் தளங்கள் வருகின்றன.

அப்பாச்சி காஃப்கா (Apache Kafka): அதிக செயல்திறன், தவறு-சகிப்புத்தன்மை கொண்ட நிகழ்வு ஸ்ட்ரீமிங்கிற்கான நடைமுறைத் தரமாக காஃப்கா மாறியுள்ளது. இது ஒரு பரவலாக்கப்பட்ட பதிவேடாக (distributed log) செயல்படுகிறது, பல தயாரிப்பாளர் அமைப்புகள் நிகழ்வுகளின் ஸ்ட்ரீம்களை வெளியிடவும், பல நுகர்வோர் அமைப்புகள் நிகழ்நேரத்தில் அவற்றுக்கு குழுசேரவும் அனுமதிக்கிறது. அதிக அளவு தரவை நீடித்துச் சேமிக்கும் மற்றும் மீண்டும் இயக்கும் திறனை (replayability) வழங்கும் அதன் திறன், கப்பா கட்டமைப்பின் முதுகெலும்பாக அமைகிறது.

செயலாக்க கட்டமைப்புகள்: இயந்திரங்கள்

இவை தரவு ஸ்ட்ரீம்களில் பகுப்பாய்வு தர்க்கத்தை செயல்படுத்தும் இயந்திரங்கள்.

• அப்பாச்சி ஃபிளிங்க் (Apache Flink): உண்மையான, நிகழ்வு-ஒரு-நேரத்தில் (event-at-a-time) ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங்கில் ஒரு தலைவராக பரவலாகக் கருதப்படுகிறது. ஃபிளிங்கின் முக்கிய பலங்கள் அதன் அதிநவீன நிலை மேலாண்மை, நிகழ்வு நேரத்திற்கான வலுவான ஆதரவு மற்றும் வலுவான நிலைத்தன்மை உத்தரவாதங்கள் (சரியாக-ஒருமுறை செயலாக்கம்). இது மோசடி கண்டறிதல் மற்றும் நிகழ்நேர இயந்திர கற்றல் போன்ற சிக்கலான பயன்பாடுகளுக்கு ஒரு சிறந்த தேர்வாகும்.
• அப்பாச்சி ஸ்பார்க் ஸ்ட்ரீமிங் (Apache Spark Streaming): முதலில் ஒரு மைக்ரோ-பேட்சிங் மாதிரியை (மிகச் சிறிய, தனித்தனி தொகுப்புகளில் தரவைச் செயலாக்குதல்) அடிப்படையாகக் கொண்டது, ஸ்பார்க்கின் புதிய "கட்டமைக்கப்பட்ட ஸ்ட்ரீமிங்" இயந்திரம் உண்மையான ஸ்ட்ரீமிங் மாதிரிக்கு நெருக்கமாக நகர்ந்துள்ளது. இது பரந்த ஸ்பார்க் சூழலமைப்பிலிருந்து பயனடைகிறது மற்றும் ஸ்ட்ரீமிங் மற்றும் பேட்ச் வேலைகளை ஒன்றிணைப்பதற்கு சிறந்தது.
• காஃப்கா ஸ்ட்ரீம்ஸ் (Kafka Streams): அப்பாச்சி காஃப்காவின் மீது நேரடியாக ஸ்ட்ரீமிங் பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கான ஒரு இலகுரக கிளையன்ட் நூலகம். இது ஒரு தனி கிளஸ்டர் அல்ல, ஆனால் உங்கள் பயன்பாட்டில் நீங்கள் உட்பொதியும் ஒரு நூலகம். இது காஃப்கா சூழலமைப்பில் ஏற்கனவே அதிக முதலீடு செய்துள்ள பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கு வரிசைப்படுத்துவதையும் இயக்குவதையும் எளிதாக்குகிறது.

கிளவுட்-நேட்டிவ் தீர்வுகள்

முக்கிய கிளவுட் வழங்குநர்கள் இந்த அமைப்புகளை அமைப்பதிலும் அளவிடுவதிலும் உள்ள சிக்கலை நீக்கும் நிர்வகிக்கப்பட்ட சேவைகளை வழங்குகிறார்கள்:

• அமேசான் கினேசிஸ் (Amazon Kinesis): AWS இல் நிகழ்நேர தரவிற்கான சேவைகளின் தொகுப்பு, இதில் கினேசிஸ் டேட்டா ஸ்ட்ரீம்ஸ் (உட்கொள்ளுதல்) மற்றும் கினேசிஸ் டேட்டா அனலிட்டிக்ஸ் (SQL அல்லது Flink உடன் செயலாக்கம்) ஆகியவை அடங்கும்.
• கூகிள் கிளவுட் டேட்டாஃப்ளோ (Google Cloud Dataflow): திறந்த மூல அப்பாச்சி பீம் மாதிரியை அடிப்படையாகக் கொண்ட ஸ்ட்ரீம் மற்றும் பேட்ச் செயலாக்கத்திற்கான முழுமையாக நிர்வகிக்கப்பட்ட சேவை. இது சக்திவாய்ந்த தன்னியக்க அளவிடுதல் (autoscaling) மற்றும் செயல்பாட்டு எளிமையை வழங்குகிறது.
• அஸூர் ஸ்ட்ரீம் அனலிட்டிக்ஸ் (Azure Stream Analytics): மைக்ரோசாஃப்ட் அஸூரின் நிகழ்நேர பகுப்பாய்வு சேவை, இது அஸூர் ஈவன்ட் ஹப்ஸ் (மைக்ரோசாஃப்ட்டின் காஃப்காவுக்கு சமமானது) போன்ற மூலங்களிலிருந்து தரவைச் செயலாக்க எளிய, SQL போன்ற வினவல் மொழியைப் பயன்படுத்துகிறது.

உலகளாவிய தொழில்துறைகளை மாற்றும் நிஜ-உலக பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள்

ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங்கின் உண்மையான சக்தி அதன் நடைமுறைப் பயன்பாடுகளில் தெரிகிறது. இது ஒரு தத்துவார்த்த கருத்து அல்ல, மாறாக உலகம் முழுவதும் உறுதியான வணிக மதிப்பை உருவாக்கும் ஒரு தொழில்நுட்பம்.

நிதி மற்றும் ஃபின்டெக்: உடனடி மோசடி கண்டறிதல்

டோக்கியோவில் ஒரு வாடிக்கையாளர் தனது கிரெடிட் கார்டைப் பயன்படுத்துகிறார். மில்லி விநாடிகளுக்குள், ஒரு ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங் அமைப்பு அந்த பரிவர்த்தனையை அவரது வரலாற்று செலவு முறைகள், இருப்பிடத் தரவு மற்றும் அறியப்பட்ட மோசடி கையொப்பங்களுக்கு எதிராக பகுப்பாய்வு செய்கிறது. ஒரு முரண்பாடு கண்டறியப்பட்டால், பரிவர்த்தனை தடுக்கப்பட்டு, ஒரு எச்சரிக்கை அனுப்பப்படுகிறது—இவை அனைத்தும் பரிவர்த்தனை முடிவடைவதற்கு முன்பே நடக்கிறது. இது பேட்ச் பிராசஸிங்குடன் சாத்தியமற்றது, ஏனெனில் அது சேதம் நடந்த பல மணிநேரங்களுக்குப் பிறகுதான் மோசடியைக் கண்டறிய முடியும்.

ஈ-காமர்ஸ் மற்றும் சில்லறை விற்பனை: மாறும் மற்றும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட அனுபவங்கள்

ஒரு சர்வதேச ஈ-காமர்ஸ் நிறுவனம் மில்லியன் கணக்கான கிளிக்ஸ்ட்ரீம் நிகழ்வுகளை நிகழ்நேரத்தில் செயலாக்குகிறது. ஒரு பயனர் உலாவும்போது, அமைப்பு அவரது நடத்தையை பகுப்பாய்வு செய்து உடனடியாக தயாரிப்பு பரிந்துரைகளைப் புதுப்பிக்கிறது. இது நிகழ்நேர தேவை, போட்டியாளர் விலை நிர்ணயம் மற்றும் இருப்பு நிலைகளின் அடிப்படையில் விலைகளை சரிசெய்து, மாறும் விலை நிர்ணயத்தையும் இயக்க முடியும். ஒரு ஃபிளாஷ் விற்பனையின் போது, இது நிகழ்நேரத்தில் இருப்பைக் கண்காணித்து, அதிக விற்பனையைத் தடுத்து, வாடிக்கையாளர்களுக்குத் துல்லியமான கையிருப்புத் தகவலை வழங்குகிறது.

தளவாடங்கள் மற்றும் போக்குவரத்து: நிகழ்நேர விநியோகச் சங்கிலி மேம்படுத்தல்

ஒரு உலகளாவிய கப்பல் நிறுவனம் அதன் டிரக்குகள் மற்றும் கொள்கலன்களில் IoT சென்சார்களைப் பொருத்துகிறது. இந்த சென்சார்கள் இருப்பிடம், வெப்பநிலை மற்றும் எரிபொருள் அளவுகள் குறித்த தரவை ஸ்ட்ரீம் செய்கின்றன. ஒரு மைய ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங் தளம் இந்தத் தரவை உட்கொள்கிறது, இது நிறுவனம் தனது முழு வாகனக் குழுவையும் நிகழ்நேரத்தில் கண்காணிக்க அனுமதிக்கிறது. இது போக்குவரத்து நெரிசலைத் தவிர்க்க வாகனங்களை மாற்று வழியில் அனுப்பலாம், பழுதுகளைத் தடுக்க பராமரிப்புத் தேவைகளைக் கணிக்கலாம், மற்றும் வெப்பநிலை-உணர்திறன் கொண்ட சரக்குகள் (மருந்துகள் அல்லது உணவு போன்றவை) பாதுகாப்பான வரம்புகளுக்குள் இருப்பதை உறுதிசெய்து, முழுமையான பார்வை மற்றும் செயல்திறனை வழங்குகிறது.

தொலைத்தொடர்பு: முன்கூட்டிய நெட்வொர்க் கண்காணிப்பு

ஒரு பன்னாட்டு தொலைத்தொடர்பு ஆபரேட்டர் செல் கோபுரங்கள் மற்றும் ரவுட்டர்களிடமிருந்து ஒரு நாளைக்கு பில்லியன் கணக்கான நெட்வொர்க் நிகழ்வுகளைச் செயலாக்குகிறது. இந்தத் தரவு ஸ்ட்ரீமை நிகழ்நேரத்தில் பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், பொறியாளர்கள் சாத்தியமான நெட்வொர்க் தோல்விகளைக் குறிக்கும் முரண்பாடுகளைக் கண்டறிய முடியும். இது வாடிக்கையாளர்கள் ஒரு சேவைத் தடையை அனுபவிப்பதற்கு முன்பு சிக்கல்களை முன்கூட்டியே தீர்க்க அனுமதிக்கிறது, இது சேவையின் தரத்தை (QoS) வியத்தகு முறையில் மேம்படுத்துகிறது மற்றும் வாடிக்கையாளர் வெளியேற்றத்தைக் குறைக்கிறது.

உற்பத்தி மற்றும் தொழில்துறை IoT (IIoT): முன்கணிப்புப் பராமரிப்பு

ஒரு தொழிற்சாலையில் உள்ள கனரக இயந்திரங்களில் உள்ள சென்சார்கள் அதிர்வு, வெப்பநிலை மற்றும் செயல்திறன் குறித்த தரவை ஸ்ட்ரீம் செய்கின்றன. ஒரு ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங் பயன்பாடு இந்த ஸ்ட்ரீம்களைத் தொடர்ந்து பகுப்பாய்வு செய்து, உபகரணங்களின் தோல்விக்கு முந்தைய வடிவங்களைக் கண்டறிகிறது. இது தொழிற்சாலை ஒரு எதிர்வினை அல்லது திட்டமிடப்பட்ட பராமரிப்பு மாதிரியிலிருந்து ஒரு முன்கணிப்பு மாதிரிக்கு மாற உதவுகிறது, இயந்திரங்கள் பழுதடைவதற்கு சற்று முன்பு அவற்றைச் சேவை செய்கிறது. இது வேலையின்லா நேரத்தைக் குறைக்கிறது, பராமரிப்புச் செலவுகளைக் குறைக்கிறது, மற்றும் உற்பத்தி உற்பத்தியை அதிகரிக்கிறது.

நிகழ்நேர அமைப்புகளின் சவால்களை எதிர்கொள்ளுதல்

நம்பமுடியாத அளவிற்கு சக்தி வாய்ந்ததாக இருந்தாலும், ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங் அமைப்புகளை உருவாக்குவதும் இயக்குவதும் சவால்கள் இல்லாமல் இல்லை. ஒரு வெற்றிகரமான செயல்படுத்தலுக்கு பல காரணிகளைக் கவனமாகப் பரிசீலிக்க வேண்டும்.

சிக்கலான தன்மை மற்றும் அளவிடுதல்

நிகழ்நேர பரவலாக்கப்பட்ட அமைப்புகள் அவற்றின் பேட்ச் समकक्षங்களை விட இயல்பாகவே மிகவும் சிக்கலானவை. அவை 24/7 இயங்க, மாறுபடும் சுமைகளைக் கையாள, மற்றும் பல இயந்திரங்களில் கிடைமட்டமாக அளவிட வடிவமைக்கப்பட வேண்டும். இதற்கு பரவலாக்கப்பட்ட கணினி மற்றும் கணினி கட்டமைப்பில் குறிப்பிடத்தக்க பொறியியல் நிபுணத்துவம் தேவைப்படுகிறது.

தரவு வரிசைப்படுத்துதல் மற்றும் காலத்துல்லியம்

ஒரு உலகளாவிய அமைப்பில், நெட்வொர்க் தாமதம் காரணமாக நிகழ்வுகள் வரிசை மாறி வரலாம். முதலில் நடந்த ஒரு நிகழ்வு, செயலாக்க இயந்திரத்திற்கு இரண்டாவதாக வரக்கூடும். ஒரு வலுவான ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங் அமைப்பு இதை கையாளக்கூடியதாக இருக்க வேண்டும், பொதுவாக நிகழ்வு நேரம் மற்றும் வாட்டர்மார்க்ஸ் (watermarks) பயன்படுத்தி தரவை அதன் சரியான நேரச் சூழலில் சரியாகக் குழுவாக்கி பகுப்பாய்வு செய்ய வேண்டும்.

தவறு சகிப்புத்தன்மை மற்றும் தரவு உத்தரவாதங்கள்

உங்கள் செயலாக்க கிளஸ்டரில் ஒரு இயந்திரம் தோல்வியுற்றால் என்ன நடக்கும்? அமைப்பு தரவை இழக்காமல் அல்லது தவறான முடிவுகளை உருவாக்காமல் மீள வேண்டும். இது வெவ்வேறு செயலாக்க உத்தரவாதங்களுக்கு வழிவகுக்கிறது:

• அதிகபட்சம்-ஒருமுறை (At-most-once): ஒவ்வொரு நிகழ்வும் ஒருமுறை அல்லது செயலாக்கப்படாமலே இருக்கலாம். தோல்வியின் போது தரவு இழப்பு சாத்தியமாகும்.
• குறைந்தபட்சம்-ஒருமுறை (At-least-once): ஒவ்வொரு நிகழ்வும் செயலாக்கப்படும் என்று உத்தரவாதம் அளிக்கப்படுகிறது, ஆனால் மீட்பின் போது ஒன்றுக்கு மேற்பட்ட முறை செயலாக்கப்படலாம். இது நகல் முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
• சரியாக-ஒருமுறை (Exactly-once): ஒவ்வொரு நிகழ்வும் தோல்விகள் ஏற்பட்டாலும், துல்லியமாக ஒரு முறை செயலாக்கப்படும் என்று உத்தரவாதம் அளிக்கப்படுகிறது. இது இலட்சியமானது, ஆனால் தொழில்நுட்ப ரீதியாக அடைவதற்கு மிகவும் சவாலான உத்தரவாதம், மேலும் இது ஃபிளிங்க் போன்ற மேம்பட்ட கட்டமைப்புகளின் முக்கிய அம்சமாகும்.

நிலை மேலாண்மை (State Management)

எந்தவொரு நிலை சார்ந்த பயன்பாட்டிற்கும், திரட்டப்பட்ட நிலையை நிர்வகிப்பது ஒரு முக்கியமான சவாலாகிறது. நிலை எங்கே சேமிக்கப்படுகிறது? அது எப்படி காப்புப் பிரதி எடுக்கப்படுகிறது? உங்கள் தரவின் அளவு வளரும்போது அது எப்படி அளவிடப்படுகிறது? நவீன கட்டமைப்புகள் பரவலாக்கப்பட்ட, தவறு-சகிப்புத்தன்மை கொண்ட நிலையை நிர்வகிப்பதற்கான அதிநவீன வழிமுறைகளை வழங்குகின்றன, ஆனால் அது ஒரு முக்கிய வடிவமைப்புப் பரிசீலனையாகவே உள்ளது.

தொடங்குதல்: நிகழ்நேர பகுப்பாய்வுக்கான உங்கள் பாதை

ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங்கை ஏற்றுக்கொள்வது ஒரு பயணம். அதன் சக்தியைப் பயன்படுத்த விரும்பும் நிறுவனங்களுக்கான சில செயல் படிகள் இங்கே:

1. ஒரு உயர்-மதிப்பு பயன்பாட்டு நிகழ்வோடு தொடங்குங்கள்: கடலை வேகவைக்க முயற்சிக்காதீர்கள். நிகழ்நேர தரவு பேட்ச் பிராசஸிங்கை விட தெளிவான மற்றும் குறிப்பிடத்தக்க நன்மையை வழங்கும் ஒரு குறிப்பிட்ட வணிகப் சிக்கலை அடையாளம் காணுங்கள். நிகழ்நேர கண்காணிப்பு, முரண்பாடு கண்டறிதல், அல்லது எளிய நிகழ்நேர எச்சரிக்கைகள் பெரும்பாலும் சிறந்த தொடக்கப் புள்ளிகளாகும்.
2. சரியான தொழில்நுட்ப அடுக்கைத் தேர்ந்தெடுங்கள்: உங்கள் குழுவின் திறன்கள் மற்றும் உங்கள் செயல்பாட்டுத் திறனை மதிப்பீடு செய்யுங்கள். ஒரு நிர்வகிக்கப்பட்ட கிளவுட் சேவை (கினேசிஸ் அல்லது டேட்டாஃப்ளோ போன்றவை) செயல்பாட்டுச் சுமையை வெகுவாகக் குறைத்து, வளர்ச்சியை விரைவுபடுத்தும். உங்களுக்கு அதிக கட்டுப்பாடு தேவைப்பட்டால் அல்லது குறிப்பிட்ட தேவைகள் இருந்தால், ஒரு சுய-ஹோஸ்ட் செய்யப்பட்ட திறந்த மூல அடுக்கு (காஃப்கா மற்றும் ஃபிளிங்க் போன்றவை) மிகவும் பொருத்தமானதாக இருக்கலாம்.
3. ஒரு நிகழ்வு-சார்ந்த மனநிலையைத் தழுவுங்கள்: இது ஒரு கலாச்சார மற்றும் கட்டமைப்பு மாற்றம். உங்கள் குழுக்களை வணிக செயல்முறைகளை ஒரு தரவுத்தளத்தில் உள்ள நிலையாக அல்ல, மாறாக காலப்போக்கில் நிகழும் மாற்ற முடியாத நிகழ்வுகளின் தொடராக நினைக்க ஊக்குவிக்கவும். இந்த நிகழ்வு-முதல் சிந்தனை நவீன, அளவிடக்கூடிய நிகழ்நேர அமைப்புகளின் அடித்தளமாகும்.
4. கண்காணிப்பு மற்றும் உற்றுநோக்கும் தன்மையில் (Observability) முதலீடு செய்யுங்கள்: நிகழ்நேர அமைப்புகளுக்கு நிகழ்நேர கண்காணிப்பு தேவை. தரவு தாமதம், செயல்திறன், மற்றும் செயலாக்கச் சரியான தன்மையைக் கண்காணிக்க உங்களுக்கு வலுவான டாஷ்போர்டுகள் மற்றும் எச்சரிக்கைகள் தேவை. ஒருபோதும் நிற்காத ஒரு அமைப்பில், ஏதோ தவறு என்று சொல்ல ஒரு தினசரி அறிக்கைக்காக நீங்கள் காத்திருக்க முடியாது.

எதிர்காலம் ஸ்ட்ரீமிங்

ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங் என்பது ஒரு சில குறிப்பிட்ட தொழில்களுக்கான ஒரு முக்கிய தொழில்நுட்பம் அல்ல. இது நவீன தரவு கட்டமைப்பின் ஒரு மூலக்கல்லாக வேகமாக மாறி வருகிறது. நாம் எதிர்காலத்தைப் பார்க்கும்போது, பல போக்குகள் அதன் தழுவலை மேலும் விரைவுபடுத்தும் வகையில் உள்ளன.

நிகழ்நேர AI மற்றும் இயந்திர கற்றல்

AI/ML உடன் ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங்கின் ஒருங்கிணைப்பு மிகவும் உற்சாகமான எல்லைகளில் ஒன்றாகும். மாதிரிகளை ஆஃப்லைனில் பயிற்றுவித்து அவற்றை நிலையான கலைப்பொருட்களாக வரிசைப்படுத்துவதற்குப் பதிலாக, நிறுவனங்கள் ஸ்ட்ரீமிங் தரவில் நிகழ்நேர அனுமானம் செய்யக்கூடிய மற்றும் புதிய தரவு வரும்போது மாதிரிகளைத் தொடர்ந்து புதுப்பிக்க அல்லது மீண்டும் பயிற்றுவிக்கக்கூடிய (ஆன்லைன் கற்றல் எனப்படும் ஒரு கருத்து) அமைப்புகளை உருவாக்குகின்றன.

எட்ஜ்-ன் எழுச்சி (The Rise of the Edge)

IoT சாதனங்களின் பெருக்கத்துடன், அனைத்து மூல சென்சார் தரவையும் செயலாக்க ஒரு மைய கிளவுட்டிற்கு அனுப்புவது பெரும்பாலும் திறனற்றது. "எட்ஜ்" இல்—சாதனங்களில் அல்லது அதற்கு அருகில்—ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங் உடனடி, குறைந்த-தாமத பகுப்பாய்வு மற்றும் வடிகட்டலை அனுமதிக்கிறது. முக்கியமான நிகழ்வுகள் அல்லது திரட்டல்கள் மட்டுமே பின்னர் மைய அமைப்புக்கு அனுப்பப்படுகின்றன, இது அலைவரிசையைக் குறைத்து, பதிலளிப்பு நேரங்களை மேம்படுத்துகிறது.

நிகழ்நேர தரவின் ஜனநாயகமயமாக்கல்

கருவிகள் மற்றும் தளங்கள் மேலும் பயனர் நட்புடன் மாறும்போது, குறிப்பாக ஸ்ட்ரீமிங் SQL-இன் எழுச்சியுடன், நிகழ்நேர பயன்பாடுகளை உருவாக்கும் திறன் சிறப்புவாய்ந்த தரவுப் பொறியாளர்களைத் தாண்டி விரிவடையும். தரவு ஆய்வாளர்கள் மற்றும் விஞ்ஞானிகள் நேரடியாக நேரடி தரவு ஸ்ட்ரீம்களை வினவவும் பகுப்பாய்வு செய்யவும் அதிகாரம் பெறுவார்கள், இது புதிய நுண்ணறிவுகளைத் திறந்து, புதுமைகளை விரைவுபடுத்தும்.

முடிவுரை: நிகழ்நேர தரவின் அலையில் சவாரி செய்தல்

பேட்சிலிருந்து ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங்கிற்கான மாற்றம் ஒரு தொழில்நுட்ப மேம்படுத்தல் மட்டுமல்ல; இது வணிகங்கள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன மற்றும் போட்டியிடுகின்றன என்பதில் ஒரு அடிப்படை மாற்றமாகும். இது செயலற்ற, வரலாற்றுப் பகுப்பாய்விலிருந்து செயலில், அந்தந்த தருணத்தின் நுண்ணறிவுக்கு மாறுவதைப் பிரதிபலிக்கிறது. தரவு பிறந்தவுடன் அதைச் செயலாக்குவதன் மூலம், நிறுவனங்கள் எதிர்வினையாற்றுவது மட்டுமல்லாமல், முன்கூட்டியே செயல்படும், வாடிக்கையாளர் தேவைகளை எதிர்பார்த்து, தோல்விகளைத் தடுத்து, வாய்ப்புகள் எழும் கணத்தில் அவற்றைப் பயன்படுத்திக்கொள்ளும் அமைப்புகளை உருவாக்க முடியும்.

வலுவான ஸ்ட்ரீம் பிராசஸிங் அமைப்புகளைச் செயல்படுத்துவதற்கான பாதையில் அதன் சிக்கல்கள் இருந்தாலும், மூலோபாய நன்மைகள் மறுக்க முடியாதவை. 21 ஆம் நூற்றாண்டின் வேகமான, தரவு சார்ந்த நிலப்பரப்பில் செழிக்க விரும்பும் எந்தவொரு நிறுவனத்திற்கும், தரவின் தொடர்ச்சியான ஓட்டத்தைப் பயன்படுத்துவது இனி ஒரு விருப்பமல்ல—அது ஒரு கட்டாயம். ஓடை ஓடிக்கொண்டிருக்கிறது; அதில் குதிக்கும் நேரம் இது.