Procesamiento por lotes vs. procesamiento en tiempo real: Entender las diferencias

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La decisión entre procesamiento por lotes y procesamiento en tiempo real es una crucial, que define la diseño, arquitectura y éxito de nuestras pipelines de datos. Aunque ambos métodos tienen el objetivo de extraer insights valiosos de los datos, difieren significativamente en su ejecución, capacidades y casos de uso. Comprender las distinciones clave entre estos dos paradigmas de procesamiento es fundamental para que las organizaciones tomen decisiones informadas y aprovechen el potencial completo de sus datos.

Las definiciones clave pueden resumirse de la siguiente manera:

El procesamiento por lotes es un proceso que acumula datos en pedazos discretos según intervalos programados o basado en la cantidad de datos. Normalmente, es ideal para tareas no sensibles al tiempo.

El procesamiento en tiempo real

procesa datos continuamente a medida que llegan, con mínima latencia, permitiendo insights y acciones inmediatas.

Batch vs. Procesamiento en Tiempo Real: Características Clave

Un cuadro comprensivo que resume las características clave entre procesamiento por lotes y procesamiento en tiempo real se puede encontrar a continuación – exploraremos estas diferencias en mayor detalle en las secciones siguientes.
Característica	Procesamiento por lotes	Procesamiento en tiempo real	Ventaja
Velocidad de procesamiento	Procesa datos en grandes pedazos a lo largo del tiempo	Procesa datos casi de inmediato como llegan	Procesamiento en tiempo real
Latencia de datos	Alta latencia; los datos se procesan en intervalos programados	Baja latencia; los datos se procesan inmediatamente	Procesamiento en tiempo real
Volumen de procesamiento	Adecuado para volúmenes de datos grandes	Adecuado para pequeños flujos de datos continuos	Depende del caso de uso
Frescura de datos	Los datos son viejos entre intervalos de procesamiento	Los datos son frescos y actualizados	Procesamiento en tiempo real
Utilización de recursos	Alta utilización durante ventanas de procesamiento	Uso continuo, estable de recursos	Depende del caso de uso
Complejidad	Más simple de implementar y administrar	Más complejo debido a la necesidad de baja latencia	Procesamiento por lotes
Casos de uso	Adecuado para informes, copias de seguridad y computaciones a gran escala	Ideal para monitorizar, detección de fraude y análisis instantáneo	Depende del caso de uso
Escalabilidad	Escala bien con conjuntos de datos grandes	Escala con el número de eventos y puede requerir una infraestructura más sofisticada	Depende del caso de uso
Tolerancia a fallos	Puede ser más tolerante a fallos; las repeticiones son más fáciles	Requiere sistemas robustos para la tolerancia a fallas	Procesamiento por lotes

¿Qué es el procesamiento por lotes?

El procesamiento por lotes es un enfoque tradicional para la procesamiento de datos en el cual los datos se recogen durante un período y se procesan en grupos discretos o lotes. Esto puede ocurrir a intervalos programados o al alcanzar un volumen específico. Es un proceso secuencial que implica la lectura, procesamiento y escritura de datos en pedazos.

Características centrales

Las características importantes del procesamiento por lotes son:

Procesamiento programado: Las tareas de lote se ejecutan en horarios específicos o cuando se cumplen determinadas condiciones.
Alta capacidad de throughput: Capaz de manejar grandes volúmenes de datos en un solo lote.
Resources intensivo: Utiliza recursos significativos durante los períodos de procesamiento.

Beneficios

Hay varios beneficios clave del procesamiento por lotes. El procesamiento por lotes es:

Eficiente para el procesamiento de grandes conjuntos de datos.
Más fácil de implementar y administrar.
Puede programarse durante horas de bajo tráfico para optimizar el uso de recursos.
Más económico en términos de infraestructura y supervisión continua en comparación con el procesamiento en tiempo real.

Retos

Los desafíos clave para la adopción de procesamiento por lotes en organizaciones son:

Alta latencia entre la recolección de datos y el procesamiento. No es adecuado para aplicaciones que requieren insights o acciones inmediatas.
Posible datos caducos entre intervalos de procesamiento.

¿Qué es el procesamiento en tiempo real?

El procesamiento en tiempo real implica la entrada continua, procesamiento y salida de datos, casi instantáneamente. Un método de procesamiento de datos que implica analizar y actuar sobre los datos según arriban, a menudo en millisecundos o segundos.

Características básicas

Evento-driven: Reacciona a eventos según ocurren y no según horarios, permitiendo acciones y decisiones en tiempo real.
Procesamiento continuo: Cuando se dispara el evento apropiado, los datos se procesan continuamente.
Ventana: Admite ventanas y agregaciones en periodos de tiempo específicos.
Ahorro de tiempo: Minima el retardo de tiempo entre la entrada de datos y el procesamiento.

Beneficios

Eficiencia: Eficiente para procesar flujos continuos de datos
Accesibilidad: Proporciona información actualizada y permite tomar decisiones e acciones inmediatas
Alta disponibilidad: Admite alta disponibilidad para aplicaciones sensibles al tiempo, análisis e insights

Retos

Costos: Mayores costos debido a la utilización continua de recursos
Complejidad: Complejo de implementar y mantener
Balanceo de carga: Manejar cargas variables de flujos de datos y mantener rendimiento puede ser difícil
Mitigar fallas: Manejar fallas y la consistencia de los datos puede ser difícil.

Diferencias clave entre procesamiento por lotes vs. procesamiento en tiempo real

El procesamiento por lotes maneja grandes volúmenes de datos en intervalos programados. Es adecuado para aplicaciones donde el procesamiento de datos inmediato no es crítico, enfatizando la productividad y la capacidad. En contraste, el procesamiento en tiempo real procesa datos de manera continua con mínima latencia. Es ideal para escenarios que requieren insights inmediatos, enfocándose en una latencia baja y un manejo de datos de alta velocidad.

Procesamiento de datos por lotes vs. procesamiento en tiempo real: diferencias clave
Diferencias	Procesamiento por lotes	Procesamiento en tiempo real
Velocidad de procesamiento	El procesamiento por lotes es más lento, ya que los datos se recogen y se procesan en grandes porciones en intervalos programados.	El procesamiento en tiempo real prioriza la velocidad y procesa datos de manera continua.
Latencia de datos	El procesamiento por lotes introduce una latencia de datos mayor, ya que hay un retardo entre la llegada de los datos y su procesamiento.	El procesamiento en tiempo real minimiza la latencia de datos, proporcionando un acceso a los datos casi inmediato.
Volumen de procesamiento	El procesamiento por lotes destaca en la manejo de grandes volúmenes de datos en un solo lote.	El procesamiento en tiempo real es mejor adaptado para manejar flujos de datos de alta velocidad. Sin embargo, los sistemas en tiempo real pueden enfrentar desafíos con grandes volúmenes de datos que requieren estrategias de escalado complejas.
Actualidad de los datos	El procesamiento por lotes reduce la frescura de los datos, ya que los datos procesados reflejan un estado pasado.	El procesamiento en tiempo real proporciona la información más actualizada.
E Utilización de Recursos	El procesamiento por lotes utiliza recursos solo durante los períodos de procesamiento programados.	El procesamiento en tiempo real requiere recursos continuos.
Complejidad	El procesamiento por lotes es más fácil de implementar y mantener debido a su naturaleza secuencial y a sus límites definidos.	El procesamiento en tiempo real introduce una mayor complejidad debido a la necesidad de monitorear continuamente, herramientas especializadas y manejar posibles errores en el flujo de datos.
Escalabilidad	El procesamiento por lotes puede aprovechar tanto la escalabilidad vertical (agregar más recursos como CPU, memoria, etc.) como la escalabilidad horizontal efectivamente.	La principal approach para procesamiento en tiempo real es la escalabilidad horizontal, agregando más nodos o clústeres a una arquitectura distribuida.
F tolerance	El procesamiento por lotes generalmente es más tolerante a fallos debido a que es fácil reintentar y a sus límites bien definidos y puntos de control.	El procesamiento en tiempo real puede ser más propenso a errores y pérdida de datos debido a su naturaleza continua.

Challenges y Consideraciones Adicionales

En el procesamiento por lotes, hay retrasos entre la recogida y el procesamiento de los datos. Durante el procesamiento se produce una elevada utilización de recursos, por lo que los datos pueden quedar obsoletos entre los intervalos de procesamiento. Garantizar la coherencia de los datos en varios lotes y gestionar las actualizaciones o cambios de esos datos durante el procesamiento por lotes es otro reto. Por lo tanto, estimar con precisión y aprovisionar los recursos necesarios para los trabajos por lotes, especialmente para volúmenes de datos grandes o variables, también puede ser un reto. Supervisar y depurar los procesos por lotes puede ser un reto, ya que los problemas pueden no ser evidentes hasta que el lote haya finalizado. La gestión de los datos que llegan tarde y que deberían haberse incluido en un lote anterior puede resultar compleja y requerir un reprocesamiento.

En el procesamiento en tiempo real, los eventos pueden llegar fuera de orden, dando lugar a incoherencias y errores. Garantizar la recuperación del sistema ante fallos sin perder información requiere probar varios escenarios de fallo. En consecuencia, implantar mecanismos tolerantes a fallos y garantizar una recuperación fiable ante fallos sin pérdida ni duplicación de datos puede no ser fácil, y generar flujos de datos de prueba en tiempo real que reflejen con precisión los escenarios del mundo real puede resultar complejo. El escalado dinámico de los recursos y la optimización del rendimiento para manejar volúmenes de datos y velocidades variables, manteniendo al mismo tiempo una baja latencia, también pueden suponer un reto.

Tecnologías y marcos

El software y los marcos de procesamiento de datos por lotes y en tiempo real podrían incluir, entre otros:

Procesamiento por lotes frente a procesamiento en tiempo real: Tecnologías y marcos
Tecnología	Procesamiento por lotes	Procesamiento en Tiempo Real
Apache Hadoop	Hadoop es un marco que facilita el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en cluster utilizando modelos de programación sencillos. Inicialmente centrado en dos componentes principales: HDFS, para almacenamiento, y MapReduce, para procesamiento, Hadoop destaca en tareas de procesamiento por lotes debido a su alta escalabilidad, tolerancia a fallos y capacidad de parallelizar cargas de trabajo.	Con su ecosistema de herramientas y frameworks complementarios, Hadoop también apoya el procesamiento de datos en tiempo real. Mediante la integración con frameworks de procesamiento de flujo, como Apache Storm, Apache Flink y Apache Spark Streaming, Hadoop se extiende más allá del procesamiento por lotes para manejar flujos de datos en tiempo real, lo que permite a las organizaciones obtener insights inmediatos y reaccionar a los datos conforme llegan.
Apache Kafka	Apache Kafka, aunque a menudo se asocia con el procesamiento en tiempo real, es igualmente capaz de manejar cargas de trabajo por lotes. Su arquitectura distribuida y la durabilidad inherente lo hacen una plataforma confiable para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos en lotes. La integración fluida de Kafka con frameworks de procesamiento por lotes, como Apache Spark y Apache Hadoop, permite el procesamiento eficiente de datos por lotes, aprovechando la escalabilidad y la tolerancia a fallos de estos frameworks. Al combinar las capacidades de almacenamiento de Kafka con potentes motores de procesamiento por lotes, las organizaciones pueden construir pipelines de datos robustos que atienden a ambas necesidades de procesamiento en tiempo real y por lotes.	Apache Kafka es una plataforma de streaming distribuido diseñada para el streaming de datos de alto rendimiento y baja latencia. Funciona como un intermediario de mensajes, permitiendo que los datos sean publicados y consumidos en tiempo real a través de su modelo de publicación-suscripción. Kafka garantiza la durabilidad y fiabilidad con su arquitectura distribuida y mecanismo de replicación, lo que la hace ideal para aplicaciones en tiempo real. Kafka Streams, una biblioteca para crear aplicaciones en tiempo real, admite transformaciones de datos complejas directamente dentro de Kafka. Kafka se integra a la perfección con marcos de procesamiento en tiempo real como Apache Flink y Apache Spark, permitiendo sofisticados pipelines de procesamiento.
Apache Spark	Spark es un motor de análisis unificado de código abierto diseñado para el procesamiento de datos a gran escala. Funciona como un marco robusto y eficiente para el procesamiento por lotes a través de la computación en memoria, APIs ricas, y una perfecta integración con diversas fuentes de datos. Su escalabilidad, tolerancia a fallos y flexibilidad de despliegue lo convierten en una buena opción para procesar datos por lotes a gran escala de forma eficiente. Aunque Spark generalmente ofrece un rendimiento más rápido que Hadoop MapReduce debido a su procesamiento en memoria, los beneficios reales de rendimiento pueden variar en función de la carga de trabajo y la configuración específicas.	Spark proporciona capacidades robustas y eficientes para el procesamiento en tiempo real a través de sus módulos Spark Streaming y Structured Streaming. Aprovechando el micro-batching y el procesamiento continuo, Spark permite la ingestión, el procesamiento y el análisis de datos en tiempo real con baja latencia. El procesamiento de eventos complejos y las computaciones en ventana están también disponibles, mientras que la integración fluida con fuentes de datos en tiempo real como Apache Kafka, Flume y Kinesis garantiza un flujo de datos sin problemas. Además, la flexibilidad para desplegar Spark en diversos gestores de clústeres y entornos de nube mejora su adaptabilidad para diversas aplicaciones en tiempo real.
Apache Flink	Flink es un framework robusto de procesamiento en flujo que también puede administrar eficientemente el procesamiento por lotes como un caso especial. La API DataSet de Flink está diseñada específicamente para el procesamiento por lotes. Ejemplos de operaciones de Flink incluyen map, reduce, join y filtrar, que son comunes en flujos de trabajo de procesamiento por lotes. La lectura y escritura a fuentes y sumideros de lotes como HDFS, sistemas de archivos locales y bases de datos relacionales, Flink permite tolerancia a fallos mediante checkpoints y savepoints.	Flink también se puede utilizar como framework de procesamiento en flujo que utiliza la API DataStream para manejar flujos de datos no terminados. Soporta semánticas de tiempo de evento y tiempo de procesamiento. Además, puede procesar datos de fuentes en flujo como Apache Kafka, Kinesis y colas de mensajes. Flink puede escribir en sumideros en tiempo real como topics de Kafka, bases de datos o paneles en tiempo real. También proporciona un manejo de estado robusto y garantiza un procesamiento de bajo latencia.

Viendo adelante

Hay varios considerandos clave mientras nos dirigimos al futuro de procesamiento de datos por lotes y en tiempo real: tendencias y tecnologías emergentes como arquitecturas híbridas, AI/ML y computación en la periferia; avances específicos para el procesamiento por lotes; y finalmente, avances únicos para el procesamiento de datos en tiempo real. En muchos sentidos, nuestras observaciones aquí sólo van más allá de la superficie de donde se expandirán estas técnicas de procesamiento de datos.

Tendencias y Tecnologías Emergentes

La aparición de infraestructuras en la nube, AI/ML y computación en la periferia ha abierto definitivamente la puerta a avances y matices a través de procesamiento de datos por lotes y en tiempo real. Vamos a echar un vistazo más de cerca mientras exploramos estas tendencias y tecnologías en mayor detalle.

Arquitecturas Híbridas

A lo largo de los próximos meses y años, seguiremos viendo una creciente adopción de arquitecturas híbridas – arquitecturas que integran sin problemas procesamiento de datos por lotes y en tiempo real. Las organizaciones están cada vez más dando cuenta que una solución de todos los tamaños ya no es suficiente.

Las arquitecturas híbridas harán uso de las fortalezas de ambos paradigmas: procesamiento por lotes para manejar eficientemente grandes conjuntos de datos históricos y procesamiento en tiempo real para insights y acciones inmediatas en datos en flujo. Esto permitirá a las organizaciones abordar casos de uso diversos y satisfacer los diversos requerimientos de latencia para diferentes aplicaciones.

Infraestructuras sin servidor

El computo y almacenamiento sin servidores se van a hacer cada vez más populares. Al abstractizar la gestión de infraestructuras y ajustar recursos en función de la demanda, las tecnologías sin servidores ofrecen una mayor escalabilidad, flexibilidad y eficiencia costera. Esto permitirá a las organizaciones enfocarse en el desarrollo de aplicaciones y pipelines de datos sin preocuparse de la infraestructura subyacente.

Computación en la Frontera

Procesar datos más cerca de donde son generados, a través de dispositivos IoT o servidores locales, en lugar de confiar en un centro de datos centralizado, se denomina a menudo computación en la frontera. Esta aproximación reduce significativamente la latencia, ya que los datos no necesitan viajar grandes distancias para ser procesados. También reduce el uso de ancho de banda, ya que solo se transmite al cloud el datos necesario.

La computación en la frontera resulta particularmente beneficiosa para aplicaciones que requieren decisiones en tiempo real, como vehículos autónomos, ciudades inteligentes y automatización industrial. Procesando datos en la frontera, las organizaciones pueden alcanzar tiempos de respuesta más rápidos y un manejo de datos más eficiente.

Integraciones AI/ML

La integración de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AL) en los marcos de procesamiento de datos está transformando la manera en que se realizan las análisis en tiempo real. Los marcos de procesamiento mejorados ahora vienen con capacidades de IA y AL integradas, lo que les permite analizar datos en tiempo real, hacer predicciones y automatizar procesos de toma de decisiones. Estas integraciones permiten un análisis de datos más sofisticado y preciso, apoyando aplicaciones como la detección de fraude, el mantenimiento predictivo y las recomendaciones personalizadas. Con la continua evolución de las tecnologías de IA y AL, su incorporación en los marcos de procesamiento de datos seguirá reforzando la capacidad de obtener insights acciónables de los flujos de datos en tiempo real.

Avances en Procesamiento por Lote

Los avances específicos en procesamiento por lote incluirán, pero no se limitarán a:

Persistencia de los sistemas de datos centrados en la nube: Los platones de datos en la nube como Snowflake, Databricks y AWS Redshift ya están ganando popularidad debido a su capacidad para escalar recursos en función de la demanda y ofrecer un modelo de pago según el uso. En los próximos años, podemos esperar una mayor adopción de estas plataformas debido a su escalabilidad mejorada y eficiencia costosa en comparación con las soluciones tradicionales en la nube. Estas plataformas seguirán evolucionando, ofreciendo características avanzadas como la escalabilidad automática, optimización de consultas inteligente y una integración fluida con otros servicios en la nube, haciendo que el procesamiento por lote sea más accesible y eficiente para organizaciones de todos los tamaños.
Capacidades en evolución de IA/ML: La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están destinados a revolucionar el procesamiento en lotes automatizando tareas repetitivas, optimizando la asignación de recursos y prediciendo posibles obstáculos. Algoritmos inteligentes pueden analizar datos históricos y métricas del sistema para identificar patrones y recomendar optimizaciones en la planificación de tareas de lote, provisión de recursos y particionado de datos. Esto conducirá a mejoras significativas en eficiencia, rendimiento y ahorro de costos.
Integraciones híbridas: El futuro del procesamiento en lotes no será aislado, sino integrado con sistemas en tiempo real para crear capacidades de procesamiento híbrido. Esto significa que el procesamiento en lotes podrá aprovechar flujos de datos en tiempo real para obtener insights y acciones más oportunas. Por ejemplo, una tarea de lote que procesa datos históricos puede incorporar actualizaciones en tiempo real de fuentes de flujo para proporcionar una visión más completa y actualizada de los datos. Esta integración permitirá a las organizaciones cruzar la brecha entre el procesamiento en lotes y el procesamiento en tiempo real, desbloqueando nuevas posibilidades para la toma de decisiones basadas en datos.

Avances en el Procesamiento en Tiempo Real

La complejidad del procesamiento en tiempo real ha sido un factor que ha impedido la adopción para muchas organizaciones. En el futuro, podemos esperar:

Plataformas accesibles y amigables para el usuario: El desarrollo de más plataformas de streaming y herramientas amigables para el usuario, abstracto las complejidades subyacentes, y permitiendo a un rango más amplio de usuarios aprovechar los datos en tiempo real. Esto incluirá APIs simplificadas, interfaces de bajo o nulo código, y visualizaciones mejoradas que faciliten el diseño, despliegue y monitoreo de tuberías de datos en tiempo real.
Aumento de los datos de streaming para análisis operativo y toma de decisiones: Con la tecnología que madura y se hace más accesible, los datos de streaming serán cada vez más adoptados para análisis operativo y toma de decisiones. Insights en tiempo real sobre el comportamiento del cliente, las métricas operativas y las tendencias de mercado impulsarán a las empresas a tomar decisiones más rápidas y basadas en datos y reaccionar a los cambios mientras ocurren. Esto será particularmente importante en industrias como la finanza, la salud y la e-commerce, donde la información oportuna es crucial para obtener una ventaja competitiva.
Avances en aplicaciones de IA/ML en tiempo real: La integración de IA y ML en el procesamiento de datos en tiempo real permitirá a las organizaciones desbloquear insights más profundos y automatizar procesos de toma de decisiones. Los modelos de ML en tiempo real pueden analizar datos de streaming, hacer predicciones y desencadenar acciones basadas en los resultados. Esto abrirá nuevas posibilidades para aplicaciones como la detección de fraude, la detección de anomalías, recomendaciones personalizadas y el mantenimiento predictivo.

Resumen: Procesamiento por lotes vs. Procesamiento en tiempo real.

La elección entre procesamiento por lotes y procesamiento en tiempo real no se trata de que uno sea superior al otro. En cambio, se trata de comprender las necesidades únicas de nuestros casos de uso y alinearlas con las fortalezas y debilidades de cada enfoque. El procesamiento por lotes destaca en la manejo de grandes volúmenes de datos históricos para análisis periódico y reportes. El procesamiento en tiempo real capacita a las organizaciones para tomar decisiones inmediatas y tomar acciones basadas en la información más actualizada.

Conforme el paisaje de ingeniería de datos evoluciona rápidamente, podemos esperar una convergencia mayores de técnicas de procesamiento por lotes y en tiempo real, lo que permite pipelines de datos más flexibles y potentes. Al comprender las nuestras de ambos procesamientos, podemos diseñar e implementar arquitecturas de datos que atiendan a las necesidades diversas de los negocios modernos basados en datos. De esta forma, podemos desbloquear el potencial completo de los datos para la innovación y el crecimiento.

Source:
https://dzone.com/articles/batch-vs-real-time-processing-understanding-the-differences