Batch- versus realtimeverwerking: begrippen verduidelijken

Het kiezen tussen batch- en realtimeverwerking is een crucial beslissing die de ontwerp, architectuur en succes van onze gegevenspijplijnen bepaalt. Zowel deze methodes zijn gericht op het extraheren van waardevolle inzichten uit gegevens, maar ze verschillen significant in hun uitvoering, mogelijkheden en toepassingsgebieden. Het begrijpen van de belangrijkste verschillen tussen deze twee verwerkingparadigma’s is crucial voor organisaties om informeerde beslissingen te nemen en het volledige potentiële van hun gegevens te benutten.

Belangrijke definities kunnen als volgt samengevat worden:

Batchverwerking is een proces dat gegevens in discrete stukken accumuleert op geplande intervallen of gebaseerd op gegevensvolume. Het is vaak ideaal voor niet-tijdsgevoelige taken.

Realtimeverwerking

behandelt gegevens continu als ze arriveren, met minimalen latency, waardoor direct inzichten en acties mogelijk zijn.

Batch versus Real-Time Processing: belangrijke kenmerken

 

 

Wat is batchverwerking?

Batchverwerking is een traditioneel aanpakken van gegevensverwerking waarbij gegevens over een periode worden verzameld en in discrete groepen of batches worden verwerkt. Dit kan op geplande intervallen of bij het bereiken van een bepaalde hoeveelheid gebeuren. Het is een sequentiële proces dat bestaat uit het lezen, verwerken en schrijven van gegevens in stukken.

Belangrijke kenmerken

Belangrijke batchverwerkingseigenschappen zijn:

• Gepland verwerken: Batchtaken worden uitgevoerd op specifieke tijden of wanneer bepaalde condities zijn ingehaald.
• Hoog doorstroom: In staat om grote hoeveelheden gegevens in één batch te behandelen.
• Resource intensief:gebruikt significante hulpbronnen tijdens de verwerkingstijden.

Bevrijdingspunten

Er zijn verschillende kernvoordelen aan batchverwerking. Batchverwerking is:

• Efficiënt voor het verwerken van grote gegevenssets.
• Makkelijker om uit te voeren en te beheren.
• Kan gepland worden in de daluren om de resource gebruik te optimaliseren.
• Vereist minder infrastructureel en continu monitoring vergeleken met realtimeverwerking.

Challenges

Belangrijke uitdagingen om batchverwerking aanorganisaties toe te passen zijn:

• Hoge latentie tussen gegevensverzameling en verwerking. Niet geschikt voor toepassingen die directe inzichten of acties nodig hebben.
• Mogelijke verouderde gegevens tussen verwerkingseenheden.

Wat is real-time processing?

Real-time processing omvat de continue invoer, verwerking en uitvoer van data, bijna meteen. Een dataprocessormethode die bestaat uit het analyseren en handelen op data terwijl deze arriveert, vaak binnen milliseconden of seconden.

Kernkennissen

• Eventueel: Reageert op gebeurtenissen bij hun ontstaan en niet op schema’s, waardoor real-time acties en beslissingen mogelijk zijn.
• Continue verwerking: Wanneer de juiste gebeurtenis wordt geactiveerd, wordt de data continu verwerkt.
• Window:ondersteund windowing en aggregaties over specifieke tijdperioden.
• Tijdsbesparing: Minimale vertraging tussen data-invoer en verwerking.

Bevrijdingsmiddelen

• Efficiëntie: Efficiënt voor het verwerken van continue datastromen
• Toegankelijkheid: Biedt up-to-date informatie en maakt directe beslissingen en acties mogelijk
• Hoge beschikbaarheid:ondersteund hoge beschikbaarheid voor tijdsgevoelige toepassingen, analytics en inzichten

Challenges

• Kosten:Hogere kosten door de continuïteit van resources
• Complexiteit: Complex om te implementeren en onderhouden
• Belastingbalanceren:Hanteren van variantie in datastromen en behoud van prestaties kan moeilijk zijn
• Foutenmijden: Handelen met fouten en data consistentie kan moeilijk zijn.

Belangrijke verschillen tussen batchverwerking en real-timeverwerking

Batchverwerking behandeld grote hoeveelheden data op geplande tijdstippen. Het is geschikt voor toepassingen waar directe dataverwerking niet noodzakelijk is, met de nadruk op doorvoer en capaciteit. Contrapositief behandelt real-timeverwerking data continu met minimaal vertraging. Het is ideaal voor scenario’s die directe inzichten vereisen, met de focus op laag vertraging en hoge snelheid dataverwerking.

 

Additional Challenges and Considerations

Bij batchverwerking zijn er vertragingen tussen gegevensverzameling en gegevensverwerking. Tijdens de verwerking wordt er veel resources gebruikt, waarin de gegevens mogelijk verouderd zijn tussen de verwerkingstijden. Zorgen voor data consistency over meerdere batchverwerkingen en afhandelen van updates of wijzigingen in die gegevens tijdens batchverwerkingen is een ander probleem. Daarom is het accurate schatten en voorzienen van de vereiste resources voor batchtaakken, vooral voor grote of variantiegevoelige gegevensvolumes, ook een uitdaging. Monitor en debuggen van batchprocessen kan een uitdaging zijn, aangezien problemen pas zichtbaar kunnen worden nadat de batch is voltooid. Het afhandelen van laatkomende gegevens die zouden moeten worden opgenomen in een vorige batch kan complex zijn en kan herverwerking vereisen.

In real-time verwerking kunnen gebeurtenissen ongeordend zijn, wat tot onjuistheden en fouten leidt. Zorgen voor herstel van het systeem na fouten zonder verlies van informatie vereist testen van verschillende foutscenario’s. Daarom is het implementeren van fouttolerante mechanismen en zorgen voor betrouwbaar herstel van fouten zonder verlies of dubbeling van gegevens niet gemakkelijk, en het genereren van real-time testgegevensstromen die realistische wereldelijke scenario’s nauwkeurig weergeven, kan complex zijn. Dynamisch schalen van resources en optimaliseren van prestaties om aan de wisselende gegevenshoeveelheden en snelheden te kunnen bij te houden terwijl de latentie laag wordt gehouden, kan ook een uitdaging zijn.

Technologieën en frameworks

Software voor batch- en real-timegegevensverwerking en frameworks kunnen uitgesloten zijn maar niet beperkt tot:

 

Op vooruitzicht.

Er zijn verschillende belangrijke overwegingen die we moeten nemen bij het aansteken van de toekomst van batch- en real-time gegevensverwerking: opkomende trends en technologieën zoals hybridarchitecturen, AI/ML en edge computing; specifieke vooruitgang voor batchverwerking; en tenslotte, unieke vooruitgang voor real-time gegevensverwerking. In veel opzichten is onze observaties hier slechts de oppervlakte aan van waar deze gegevensverwerkingsmethodes nog zullen uitbreiden.

Opkomende trends en technologieën

Het advent van cloud-infrastructuur, AI/ML en edge computing heeft zeker de weg geopend voor vooruitgang en subtielheden over batch- en real-time gegevensverwerking. Laten we een kijkje nemen bij weergaande details bij het exploren van deze trends en technologieën.

Hybridarchitecturen

Over de komende maanden en jaren zullen we doorgaan te zien hoe de adoptie van hybridarchitecturen toeneemt — architecturen die batch- en real-time gegevensverwerking gemakkelijk combineren. Organisaties komen steeds meer tot het inzicht dat een eenvoudige en alomvattende aanpak niet langer voldoende is.

Hybridarchitecturen zullen de sterke punten van beide paradigma’s benutten: batchverwerking voor de efficiënte behandeling van grote historische datasets en real-time verwerking voor directe inzichten en acties op stromende gegevens. Dit zal de organisaties in staat stellen om diverse toepassingen aan te spreken en de wisselende latencyvereisten van verschillende toepassingen tegemoet te komen.

Serverloos

Vrijgegeven computing en opslag worden alleen maar populairder. Door de infrastructuurbeheer en schaalbare hulpbronnen op aanvraag abstractie te bieden, bieden serverloze technologieën grotere schaalbaarheid, flexibiliteit en kostenefficiëntie. Dit zal de organisaties toegelaten om zich te concentreren op het ontwikkelen van data-toepassingen en pijplijnen zonder zich te moeten afvragen over de onderliggende infrastructuur.

Edge Computing

Data verwerken dichter bij de bron, via IoT-apparaten of lokale servers in plaats van te vertrouwen op een gecentraliseerd data center, wordt vaak aangeduid als edge computing. Deze aanpak significante vermindert de latentie, omdat de data geen langzamere reistijd nodig heeft om verwerkt te worden. Ook wordt de bandbreedtegebruik verminderd, omdat alleen de noodzakelijke data naar de cloud wordt verzonden.

Edge computing is bijzonder voordelig voor toepassingen die realtime beslissingen vereisen, zoals autonome auto’s, slimme steden en industriële automatisering. door gegevens op de rand te verwerken, kunnenorganisaties snellerreactietijden en efficiëntere gegevensbehandeling behalen.

AI/ML Integraties

De integratie van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) in data processing frameworks verandert de manier waarop realtime-analyse wordt uitgevoerd. Verbeterde processing frameworks beschikken nu over ingebouwde AI en ML-capabilities, die in staat zijn data in realtime te analyseren, voorspellingen te maken en besluitvormingsprocessen te automatiseren. Deze integraties maken het mogelijk om meer geavanceerde en nauwkeurige data-analyse uit te voeren, ondersteunend applicaties als fraude detectie, predicterend onderhoud en persoonlijke aanbevelingen. Met de doorlopende vooruitgang van AI en ML-technologieën zal hun opname in data processing frameworks de mogelijkheid verder vergroten om actieverleidende inzichten te trekken uit realtime data streams.

Vorderingen in Batch Processing

Specifieke vooruitgang in batch processing zal omvatten, maar niet beperkt zijn aan:

• Doorlopende populariteit van cloud-centrisch data systemen: Cloud data platforms zoals Snowflake, Databricks en AWS Redshift worden al populair door hun mogelijkheid om resources op maat te schalen en een betaal-wanneer-je-wilt model aan te bieden. In de komende jaren kunnen we er verwachten dat deze platformen nog meer worden geïmplementeerd vanwege hun verbeterde schaalbaarheid en kosteneffectiviteit in vergelijking met traditionele on-premises oplossingen. Deze platformen zullen doorgaan met evolueren, biedende geavanceerde functionaliteiten zoals automatisch schalen, intelligentie query optimalisatie en eenvoudige integratie met andere cloud diensten, waardoor batch processing voor organisaties van elke omvang toegankelijker en efficiënter wordt.
• Evoluerende AI/ML-mogelijkheden: Kunstmatige intelligentie en machineleren zullen de batchverwerking revolutionair veranderen door automatisering van herhalende taken, optimalisering van resource-toewijzing en voorspelling van potentiële knelpunten. Intelligente algoritmen kunnen historische gegevens en systeemmetriken analyseren om patronen te identificeren en aanbevelingen doen voor de optimalisering van het schema voor batchtaken, resource-aanbieding en gegevenspartitionering. Dit zal tot significante verbeteringen in efficiëntie, prestaties en besparingen leiden.
• Hybride integraties: Het toekomstige van batchverwerking zal niet afzonderlijk zijn, maar in plaats daarvan geïntegreerd zijn met real-time-systemen om gemengde verwerkingstaken mogelijk te maken. Dit betekent dat batchverwerking de mogelijkheid zal krijgen om real-time datastromen te benutten voor meer tijdige inzichten en acties. Bijvoorbeeld, een batchtaak die historische gegevens verwerkt, kan real-time-updates van streamingbronnen incorporeren om een meer uitgebreide en actuele weergave van de gegevens te bieden. Deze integratie zal organisaties de mogelijkheid geven de kloof tussen batch- en real-timeverwerking te overbruggen, waardoor nieuwe mogelijkheden voor data-gebaseerd beslissen worden vrijgegeven.

Verbeteringen in Real-Time Processing

De complexiteit van real-timeverwerking heeft een barrière gevormd voor de adoptie voor veel organisaties. In de toekomst kunnen we verwachten:

• toegankelijke, gebruiksvriendelijke platforms : De ontwikkeling van meer gebruiksvriendelijke en toegankelijke streamingplatforms en toolsen, die de onderliggende complexiteit abstracteren en een breedere groep gebruikers toestaan om in realtime gegevens te benutten. Dit zal ook eenvoudigere APIs, low-code of no-code interfaces en verbeterde visualisaties omvatten, die het gemakkelijker maken om ontwerpen, implementeren en monitoren van realtime gegevenspijplines.
• gestegen streaminggegevens voor operationele analytics en besluitvorming : Met de voltooiding van de technologie en de toenemende toegankelijkheid zal streaminggegevens steeds meer worden geïmplementeerd voor operationele analytics en besluitvorming. Realtime inzichten in klantgedrag, operationele meetbouten en markt trends zullen bedrijven helpen sneller, data-gebaseerde beslissingen te nemen en veranderingen op te kunnen volgen die zich voordoen. Dit zal bijzonder belangrijk zijn in sectoren als financiën, gezondheidszorg en e-commerce, waar tijdige informatie cruciaal is voor een competitieve voorsprong.
• voortgang in realtime AI/ML-toepassingen : De integratie van AI en ML in realtime gegevensverwerking zal organisaties in staat stellen dieper inzichten te ontsluiten en besluitvormingsprocessen te automatiseren. Realtime ML-modellen kunnen streaminggegevens analyseren, voorspellingen maken en acties afleggen op basis van de resultaten. Dit zal nieuwe mogelijkheden voor toepassingen als fraude detectie, afwijkingen detecteren, persoonlijke aanbevelingen en predictieve onderhoud openden.

Basislijn: batch-gegevensverwerking versus realtime-gegevensverwerking.

Het kiezen tussen batch- en realtimeverwerking gaat niet over wie de beste is, maar over het begrijpen van de unieke eisen van onze gebruiksgevallen en ze aan te passen aan de sterktes en zwaktes van elk approject. Batchverwerking is goed in het behandelen van grote hoeveelheden historische data voor periodieke analyses en rapportage. Realtimeverwerking geeft organisaties de macht om direct beslissingen te nemen en acties uit te voeren op basis van de meest actuele informatie.

Als het data-engineeringlandschap snel evolueert, kunnen we verwachten dat batch- en realtimeverwerkingstechnieken meer samenvloeien, waardoor data-pijplijnen flexibeler en krachtiger worden. door de subtiele verschillen tussen batch- en realtimeverwerking te begrijpen, kunnen we data-architecturen ontwerpen en implementeren die aan de diverse behoeften van moderne data-driven bedrijven voldoen. Op deze manier kunnen we de volledige potentie van data voor innovatie en groei openen.