Processamento em lote versus processamento em tempo real: entendendo as diferenças

Tutoriais

A decisão entre processamento em lote e em tempo real é uma decisão crítica, que molda o design, a arquitetura e o sucesso de nossos pipelines de dados. Enquanto ambos os métodos visam extrair insights valiosos de dados, eles diferem significativamente em sua execução, capacidades e casos de uso. Entender as principais distinções entre estes dois paradigmas de processamento é crucial para as organizações tomar decisões informadas e aproveitar o potencial total de seus dados.

As definições chave podem ser resumidas da seguinte forma:

Processamento em loteg é um processo que acumula dados em pedaços discretos em intervalos agendados ou baseados na volume de dados. Geralmente, ele é ideal para tarefas não sensíveis ao tempo.

Processamento em tempo real processa dados conforme eles chegam, com mínima latência, permitindo insights e ações imediatas.

Processamento em lote vs. em tempo real: Características chave

Uma tabela compreensiva descrevendo as características chave entre processamento em lote e em tempo real pode ser encontrada abaixo – nós exploraremos essas diferenças em detalhes nas seções seguintes.

Processamento em lote vs. em tempo real: Características chave
Característica	Processamento em lote	Processamento em tempo real	Vantagem
Velocidade de processamento	Processa dados em grandes fatias ao longo do tempo	Processa dados quase instantaneamente conforme chegam	Processamento em tempo real
Latência de dados	Alta latência; os dados são processados em intervalos agendados	Baixa latência; os dados são processados imediatamente	Processamento em tempo real
Volume de processamento	Apropriado para grandes volumes de dados	Apropriado para pequenos fluxos de dados contínuos	Depende do caso de uso
Frescura dos dados	Os dados são vencidos entre intervalos de processamento	Os dados são frescos e atualizados	Processamento em tempo real
Utilização de recursos	Alta utilização durante janelas de processamento	Uso contínuo, estavel de recursos	Depende do caso de uso
Complexidade	Simples para implementar e gerenciar	Mais complexo devido à necessidade de baixa latência	Processamento em lotes
Casos de uso	Apropriado para relatórios, backups e cálculos em escala grande	Ideal para monitoramento, detecção de fraude e análise instantânea	Depende do caso de uso
Escalabilidade	Escala bem com conjuntos de dados grandes	Escala com o número de eventos, porém pode exigir uma infraestrutura mais sofisticada	Depende do caso de uso
Tolerância a falhas	Pode ser mais tolerante a falhas; as tentativas de recuperação são mais fáceis	Requer sistemas robustos para tolerância a falhas	Processamento em lote

O que é o Processamento em Lote?

O processamento em lote é uma abordagem tradicional para o processamento de dados onde dados são coletados ao longo de um período e processados em grupos discretos ou lotes. Isto pode ocorrer a intervalos agendados ou quando um volume específico é atingido. É um processo seqüencial que envolve a leitura, processamento e gravação de dados em pedaços.

Funcionalidades Principais

As funcionalidades chave de processamento em lote são:

Processamento agendado: Os trabalhos de lote são executados em horários específicos ou quando certas condições são atingidas.
Alto throughput: Capaz de lidar com grandes volumes de dados em um único lote.
Resources intensivo: Utiliza recursos significativos durante períodos de processamento.

Benefícios

Há vários benefícios chave para o processamento em lote. O processamento em lote é:

Eficiente para o processamento de conjuntos de dados grandes.
Fácil de implementar e gerenciar.
Pode ser agendado durante horários de baixo tráfego para otimizar o uso de recursos.
Menos exigente em termos de infraestrutura e monitoramento contínuo em comparação com o processamento em tempo real.

Desafios

Challenges chave para a adoção de processamento em lote em organizações são:

Alta latência entre a coleta de dados e o processamento. Não é adequado para aplicações que requerem insights ou ações imediatas.
Possível dado estaleiro entre os intervalos de processamento.

O que é Processamento em Tempo Real?

O processamento em tempo real envolve a entrada contínua, processamento e saída de dados, quase instantaneamente. Uma abordagem de processamento de dados que envolve o分析e a ação sobre dados enquanto eles chegam, frequentemente dentro de milissegundos ou segundos.

Funcionalidades Cores

Evento-driven: Reage a eventos conforme eles ocorrem e não por agendamento, permitindo ações e decisões em tempo real.
Processamento contínuo: Quando o evento apropriado é disparado, os dados são processados contínueamente.
Janela: Suporta janelas e agregações sobre períodos de tempo específicos.
Poupança de tempo: Minimiza o atraso de tempo entre a entrada de dados e o processamento.

Benefícios

Eficiência: Eficiente para processar fluxos contínuos de dados
Acessibilidade: Fornece informações atualizadas e permite decisões e ações imediatas
Alta disponibilidade: Suporta alta disponibilidade para aplicações críticas em tempo, análise e visões

Desafios

Custos: Custos maiores devido à utilização contínua de recursos
Complexidade: Complexo de implementar e manter
Balanceamento de carga: lidar com cargas variáveis de fluxos de dados e manter desempenho pode ser difícil
Mitigando falhas: lidar com falhas e consistência dos dados pode ser difícil

Diferenças chave entre processamento em lote vs. em tempo real

O processamento em lote lidada grandes volumes de dados em intervalos agendados. Ele é adequado para aplicações onde o processamento de dados imediato não é crítico, enfatizando a throughput e a capacidade. Em contraste, o processamento em tempo real processa dados de forma contínua com mínima latência. Ele é ideal para cenários que requerem insights instantâneos, com foco em baixa latência e em processamento de dados de alta velocidade.

Processamento de Dados em Lote vs. em Tempo Real: Diferenças Chave
Diferenças	Processamento em Lote	Processamento em Tempo Real
Velocidade de processamento	O processamento em lote é lento, pois os dados são coletados e processados em grandes blocos em intervalos agendados.	O processamento em tempo real prioriza a velocidade e processa dados de forma contínua.
Latência de dados	O processamento em lote introduce maior latência de dados, pois há um atraso entre a chegada dos dados e o processamento.	O processamento em tempo real minimiza a latência de dados, oferecendo acesso próximo de instântaneo aos dados.
Volume de processamento	O processamento em lote é excelente para lidar com grandes volumes de dados em um único lote.	O processamento em tempo real é melhor adaptado para lidar com fluxos de dados de alta velocidade. No entanto, os sistemas em tempo real podem enfrentar desafios com grandes volumes de dados que exigem estratégias de escalonamento complexas.
Frescura de dados	O processamento em lote resulta em menor frescura dos dados, já que os dados processados refletem um estado passado.	O processamento em tempo real fornece a informação mais atualizada.
Utilização de recursos	O processamento em lote utiliza recursos apenas durante períodos de processamento agendados.	O processamento em tempo real exige recursos contínuos.
Complexidade	O processamento em lote é mais fácil de implementar e manter devido à sua natureza seqüencial e às definições de limites claras.	O processamento em tempo real introduce maior complexidade devido à necessidade de monitoramento contínuo, ferramentas especializadas e ao tratamento de possíveis erros na stream de dados.
Escalabilidade	O processamento em lote pode aproveitar eficientemente ambas as escalas verticais (adicionar mais recursos como CPU, memória, etc.) e horizontais.	A principal abordagem de escala para o processamento em tempo real é a escala horizontal, adicionando mais nós ou clusters a uma arquitetura distribuída.
Tolerância a falhas	O processamento em lote é generalmente mais resistente a falhas devido às tentativas de recuperação mais fáceis e às suas definições de limite bem definidas e pontos de verificação.	O processamento em tempo real pode ser mais propenso a erros e perda de dados devido à sua natureza contínua.

Desafios e considerações adicionais.

No processamento em lote, há atrasos entre a recolha e o processamento de dados. Há uma elevada utilização de recursos durante o processamento, em que os dados podem estar desactualizados entre intervalos de processamento. Garantir a consistência dos dados em vários lotes e tratar as actualizações ou alterações a esses dados durante o processamento em lote é outro desafio. Por conseguinte, estimar e aprovisionar com exatidão os recursos necessários para trabalhos em lote, especialmente para volumes de dados grandes ou variáveis, também pode ser um desafio. A monitorização e depuração de processos em lote pode ser um desafio, uma vez que os problemas podem não se tornar aparentes até o lote estar concluído. O tratamento de dados que chegam tardiamente e que deveriam ter sido incluídos em um lote anterior pode ser complexo e exigir reprocessamento.

No processamento em tempo real, os eventos podem chegar fora de ordem, levando a inconsistências e erros. Para garantir a recuperação do sistema de falhas sem perder informações, é necessário testar vários cenários de falha. Consequentemente, implementar mecanismos de tolerância a falhas e garantir uma recuperação fiável de falhas sem perda ou duplicação de dados pode não ser fácil, e gerar fluxos de dados de teste em tempo real que reflictam com precisão cenários do mundo real pode ser complexo. Dimensionar dinamicamente os recursos e otimizar o desempenho para lidar com volumes e velocidades de dados variáveis, mantendo uma baixa latência, também pode ser um desafio.

Tecnologias e estruturas

Os softwares e estruturas de processamento de dados em lote e em tempo real podem incluir, mas não se limitam a:

Processamento em lote vs. processamento em tempo real: Tecnologias e estruturas
Tecnologia	Processamento em lote	Processamento em Tempo Real
Apache Hadoop	O Hadoop é um framework que facilita o processamento distribuído de grandes conjuntos de dados em clusters usando modelos de programação simples. Inicialmente centrado em dois componentes principais — HDFS, para armazenamento, e MapReduce, para processamento — o Hadoop se destaca em tarefas de processamento por lotes devido à sua altíssima escalabilidade, tolerância a falhas e capacidade de paralelizar cargas de trabalho.	Com seu ecossistema de ferramentas e frameworks complementares, o Hadoop também suporta o processamento de dados em tempo real. Integrando-se com frameworks de processamento de fluxo de dados, como o Apache Storm, o Apache Flink e o Apache Spark Streaming, o Hadoop estende-se além do processamento por lotes para lidar com fluxos de dados em tempo real, permitindo que as organizações obtenham insights imediatas e reajam aos dados conforme chegam.
Apache Kafka	O Apache Kafka, embora frequentemente associado ao processamento em tempo real, é igualmente habilidoso para lidar com cargas de trabalho por lote. Sua arquitetura distribuída e a durabilidade inata fazem dele uma plataforma confiável para armazenar e processar grandes volumes de dados em lotes. A integração natural de Kafka com frameworks de processamento de lote, como o Apache Spark e o Apache Hadoop, permite o processamento eficiente de dados em lote, aproveitando a escalabilidade e a tolerância a falhas destes frameworks. Combinando as capacidades de armazenamento de Kafka com poderosos motores de processamento de lote, as organizações podem construir pipelines de dados robustos que atendam a ambas as necessidades de processamento em tempo real e por lote.	Apache Kafka é uma plataforma de streaming distribuído projetada para alto throughput e baixa latência em streaming de dados. Funciona como um broker de mensagens, permitindo que dados sejam publicados e consumidos em tempo real através de seu modelo de publicação e assinatura. Kafka garante durabilidade e confiabilidade com sua arquitetura distribuída e mecanismo de replicação, tornando-se ideal para aplicações em tempo real. Kafka Streams, uma biblioteca para construção de aplicações em tempo real, suporta transformações complexas de dados diretamente dentro de Kafka. Kafka integra-se sem problemas com frameworks de processamento em tempo real, como Apache Flink e Apache Spark, permitindo pipelines de processamento sofisticados.
Apache Spark	Spark é um motor de análise aberto e unificado projetado para processamento de dados em escala. Opera como um framework robusto e eficiente para processamento em lote através de computação em memória, APIs abrangentes e integração fácil com várias fontes de dados. sua escalabilidade, tolerância a falhas e flexibilidade de deploy tornam-no uma boa escolha para o processamento eficiente de dados em lote em escala. Enquanto Spark oferece normalmente melhores desempenhos do que o Hadoop MapReduce devido ao seu processamento em memória, os benefícios de desempenho reais podem variar dependendo da carga de trabalho específica e da configuração.	Spark fornece capacidades robustas e eficientes para processamento em tempo real através de seus módulos Spark Streaming e Structured Streaming. Ao aproveitar o micro-batch e o processamento contínuo, Spark permite a ingestão, processamento e análise de dados em tempo real com baixa latência. Processamento de eventos complexos e computações com janelas estão também disponíveis, enquanto a integração contínua com fontes de dados reais-tempo, como o Apache Kafka, Flume e Kinesis, garante um fluxo de dados fluído. Adicionalmente, a flexibilidade para implantar Spark em vários gerenciadores de clusters e ambientes em nuvem melhora sua adaptabilidade para diversas aplicações reais-tempo.
Apache Flink	Flink é um framework robusto de processamento de fluxo que também pode gerenciar com eficiência o processamento de lotes como um caso especial. A API DataSet do Flink é projetada especificamente para o processamento de lotes. Exemplos de operações do Flink incluem mapear, reduzir, juntar e filtrar, que são comuns em fluxos de trabalho de processamento de lotes. Lendo e escrevendo em fontes e sumidouros de lotes como HDFS, sistemas de arquivos locais e bancos de dados relacionais, o Flink permite tolerância a falhas através de checkpoints e savepoints.	Flink também pode ser usado como um framework de processamento de fluxo que utiliza a API DataStream para lidar com fluxos de dados não limitados. Ele suporta semânticas de tempo de evento e tempo de processamento. Adicionalmente, ele pode processar dados de fontes de fluxo como o Apache Kafka, Kinesis e filas de mensagens. O Flink pode escrever para destinos reais-tempo como tópicos do Kafka, bancos de dados ou painéis de instrumentos reais-tempo. Ele também fornece gerenciamento de estado robusto e garante processamento de baixa latência.

Avançando.

Existem vários considerações chave enquanto olhamos para o futuro dos processamentos de dados em lote e em tempo real: tendências e tecnologias emergentes, como arquiteturas híbridas, AI/ML e computação em nuvem; avanços específicos para o processamento de dados em lote; e, finalmente, avanços únicos para o processamento de dados em tempo real. Em muitos aspectos, nossas observações aqui são apenas uma pequena parte do que os procedimentos de processamento de dados continuarão expandindo.

Tendências e Tecnologias Emergentes

O advento de infraestruturas em nuvem, AI/ML e computação em nuvem certamente abriu caminho para avanços e particularidades em todo o processamento de dados em lote e em tempo real. Vamos olhar mais de perto enquanto exploramos essas tendências e tecnologias em maior detalhe.

Arquiteturas Híbridas

Ao longo dos próximos meses e anos, continuaremos a ver o crescimento da adoção de arquiteturas híbridas – arquiteturas que fundem de forma híbrida o processamento de dados em lote e em tempo real. As organizações estão cada vez mais reconhecendo que uma abordagem de tamanho único para todos não é mais suficiente.

Arquiteturas híbridas irão aproveitar as vantagens de ambos os paradigmas: processamento de dados em lote para o tratamento eficiente de grandes conjuntos de dados históricos e processamento em tempo real para insights e ações imediatas em dados em fluxo. Isto permitirá que as organizações atendam a casos de uso diversos e atinjam os requisitos de latência variados de diferentes aplicações.

Serverless

Computação sem servidores e armazenamento estão para se tornar cada vez mais populares. Abstraindo a gerenciamento de infraestrutura e escalonando recursos em demanda, as tecnologias sem servidores oferecem maior escalabilidade, flexibilidade e eficiência de custo. Isso permitirá que organizações se concentrem na desenvolvimento de aplicações de dados e pipeline sem se preocupar com a infraestrutura subjacente.

Computação em Edge

Processar dados mais perto de onde são gerados – através de dispositivos IoT ou servidores locais, em vez de confiar em um data center centralizado, é muitas vezes chamado de computação em edge. Esta abordagem reduz significativamente a latência, já que os dados não precisam viajar longas distâncias para serem processados. Também diminui o uso de banda, já que somente os dados necessários são transmitidos para o cloud.

A computação em edge é particularmente benéfica para aplicações que requerem decisões em tempo real, como veículos autônomos, cidades inteligentes e automação industrial. Processando dados no edge, as organizações conseguem obter tempos de resposta mais rápidos e manipulação de dados mais eficientes.

Integrações de AI/ML

A integração de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (AM) em frameworks de processamento de dados está transformando a maneira como os analytics em tempo real são executados. Frameworks de processamento aprimorados agora vem com capacidades de IA e AM integradas, permitindo-lhes analisar dados em tempo real, fazer previsões e automatizar processos de decisão. Essas integrações permitem análises de dados mais sofisticadas e precisas, apoiando aplicações como detecção de fraude, manutenção preditiva e recomendações personalizadas. Com a continua evolução das tecnologias de IA e AM, sua incorporação em frameworks de processamento de dados tornará ainda melhor a capacidade de obter insights ativos de fluxos de dados em tempo real.

Avanços em Processamento por lote

Avanços específicos em processamento por lote incluirão, mas não sejam limitados a:

Persistência de sistemas de dados centrados na nuvem: Plataformas de dados na nuvem como Snowflake, Databricks e AWS Redshift já estão ganhando popularidade devido à sua capacidade de escalar recursos em demanda e oferecer um modelo de pagamento conforme uso. Nos próximos anos, podemos esperar ainda maior adoção dessas plataformas devido à sua escalabilidade aprimorada e eficiência financeira, em comparação com as soluções tradicionais on-premises. Essas plataformas continuarão evoluindo, oferecendo funcionalidades avançadas como escalada automática, otimização de consultas inteligente e integração seamless com outros serviços da nuvem, tornando o processamento por lote mais acessível e eficiente para organizações de todos os tamanhos.
Capacidades evolutivas de AI/ML: As capacidades de inteligência artificial (IA) e aprendizagem automática (AL) estão destinadas a revolucionar o processamento em lote, automatizando tarefas repetitivas, otimizando a alocação de recursos e previsindo potenciais engarrafamentos. Algoritmos inteligentes podem analisar dados históricos e métricas de sistema para identificar padrões e fazer recomendações para otimizar a programação de tarefas em lote, aprovisionamento de recursos e particionamento de dados, o que resultará em melhorias significativas na eficiência, performance e economia.
Integrações híbridas: O futuro do processamento em lote não será isolado, mas sim integrado a sistemas reais para criar capacidades de processamento híbrido. Isso significa que o processamento em lote será capaz de aproveitar fluxos de dados reais para obter insights e ações mais timépicas. Por exemplo, uma tarefa de lote que processa dados históricos pode incorporar atualizações reais de fontes de streaming para fornecer uma visão mais abrangente e atualizada dos dados. Essa integração permitirá a organizações atingir o cruzamento entre o processamento em lote e o processamento em tempo real, abrindo novas possibilidades para decisões baseadas em dados.

Avanços no Processamento em Tempo Real

A complexidade do processamento em tempo real tem sido um obstáculo para a adoção de muitas organizações. No futuro, podemos esperar:

Plataformas acessíveis e amigáveis ao usuário: O desenvolvimento de mais plataformas de streaming e ferramentas amigáveis ao usuário, abstraindo as complexidades subjacentes e permitindo que um range mais amplo de usuários tire proveito de dados em tempo real. Isso incluirá APIs simplificadas, interfaces de baixo-codigo ou sem-codigo, e visualizações avançadas que tornarão mais fácil projetar, implantar e monitorar pipelines de dados em tempo real.
Aumento de dados em streaming para análise operacional e tomada de decisões: Com a tecnologia madurando e se tornando acessível, dados em streaming serão cada vez mais adotados para análise operacional e tomada de decisões. Insights reais em tempo real sobre o comportamento do cliente, métricas operacionais e tendências de mercado empoderarão as empresas a tomar decisões rápidas, baseadas em dados, e reagir às mudanças enquanto elas ocorrem. Isto será particularmente importante em setores como finanças, saúde e e-commerce, onde informações oportunas são críticas para obter uma vantagem competitiva.
Avanços em aplicações de AI/ML em tempo real: A integração de AI e ML em processamento de dados em tempo real permitirá que organizações desbloqueiem insights mais profundos e automatizem processos de tomada de decisões. Modelos de ML em tempo real podem analisar dados em streaming, fazer previsões e disparar ações com base nos resultados. Isso abrirá novas possibilidades para aplicações como detecção de fraude, detecção de anomalias, recomendações personalizadas e manutenção preventiva preditiva.

Linha de base: Processamento em lote vs. em tempo real

A escolha entre processamento em lote e em tempo real não é uma questão de um método ser superior ao outro. Em vez disso, é sobre entender as exigências únicas dos nossos casos de uso e alinhá-las com as forças e as fraquezas de cada abordagem. O processamento em lote se destaca ao lidar com grandes volumes de dados históricos para análise periódica e relatórios. O processamento em tempo real dá poder a organizações para tomar decisões imediatas e tomar ações com base na informação mais atualizada.

Como o panorama de engenharia de dados evolui rapidamente, podemos esperar uma maior convergência de técnicas de processamento em lote e em tempo real, permitindo pipelines de dados mais flexíveis e poderosos. Entendendo as nuances de ambos, o processamento em lote e em tempo real, podemos projetar e implementar arquiteturas de dados que atendam às diversas necessidades dos negócios modernos baseados em dados. Desta forma, podemos desbloquear o potencial total dos dados para inovação e crescimento.

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