Processamento em lote vs. processamento em tempo real: entendendo as diferenças

Tutoriais

A decisão entre processamento em lotes 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 quantidade de dados. Geralmente, ele é ideal para tarefas não críticas em relação ao tempo.

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

Processamento em lote vs. Em tempo real: Características chave

Uma tabela compreensiva que resume as características chave entre processamento em lote e em tempo real pode ser encontrada abaixo – nós exploraremos essas diferenças em maior detalhe 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 pedaços ao longo do tempo	Processa dados quase instantaneamente após sua chegada	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	Apto para grandes volumes de dados	Apto para pequenos fluxos de dados contínuos	Depende do caso de uso
Frescura dos dados	Os dados ficam desatualizados entre os intervalos de processamento	Os dados são atualizados e próximos da data de referência	Processamento em tempo real
Utilização de recursos	Alta utilização durante as janelas de processamento	Uso contínuo e consistente de recursos	Depende do caso de uso
Complexidade	Simples de implementar e gerenciar	Mais complexo devido à necessidade de baixa latência	Processamento em lotes
Casos de uso	Apto 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 grandes conjuntos de dados	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 um método tradicional de processamento de dados em que 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 sequencial que envolve a leitura, processamento e gravação de dados em blocos.

Funcionalidades Principais

As funcionalidades chave de processamento de lote incluem:

Processamento agendado: As tarefas de lote são executadas em horários específicos ou quando determinadas condições são atingidas.
Alta throughput: Capaz de lidar com grandes volumes de dados em um único lote.
Resource Intensive: Utiliza recursos significativos durante períodos de processamento.

Benefícios

Há vários benefícios chave no processamento de lote. O processamento de lote é:

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

Desafios

Challenges chave para a adoção de processamento de 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.
Pode haver dados desatualizados 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 a análise e ação sobre dados enquanto eles chegam, frequentemente dentro de milissegundos ou segundos.

Funcionalidades Cores

Evento-driven: Reage a eventos conforme eles ocorrem e não estão agendados, permitindo ações e decisões em tempo real.
Processamento contínuo: Quando o evento apropriado é disparado, os dados são processados contínuamente.
Janelamento: Suporta janelamento e agregações por 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, análise e visão

Desafios

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

Diferenças chave entre processamento em lote vs. em tempo real

O processamento em lote manipula grandes volumes de dados em intervalos agendados. Ele é adequado para aplicações onde o processamento de dados imediato não é crucial, 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, já que 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, já que há um atraso entre a chegada dos dados e o seu processamento.	O processamento em tempo real minimiza a latência de dados, oferecendo acesso quase instantâneo 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 escalamento complexas.
Freshness de dados	O processamento em lote resulta em menor frescura de 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 requer recursos contínuos.
Complexidade	O processamento em lote é mais simples 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 tanto a escalabilidade vertical (adicionar mais recursos, como CPU, memória, etc.) quanto a escalabilidade horizontal eficazmente.	A principal abordagem de escalabilidade para o processamento em tempo real é a escalabilidade horizontal, adicionando mais nós ou clusters a uma arquitetura distribuída.
Tolerância a falhas	O processamento em lote é generalmente mais tolerante a falhas devido às tentativas de recuperação mais fáceis e aos seus limites bem definidos 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 coleta de dados e o processamento dos dados. Existe alto uso de recursos durante o processamento, no qual os dados podem ficar desatualizados entre intervalos de processamento. Assegurar a consistência dos dados em vários lotes e lidar com atualizações ou mudanças a esses dados durante o processamento em lote é outro desafio. Portanto, estimar com precisão e fornecer os recursos necessários para trabalhos em lote, especialmente para grandes volumes de dados ou volumes variáveis, pode ser também desafiante. Monitorar e depurar processos em lote pode ser difícil, já que problemas podem não se tornar evidentes até o final do lote. lidar com dados que chegam tardios que deveriam ter sido incluídos em um lote anterior pode ser complexo e poderá exigir reprocessamento.

No processamento em tempo real, eventos podem chegar fora de ordem, levando a inconsistências e erros. Garantir o recovery do sistema dos falhas sem perda de informações requer testar vários cenários de falhas. Então, a implementação de mecanismos resistentes a falhas e a garantia de recuperação confiável dos falhas sem perda ou duplicação de dados pode não ser fácil, e a geração de fluxos de dados de teste em tempo real que refletam precisamente cenários do mundo real pode ser complexa. A escalonar recursos dinamicamente e otimizar desempenho para lidar com volumes de dados e velocidades variantes enquanto mantém baixa latência também pode ser desafiante.

Tecnologias e Frameworks

Software e frameworks de processamento de dados em lote e em tempo real podem incluir, mas não se limitam a:

Processamento em Lote vs. Tempo Real: Tecnologias e Frameworks
Tecnologia	Processamento em Lote	Processamento em Tempo Real
Apache Hadoop	O Hadoop é um framework que facilita o processamento distribuído de conjuntos de dados grandes 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 em lote devido à sua altíssima escalabilidade, tolerância a falhas e capacidade de parallelizar cargas de trabalho.	Com seu ecossistema de ferramentas e frameworks complementares, o Hadoop também suporta o processamento de dados em tempo real. Ao integrar com framework de processamento de fluxo como o Apache Storm, Apache Flink e Apache Spark Streaming, o Hadoop estende-se além do processamento em lote para lidar com fluxos de dados em tempo real, permitindo que organizações obtenham insights imediatos e reajam a dados conforme eles chegam.
Apache Kafka	O Apache Kafka, embora frequentemente associado ao processamento em tempo real, é igualmente hábil em lidar com cargas de trabalho em lote. Sua arquitetura distribuída e a durabilidade inerente o tornam uma plataforma confiável para armazenar e processar grandes volumes de dados em lotes. A integração rasa 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 desses frameworks. Ao combinar 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 em 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 sofisticados de processamento.
Apache Spark	O 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 implantação fazem dele uma boa escolha para o processamento eficiente de dados em lote em escala. Enquanto o Spark oferece geralmente melhor desempenho do que o MapReduce do Hadoop devido a seu processamento em memória, os benefícios de desempenho reais podem variar dependendo da carga de trabalho específica e da configuração.	O 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, o Spark permite a ingestão, processamento e análise de dados em tempo real com baixa latência. Processamento de eventos complexos e computações em janelas estão também disponíveis, enquanto a integração sem fissuras com fontes de dados em tempo real, como o Apache Kafka, Flume e Kinesis, garante um fluxo de dados fluído. Além disso, a flexibilidade para implantar o Spark em vários gerenciadores de clusters e ambientes em nuvem aumenta sua adaptabilidade para diversas aplicações em tempo real.
Apache Flink	Flink é um framework robusto de processamento de fluxo que também pode gerenciar processamento de lotes como um caso especial. A API DataSet de Flink é projetada especificamente para processamento de lotes. Exemplos de operações de Flink incluem mapear, reduzir, juntar e filtrar, comuns em fluxos de trabalho de processamento de lotes. Lendo e escrevendo em fontes e sumidouros de lote, 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 usa a API DataStream para lidar com fluxos de dados não-limitados. Ele suporta semântica de tempo de evento e tempo de processamento. Além disso, ele pode processar dados de fontes de fluxo, como o Apache Kafka, Kinesis e filas de mensagens. O Flink pode escrever para sumidouros em tempo real, como tópicos de Kafka, bancos de dados ou painéis de instrumentos em tempo real. 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 lotes e em tempo real: tendências e tecnologias emergentes, como arquiteturas híbridas, AI/ML e computação em nuvem; avanços específicos para o processamento 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 destaques de processamento de dados vão se expandir.

Tendências e Tecnologias Emergentes

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

Arquiteturas Híbridas

No decorrer dos próximos meses e anos, continuaremos a ver a adopção crescente de arquiteturas híbridas – arquiteturas que fundem de forma ágil batch e processamento de dados em tempo real. Organizações estão cada vez mais reconhecendo que abordagens one-size-fits-all já não são suficientes.

Arquiteturas híbridas vão aproveitar as vantagens de ambos os paradigmas: processamento 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 streaming. Isto permitirá que as organizações atendam a casos de uso diversos e atinjam os requisitos de latência variados de diferentes aplicações.

Serviço sem servidor

Computação sem servidor e armazenamento estão previstos para se tornar cada vez mais populares. Abstraindo a gerenciamento de infraestrutura e escalonando recursos à demanda, as tecnologias de computação sem servidor oferecem maior escalabilidade, flexibilidade e eficiência de custo. Isso permitirá que organizações se concentrem no desenvolvimento de aplicações de dados e pipelines sem se preocupar com a infraestrutura subjacente.

Computação em Edges

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 frequentemente referido como computação em edges. Esta abordagem reduz significativamente a latência, já que os dados não precisam viajar longas distâncias para serem processados. Ela também diminui o uso de banda, já que somente os dados necessários são transmitidos para o cloud.

A computação em edges é particularmente benéfica para aplicações que requerem decisões em tempo real, como veículos autônomos, cidades inteligentes e automatização industrial. Processando dados nas bordas, as organizações podem alcançar tempos de resposta mais rápidos e manuseio de dados mais eficientes.

Integrações AI/ML

A integração de inteligência artificial (IA) e aprendizagem automática (AA) em frameworks de processamento de dados está transformando a forma como são realizadas as análises em tempo real. Frameworks de processamento aprimorados agora vem com capacidades de IA e AA integradas, permitindo-lhes analisar dados em tempo real, fazer previsões e automatizar processos de tomada de decisão. Essas integrações permitem análises de dados mais sofisticadas e precisas, apoiando aplicações como detecção de fraude, manutenção preventiva e recomendações personalizadas. Com a continua evolução das tecnologias de IA e AA, sua incorporação em frameworks de processamento de dados será ainda mais potenciada, melhorando a capacidade de obter insights ativos de fluxos de dados em tempo real.

Avanços em Processamento por lote

Avanços específicos no processamento por lote incluirão, mas não se limitarão a:

Persistência de sistemas de dados centrados em nuvem: Plataformas de dados em nuvem como Snowflake, Databricks e AWS Redshift já estão ganhando popularidade por sua capacidade de escalar recursos demanda e oferecer um modelo de pagamento por uso. Nas próximas idades, podemos esperar ainda maior adoção dessas plataformas devido a sua escalabilidade aprimorada e eficiência em relação a soluções tradicionais de localização no local. Essas plataformas evoluirão, oferecendo funcionalidades avançadas como auto-escalamento, otimização de consulta inteligente e integração 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 lotes, automatizando tarefas repetitivas, otimizando a alocação de recursos e previsindo pontos de estrangulamento potenciais. 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 insights e ações mais oportunos. Por exemplo, uma tarefa de lote processando 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 gap 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 user-friendly: O desenvolvimento de mais streamline e acessíveis plataformas de streaming e ferramentas, abstratizando as complexidades subjacentes e permitindo que um maior range de usuários aproveitem dados em tempo real. Isso incluirá APIs simplificadas, interfaces de baixo-código ou sem-código e visualizações aprimoradas, tornando mais fácil projetar, implementar e monitorar pipelines de dados em tempo real.
Aumento de dados de streaming para análise operacional e tomada de decisões: Com a tecnologia madurando e se tornando mais acessível, os dados de 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 mais rápidas e baseadas em dados e reagir às mudanças enquanto elas ocorrem. Isto será particularmente importante nas indústrias financeira, de saúde e de comércio eletrônico, onde informações tempestivas 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 de 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 fundo: 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 necessidades únicas de nossos casos de uso e alinhá-las com as vantagens e desvantagens de cada abordagem. O processamento em lote é excelente para lidar com grandes volumes de dados históricos para análises e relatórios periódicos. O processamento em tempo real dá a organizações a capacidade de tomar decisões imediatas e tomar ações baseadas 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