编辑注：以下是专为DZone的2024趋势报告撰写并发表的文章，数据工程：丰富数据管道，扩展人工智能，加速分析。
本文探讨了利用实时数据流驱动可操作洞察的同时，通过人工智能自动化和向量数据库确保系统未来可行性的关键策略。它深入研究了不断演进的架构和工具，使企业能够在数据驱动的世界中保持灵活性和竞争力。
实时数据流：演变与关键考量
实时数据流已从传统的批量处理发展而来，在传统批量处理中，数据以一定间隔处理，引入了延迟，转变为持续处理生成中的数据，实现对关键事件的即时响应。通过整合人工智能、自动化和向量数据库，企业可以进一步增强其能力，使用实时洞察预测结果，优化运营，并有效地管理大规模、复杂的数据库。
实时流传输的必要性
需要对生成数据立即采取行动，特别是在欺诈检测、日志分析或客户行为跟踪等场景中。实时流处理使组织能够即时捕获、处理和分析数据，使他们能够迅速对动态事件做出反应，优化决策，并实时提升客户体验。
实时数据来源
实时数据来源于各种系统和设备，这些系统和设备不断生成大量且格式各异的数据，处理起来往往较为困难。实时数据的来源通常包括：
- 物联网设备和传感器
- 服务器日志
- 应用程序活动
- 在线广告
- 数据库变更事件
- 网站点击流
- 社交媒体平台
- 事务性数据库
有效管理和分析这些数据流需要一个能够处理非结构和半结构化数据的强大基础设施；这使企业能够提取有价值见解并做出实时决策。
现代数据管道的关键挑战
现代数据管道面临多项挑战，包括维护数据质量、确保准确转换和最小化管道停机时间：
- 数据质量差可能导致错误的见解。
- 数据转换复杂且需要精确的脚本编写。
- 频繁的宕机会中断业务运行，使得容错系统变得至关重要。
此外，数据治理对于确保数据一致性和可靠性在各个流程中至关重要。可扩展性是另一个关键问题，因为管道必须处理波动的数据量，而适当的监控和警报对于避免意外故障和确保平稳运行至关重要。
高级实时数据流架构和应用场景
本节展示了现代数据系统处理和分析动态数据的能力，为组织提供了在毫秒级响应动态事件的工具。
构建实时数据管道的步骤
要创建一个有效的实时数据管道，遵循一系列结构化步骤来确保数据流的平滑、处理和可扩展性至关重要。下面共享的表1概述了构建健壮实时数据管道的关键步骤：
表1. 构建实时数据管道的步骤
| step | activities performed |
|---|---|
| 1. 数据摄取 | 建立一个系统以实时捕获来自各种来源的数据流 |
| 2. 数据处理 | 清洗、验证和转换数据，以确保其准备好进行分析 |
| 3. 流处理 | 配置消费者以持续地拉取、处理和分析数据 |
| 4. 存储 | 以适合下游使用的格式存储处理后的数据 |
| 5. 监控与扩展 | 实施工具以监控管道性能，确保其能够随着数据需求的增加而扩展 |
主流开源流处理工具
为了构建健壮的实时数据管道，有多种领先的开源工具可用于数据摄取、存储、处理和分析，每一个都在高效管理和处理大规模数据流中扮演着关键角色。
开源数据摄取工具：
- Apache NiFi，其最新的2.0.0-M3版本提供了增强的可扩展性和实时处理能力。
- Apache Airflow用于编排复杂的流程。
- Apache StreamSets提供连续的数据流监控和处理。
- Airbyte简化了数据的提取和加载，使其成为管理多样化数据摄取需求的强大选择。
开源数据存储工具：
- Apache Kafka 由于其高可扩展性、容错性和速度，被广泛应用于构建实时管道和流应用程序。
- Apache Pulsar 是一个分布式消息系统，具有强大的可扩展性和持久性，非常适合处理大规模消息。
- NATS.io 是一个高性能消息系统，通常用于物联网和云原生应用程序，为微服务架构设计，提供轻量级、快速的通信以满足实时数据需求。
- Apache HBase 是基于HDFS构建的分布式数据库，提供强一致性和高吞吐量，非常适合在NoSQL环境中存储大量实时数据。
开源数据处理工具包括：
- Apache Spark 以其内存集群计算而著称，为批处理和流应用程序提供快速处理。
- Apache Flink 旨在实现高性能分布式流处理，并支持批处理作业。
- Apache Storm以其每秒处理超过一百万条记录的能力而闻名，使其具有极高的速度和可扩展性。
- Apache Apex提供统一的流和批处理功能。
- Apache Beam提供了一个灵活的模型，可以与多种执行引擎如Spark和Flink配合工作。
- Apache Samza，由LinkedIn开发，与Kafka集成良好，专注于可扩展性和容错性的流处理。
- Heron，由Twitter开发，是一个实时分析平台，与Storm高度兼容，但提供更好的性能和资源隔离，使其适合大规模的高速流处理。
开源数据分析工具：
- Apache Kafka支持高吞吐量、低延迟的实时数据流处理。
- Apache Flink提供强大的流处理能力，非常适合需要分布式、有状态计算的应用程序。
- Apache Spark Streaming与更广泛的Spark生态系统集成，能够在同一平台上处理实时数据和批量数据。
- Apache Druid和Pinot作为实时分析数据库，提供OLAP功能，允许实时查询大型数据集，对于仪表盘和商业智能应用尤其有用。
实施应用案例
实时数据管道的实际应用展示了这些架构如何在各个行业中支持关键应用，提高性能、决策能力和运营效率。
高频交易系统的金融市场数据流
在高频交易系统中，毫秒之差可能决定盈利或亏损，Apache Kafka或Apache Pulsar用于高吞吐量数据摄入。Apache Flink或Apache Storm处理低延迟数据，确保交易决策能够即时进行。这些管道必须支持极端的可扩展性和容错能力，因为任何系统停机或处理延迟都可能导致错失交易机会或造成经济损失。
物联网和实时传感器数据处理
实时数据管道从物联网传感器中摄取数据，这些传感器捕获诸如温度、压力或运动等信息，然后以最小延迟处理数据。Apache Kafka 用于处理传感器数据的摄取，而 Apache Flink 或 Apache Spark Streaming 用于实现实时分析和事件检测。下面共享的图 1 显示了从数据源到仪表板的物联网流处理步骤：
图 1. 物联网流处理
从交易数据流中进行欺诈检测
交易数据通过 Apache Kafka 等工具实时摄取，它处理来自多个来源的大量流数据，例如银行交易或支付网关。流处理框架如 Apache Flink 或 Apache Spark Streaming 用于应用机器学习模型或基于规则的系统，以检测交易模式中的异常，如不寻常的消费行为或地理位置差异。
AI 自动化如何推动智能管道和向量数据库的发展
智能工作流利用实时数据处理和向量数据库来增强决策制定，优化运营，并提高大规模数据环境的效率。
数据管道自动化
数据管道自动化能够高效处理大规模数据摄取、转换和分析任务，无需人工干预。Apache Airflow 确保任务在正确的时间以正确的顺序自动触发。Apache NiFi 促进自动化数据流管理，实现实时数据摄取、转换和路由。Apache Kafka 确保数据连续且高效地处理。
管道编排框架
管道编排框架对于以结构化和高效的方式自动化和管理数据工作流至关重要。Apache Airflow 提供了依赖管理和监控等功能。 Luigi 专注于构建批处理作业的复杂管道。 Dagster 和 Prefect 提供动态管道管理和增强的错误处理。
自适应管道
自适应管道被设计为能够动态适应变化的数据环境，例如数据量、结构或源头的波动。Apache Airflow 或 Prefect 通过自动化任务依赖性和基于当前管道条件进行调度，实现实时响应。这些管道可以利用 Apache Kafka 等框架进行可扩展的数据流传输，以及 Apache Spark 进行自适应数据处理，确保高效利用资源。
流式管道
使用Apache Kafka和Apache Flink等工具可以完全构建用于实时检索增强生成（RAG）的向量数据库的流式处理管道。处理后的流数据被转换为嵌入向量并存储在向量数据库中，从而实现高效的语义搜索。这种实时架构确保了大型语言模型（LLMs）能够访问最新、上下文相关的信息，提高了基于RAG的应用程序（如聊天机器人或推荐引擎）的准确性和可靠性。
数据流作为生成式AI的数据编织
实时数据流使得实时摄取、处理和检索大量数据成为可能，这些数据是LLMs生成准确、最新响应所必需的。Kafka在流式传输方面发挥作用，而Flink则实时处理这些数据流，确保数据在输入向量数据库之前得到丰富并具有上下文相关性。
未来之路：数据管道的未来证明
实时数据流、AI自动化和向量数据库的集成为企业提供了转型潜力。对于AI自动化，将实时数据流与TensorFlow或PyTorch等框架集成可以实现实时决策和模型的持续更新。对于实时上下文数据的检索，利用如Faiss或Milvus等数据库可以帮助快速进行语义搜索，这对于RAG等应用至关重要。
结论
关键要点包括Apache Kafka和Apache Flink等工具在可扩展、低延迟数据流中的重要作用，以及TensorFlow或PyTorch在实时AI自动化中的应用，还有FAISS或Milvus在RAG等应用中快速语义搜索。确保数据质量，使用如Apache Airflow等工具自动化工作流程，以及实施强大的监控和容错机制，将帮助企业在数据驱动的世界中保持敏捷，并优化他们的决策能力。
额外资源：
- AI自动化基础，Tuhin Chattopadhyay，DZone Refcard。
- Apache Kafka核心指南 by Sudip Sengupta, DZone Refcard
- 大型语言模型入门 by Tuhin Chattopadhyay, DZone Refcard
- 向量数据库入门 by Miguel Garcia, DZone Refcard
这是DZone 2024趋势报告的摘录,
数据工程：丰富数据管道，扩展人工智能，加快分析.
Source:
https://dzone.com/articles/the-data-pipeline-movement