批量处理与实时处理：理解差异

批处理和实时处理之间的决策是一个关键的决策，它塑造了我们的数据管道的设计、架构和成功。虽然这两种方法都旨在从数据中提取有价值的洞察，但它们在执行、能力和支持的场景上存在显著差异。了解这两种处理范式的关键区别对于组织做出明智的决策并充分利用他们的数据至关重要。

关键定义可以总结如下：

批处理是一种在预定时间间隔或基于数据量积累数据的过程。它通常适用于非时间敏感的任务。

实时处理持续处理到达的数据，延迟最小，可以实现立即的洞察和行动。

批处理与实时处理：关键特性

一个概述批处理和实时处理之间关键特性的表格如下——我们将在接下来的部分更详细地探讨这些差异。

 

 

什么是批量处理？

批量处理是一种传统的数据处理方法，其中数据在一段时间内被收集，并以离散的组或批量进行处理。这可能是在预定间隔发生，或者当达到特定体积时。它是一个涉及读取、处理和以块的形式写入数据的顺序过程。

核心特性

重要的批量处理特性包括：

• 计划处理：批量作业在特定时间执行，或在满足某些条件时执行。
• 高吞吐量：能够一次性处理大量数据。
• 资源密集型：在处理时段内使用大量资源。

优点

批量处理有几个关键优点。批量处理是：

• 对于处理大型数据集有效。
• 实施和管理更容易。
• 可以在非高峰时段安排，以优化资源使用。
• 与实时处理相比，对基础设施和持续监控的要求较低。

挑战

组织采用批量处理的主要挑战是：

• 数据收集和处理之间的高延迟。 不适用于需要立即洞察或行动的应用程序。
• 处理间隔期间可能会有陈旧数据。

实时处理是什么？

实时处理涉及数据的连续输入、处理和输出，几乎瞬间完成。这是一种数据处理方法，涉及分析数据并对其采取行动，通常在毫秒或秒内进行。

核心特点

• 事件驱动：针对实时发生的事件做出反应，而不是按计划进行，实现实时行动和决策。
• 持续处理：当适当的事件被触发时，数据会持续处理。
• 窗口化：支持在特定时间段内进行窗口化和聚合。
• 节省时间：最小化数据输入和处理之间的延迟时间。

好处

• 效率：适合处理连续数据流。
• 可访问性：提供最新信息，实现即时决策和行动。
• 高可用性：支持对时间敏感的应用程序、分析和洞察的高可用性。

挑战

• 成本：由于持续资源利用，成本较高。
• 复杂性：实现和维护复杂。
• 负载均衡：处理不断变化的数据流负载并保持性能可能困难。
• 缓解故障：处理故障和数据一致性可能困难。

批处理与实时处理的主要区别

批处理在预定时间间隔内处理大量数据。它适用于不需要立即处理数据的应用程序，强调吞吐量和工作能力。相比之下，实时处理持续以最小延迟处理数据。它非常适合需要即时洞察的场景，专注于低延迟和高速度的数据处理。

 

其他挑战和考虑因素

在批量处理中，数据收集和数据处理之间存在延迟。在处理过程中，资源使用率高，且数据可能在处理间隔期间过时。确保多个批量之间数据的一致性，以及在批量处理期间处理数据的更新或更改是另一个挑战。因此，准确估计和提供批量作业所需的资源，尤其是对于大量或变化的数据量，也可能具有挑战性。监控和调试批量过程可能具有挑战性，因为问题可能直到批量完成后才变得明显。处理本应包含在前一批量中的迟到数据可能复杂，可能需要重新处理。

在实时处理中，事件可能顺序到达，导致不一致和错误。确保在不丢失信息的情况下从故障中恢复系统需要测试各种故障场景。因此，实现容错机制并确保在不丢失或重复数据的情况下从故障中可靠恢复可能并不容易，生成准确反映现实世界场景的实时测试数据流也可能复杂。动态扩展资源并优化性能，以处理不断变化的数据量和速度，同时保持低延迟，也是一个挑战。

技术和框架

批处理和实时数据处理软件和技术框架可能包括但不限于：

 

展望未来

在展望批量和实时数据处理的未来时，有几个关键的考虑因素：新兴趋势和技术，如混合架构、人工智能/机器学习（AI/ML）和边缘计算；针对批量处理的特定进展；以及最后，针对实时数据处理的独特进展。在很多方面，我们这里的观察只是触及了这些数据处理技术将继续扩展的表面。

新兴趋势和技术

云计算基础设施、AI/ML和边缘计算的出现无疑为批量和实时数据处理的技术进步和细微差别铺平了道路。让我们更深入地探索这些趋势和技术。

混合架构

在未来几个月和几年里，我们将继续目睹混合架构的日益普及——这种架构无缝地融合了批量和实时数据处理。组织越来越意识到一刀切的方法不再足够。

混合架构将利用这两种范式的优点：批量处理用于高效处理大型历史数据集，实时处理用于对流数据进行即时洞察和行动。这将使组织能够解决各种用例，并满足不同应用程序的不同延迟要求。

无服务器

无服务器计算和存储正变得越来越受欢迎。通过抽象化基础设施管理和按需扩展资源，无服务器技术提供了更大的可扩展性、灵活性和成本效益。这将允许组织专注于开发数据应用和流程，而无需担心底层基础设施。

边缘计算

在数据生成地附近处理数据——通过物联网设备或本地服务器，而不是依赖集中式数据中心，这通常被称为边缘计算。这种方法显著减少了延迟，因为数据不需要长途跋涉进行处理。它还减少了带宽使用，因为只有必要的数据被传输到云端。

边缘计算特别适用于需要实时决策的应用，如自动驾驶汽车、智慧城市和工业自动化。通过在边缘处理数据，组织可以实现更快的响应时间和更高效的数据处理。

AI/ML集成

将人工智能（AI）和机器学习（ML）集成到数据处理框架中，正在改变实时分析的执行方式。现在，增强型处理框架已内置人工智能和 ML 功能，使其能够实时分析数据、进行预测并自动执行决策过程。这些集成可实现更复杂、更准确的数据分析，为欺诈检测、预测性维护和个性化推荐等应用提供支持。随着人工智能和 ML 技术的不断进步，将这些技术纳入数据处理框架将进一步增强从实时数据流中获得可行见解的能力。

批处理方面的进步

批处理方面的具体进步将包括但不限于：

• 以云为中心的数据系统的持续普及：Snowflake、Databricks 和 AWS Redshift 等云数据平台能够按需扩展资源并提供即用即付模式，因此已经越来越受欢迎。与传统的内部部署解决方案相比，这些平台具有更强的可扩展性和成本效益，因此在未来几年中，我们可以预见这些平台将得到更广泛的采用。这些平台将继续发展，提供自动扩展、智能查询优化和与其他云服务无缝集成等高级功能，使各种规模的企业都能更方便、更高效地进行批处理。
• 发展的AI/ML能力：人工智能和机器学习有望通过自动化重复性任务、优化资源分配和预测潜在瓶颈来革新批量处理。智能算法可以分析历史数据和系统指标，以识别模式并提出优化批量作业调度、资源配置和数据划分的建议。这将导致效率、性能和成本节约方面的大幅提升。
• 混合集成：批处理的未来不会是孤立的，而是与实时系统集成，以创建混合处理能力。这意味着批处理能够利用实时数据流获得更及时的洞察和行动。例如，处理历史数据的批作业可以整合来自流数据源的实时更新，提供更全面和最新的数据视图。这种集成将使组织能够弥合批处理和实时处理之间的鸿沟，解锁数据驱动决策的新可能性。

实时处理的高级发展

实时处理的复杂性一直是许多组织采用的障碍。未来，我们可以期待：

• 可访问、用户友好的平台：开发更多用户友好和可访问的流媒体平台和工具，隐藏底层复杂性，使更广泛的使用者能够利用实时数据。这包括简化API、低代码或无代码界面以及增强的可视化，使设计、部署和监控实时数据管道变得更加容易。
• 增加用于操作分析和决策的流数据：随着技术的成熟和更加易于访问，流数据将越来越多地被采用于操作分析和决策。对客户行为、运营指标和市场趋势的实时洞察将使企业能够更快地做出基于数据的决策，并对变化作出反应。这在金融、医疗保健和电子商务等行业尤为重要，因为及时的信息对于获得竞争优势至关重要。
• 实时AI/ML应用的进步：实时数据处理中集成AI和ML将使组织能够解锁更深入的洞察并自动化决策过程。实时ML模型可以分析流数据、做出预测并根据结果触发行动。这将为诸如欺诈检测、异常检测、个性化推荐和预测性维护等应用开辟新的可能性。

底线：批量处理与实时处理

批量处理与实时处理之间的选择并不是一个优于另一个的问题。相反，关键在于理解我们用例的独特需求，并将它们与每种方法的优点和缺点对齐。批量处理擅长处理大量的历史数据以进行周期性的分析和报告。实时处理使组织能够根据最新的信息做出立即的决策和采取行动。

随着数据工程领域的快速发展，我们可以期待批量和实时处理技术的更大融合，从而使数据管道更加灵活和强大。通过理解批量处理和实时处理之间的细微差别，我们可以设计和实施满足现代数据驱动企业多样化需求的数据架构。这样，我们就可以充分利用数据的创新和增长潜力。