Czasami, gdy firmy zaczynają mieć do czynienia z naprawdę ogromnymi ilościami danych, nie do końca wiedzą, jak sobie z nimi radzić. Data streaming to rozwiązanie – jeśli potrzebujesz przetworzyć znaczną ilość danych w krótkim czasie, aby uzyskać wgląd lub wykonać pewne operacje, powinieneś znaleźć dobre rozwiązanie do data streamingu.
Co myślisz, gdy słyszysz słowo "dane"? Informacje zbierane przez firmy mogą być wykorzystywane do analizy w celu tworzenia przydatnych insightów i do raportowania – wszystko to w celu poprawy wyników biznesowych i zwiększenia zysków. Data streams pozwalają jednak na uzyskanie insightów biznesowych niemal w czasie rzeczywistym oraz na wykonywanie działań, które są niezbędne do codziennej pracy w firmie.
Czym jest data streaming?
Streaming data oznacza ciągły przepływ danych z różnych źródeł – data streams mogą być przetwarzane, przechowywane i analizowane przy użyciu specjalnych technologii w miarę ich generowania w czasie rzeczywistym. Celem tego streamingu jest zapewnienie stałego przepływu danych do przetworzenia bez konieczności wcześniejszego pobierania ich ze źródła. Data streams mogą być generowane z różnych typów źródeł, wykorzystując dane w różnych formatach i objętościach, różnych aplikacjach, urządzeniach i transakcjach.
Przykłady data streamingu
Jakie firmy wymagają data streamingu i dlaczego?
- Instytucje finansowe – muszą być na bieżąco ze wszystkimi zmianami na giełdzie w czasie rzeczywistym, aby oceniać ryzyko, ale data streaming jest również ważny dla każdej firmy, która musi przetwarzać informacje transakcyjne.
- Social media – data streaming umożliwia monitorowanie postów na platformach social media w czasie rzeczywistym w celu znalezienia "fake news" lub "hate speech". Te platformy używają narzędzi, które są w stanie przetwarzać ogromne ilości danych i podejmować działania w odniesieniu do wybranych postów.
- Manufacturing – prawie wszystkie nowoczesne maszyny wysyłają dane do aplikacji streamingowych w celu lepszej kontroli wydajności, wykrywania potencjalnych błędów, eliminowania wad w produktach i zwiększania efektywności.
- E-commerce i retail – gdy klienci odwiedzają Twoją stronę internetową, ich aktywność jest śledzona. Możesz dowiedzieć się, czego szukali, co kupili i jakie dane zostawili na stronie. Wszystkie te dane o ich wyborach i preferencjach mogą być wykorzystywane w czasie rzeczywistym do tworzenia rekomendacji.
- Logistics and transportation – dzięki data streamingowi możesz szybko otrzymywać informacje o swoich ciężarówkach i samochodach w transporcie. Otrzymasz alert, jeśli będą opóźnione. Możesz również dowiedzieć się, czy przyjadą wcześniej niż planowano.
- Internet Of Things – urządzenia IoT wymagają dostępu do danych przez cały czas. Muszą one stale przepływać, w przeciwnym razie nie byłyby w stanie funkcjonować. Co więcej, każdy brak informacji może spowodować katastrofę.
- Game industry – platformy gamingowe przetwarzają ogromne ilości danych każdego dnia, w każdej chwili. Wymagają niezawodnego przetwarzania data streamów i monitorowania w czasie rzeczywistym, aby zapewnić wysoką jakość gry. Udany data streaming jest tutaj kluczowy.
Kiedy real-time streaming jest konieczny?
Wszystkie firmy, które potrzebują analizować swoje dane w czasie rzeczywistym, powinny rozważyć użycie technologii data streamingu. Faktem jest, że w wielu przypadkach wartość wcześniej wykonanej analizy maleje po pewnym czasie – na przykład, gdy Twoje systemy mają ograniczony czas na zarekomendowanie produktu klientowi, który odwiedza Twoją platformę zakupową w danym momencie. Data streaming jest przydatny, gdy Twoja firma wymaga obliczeń kosztów w czasie rzeczywistym, oceny ryzyka lub analizy zmian na rynku. Real-time data analytics jest bardzo ważna, jeśli musisz wiedzieć, co dzieje się teraz. Jeśli ciągłe monitorowanie niektórych procesów lub wydajności jest kluczowe, również musisz pracować z data streams.
Dlaczego streaming data jest trudny?
Trudno sobie nawet wyobrazić ilość danych zbieranych przez Twoje systemy i aplikacje każdego dnia. W rzeczywistości czujniki, urządzenia IoT, sieci społecznościowe i transakcje online generują dane, które muszą być stale monitorowane i na które trzeba szybko reagować. Pamiętaj, że te urządzenia źródłowe są często produkowane przez różnych producentów, więc mogą dostarczać dane w różnych formatach. Brzmi skomplikowanie, prawda? Ponieważ firmy potrzebują coraz więcej danych do tworzenia przydatnych insightów i podejmowania dobrych decyzji, rozwiązania do streaming data muszą być wysoce skalowalne.
Potrzebujesz pomocy z streaming data? Nasi eksperci są tutaj, aby pomóc – sprawdź nasze usługi Data Science i dowiedz się, jak możemy pomóc Twojej firmie.
Real-time Streaming Platforms for Big Data – przykłady
Wiele firm nie uważa real-time data analytics za funkcję obowiązkową, chociaż może ona szybko dostarczyć wiele przydatnych insightów, ale są firmy, których sukces zależy od data streamingu. Oto lista popularnych narzędzi do big data streamingu.
- Azure Stream Analytics
Microsoft jest jednym z wielu dostawców platform do data streamingu. Azure stream analytics wykorzystuje SQL, C# JavaScript i technologię machine learning do analizy. Działa w chmurze, co zapewnia szybką i łatwą skalowalność. Może przetwarzać big data z różnych źródeł jednocześnie i dostarczać insighty biznesowe.
- Amazon Kinesis
Kinesis przetwarza streaming data w chmurze – podobnie jak rozwiązanie Azure. Oczywiście jest zintegrowany z innymi usługami Amazon do budowania kompletnej architektury Big Data i jest dostarczany z narzędziem KCL do tworzenia aplikacji streamingowych. To dodatkowe narzędzie umożliwia programistom wykorzystanie data streams do alertów na dashboardach. Jest skalowalny i wysoce elastyczny – pozwala firmom korzystać z podstawowego raportowania i analizy, ale także umożliwia im wykorzystanie algorytmów machine learning do ulepszania analizy.
- Google Cloud DataFlow
Google używa Pythona do obsługi data streamingu – nie jest to zaskakujące, ponieważ Python szybko zyskuje popularność i jest obecnie używany przez wielu programistów i data scientists na całym świecie. Google Cloud DataFlow filtruje i odrzuca niedokładne dane, aby zapobiec spowolnieniu analizy. To narzędzie może być używane z innymi (takimi jak Apache Beam) do definiowania data pipelines do przetwarzania danych z wielu źródeł.
- Apache streaming projects
Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na potężne narzędzia do data streamingu, Apache odeszło od tradycyjnego frameworku do przetwarzania big data – Hadoop – i stworzyło projekty do data streamingu. Istnieje wiele platform streamingowych open-source Apache:
- Apache Flink – może przetwarzać data pipelines niemal w czasie rzeczywistym z wysoką odpornością na błędy. Flink umożliwia przetwarzanie wsadowe i strumieniowe. To rozwiązanie jest często porównywane do Apache Spark, chociaż istnieją pewne różnice w implementacji między nimi. Flink wykorzystuje dane z rozproszonych systemów przechowywania danych, takich jak HDFs, ponieważ nie ma własnego systemu przechowywania danych. Jest skalowalny i obsługuje programy napisane w Java i Scala.
- Apache Spark – to wcześniej wspomniane narzędzie stało się naprawdę popularne. Spark może działać samodzielnie lub na Hadoop YARN (jednym z głównych komponentów Hadoop). Mimo że został napisany w Scala, może obsługiwać wiele języków programowania, w tym SQL, Python lub R. Jest zdolny do przetwarzania w pamięci, co czyni go wysoce efektywnym. Programiści używają Spark streamingu do budowania odpornych na błędy aplikacji streamingowych. Niewiele jest narzędzi do data streamingu tak cenionych przez programistów i data scientists jak Apache Spark. Structured Streaming to główny model obsługi zbiorów danych streamingowych. W Structured Streaming data stream jest traktowany jako tabela, która jest stale dołączana. Prowadzi to do modelu przetwarzania strumieniowego, który jest bardzo podobny do modelu przetwarzania wsadowego. Wyrażasz swoje obliczenia strumieniowe jako standardowe zapytanie wsadowe na statycznej tabeli, ale Spark uruchamia je jako przyrostowe zapytanie na nieograniczonej tabeli wejściowej.
- Apache Storm – działa na Hadoop YARN. Często jest porównywany do Hadoop, z jedną różnicą – zajmuje się przetwarzaniem danych w czasie rzeczywistym w taki sam sposób, w jaki Hadoop zajmuje się przetwarzaniem wsadowym. Można go używać z dowolnym językiem programowania. Podobnie jak inne rozwiązania Apache do data streamingu, zapewnia skalowalność i odporność na błędy. Jest często używany w połączeniu z innymi narzędziami Apache, takimi jak Kafka lub Spark.
To tylko 3 znane rozwiązania Apache do przesyłania strumieniowego danych — jest ich więcej i wszystkie mają swoje specyficzne cechy. Wiele firm musi przyjmować duże ilości danych i przetwarzać je w czasie rzeczywistym. Jak wybrać najlepsze rozwiązanie do przesyłania strumieniowego danych dla swojej firmy? Porównywanie wyżej wymienionych platform nie jest łatwe. Skontaktuj się z nami! Z przyjemnością poznamy potrzeby Twojej firmy i doradzimy.
Analityka big data w czasie rzeczywistym definicja i korzyści
