[vc_row] [vc_column] [vc_column_text] Czasami, kiedy firmy zaczynają zajmować się naprawdę ogromnymi ilościami danych, tak naprawdę nie wiedzą, jak sobie z nimi poradzić. Przesyłanie strumieniowe danych to sposób — jeśli potrzebujesz dużej ilości danych do przetworzenia w mgnieniu oka, aby uzyskać wgląd lub wykonać niektóre operacje, powinieneś znaleźć dobre rozwiązanie do strumienia danych. Co myślisz, gdy słyszysz „dane”? Informacje gromadzone przez firmy mogą być wykorzystywane do analiz w celu tworzenia przydatnych spostrzeżeń i do raportowania — wszystko to ma na celu poprawę wyników biznesowych i zwiększenia zysków. Strumienie danych pozwalają jednak uzyskać informacje biznesowe w niemal czasie rzeczywistym i wykonywać pewne czynności, które są niezbędne do codziennej pracy w firmie.
Co to jest strumieniowanie danych?
Przesyłanie strumieniowe danych oznacza ciągły przepływ danych z różnych źródeł — strumienie danych mogą być przetwarzane, przechowywane i analizowane przy użyciu specjalnych technologii, ponieważ są generowane w czasie rzeczywistym. Celem tego przesyłania strumieniowego jest zapewnienie stałego przepływu danych do przetwarzania bez konieczności uprzedniego pobierania ich ze źródła. Strumienie danych mogą być generowane z różnego rodzaju źródeł, wykorzystując dane w różnych formatach i woluminach, różnych aplikacjach, urządzeniach i transakcjach.
Przykłady strumieniowego przesyłania danych
Jakie firmy wymagają strumieniowego przesyłania danych i dlaczego?
- Instytucje finansowe — muszą być na bieżąco ze zmianami na giełdzie w czasie rzeczywistym, aby ocenić ryzyko, ale strumieniowanie danych jest również ważne dla każdej firmy, która musi przetwarzać informacje transakcyjne.
- Media społecznościowe — strumieniowanie danych umożliwia monitorowanie postów na platformach społecznościowych w czasie rzeczywistym w celu znalezienia „fake news” lub „mowy nienawiści”. Tego rodzaju platformy wykorzystują narzędzia, które są w stanie przetwarzać ogromne ilości danych i podejmować działania na wybranych postach.
- Produkcja — prawie wszystkie nowoczesne maszyny wysyłają dane do aplikacji strumieniowych w celu lepszej kontroli wydajności, wykrywania potencjalnych błędów, eliminacji wad produktów i zwiększenia wydajności.
- Handel elektroniczny i handel detaliczny — gdy klienci odwiedzają Twoją stronę internetową, ich aktywność jest śledzona. Możesz dowiedzieć się, czego szukali, co kupili i jakie dane zostawili na stronie internetowej. Wszystkie te dane dotyczące ich wyborów i preferencji mogą być wykorzystywane w czasie rzeczywistym do tworzenia rekomendacji.
- Logistyka i transport — dzięki przesyłaniu danych możesz szybko otrzymywać informacje o swoich ciężarówkach i samochodach w transporcie. Otrzymasz alert, jeśli będą opóźnione w harmonogramie. Możesz również dowiedzieć się, czy przybędą wcześniej niż planowano.
- Internet Rzeczy — urządzenia IoT wymagają dostępu do danych przez cały czas. Musi płynąć, w przeciwnym razie nie będą w stanie funkcjonować. Ale jest w tym więcej - każdy niedobór informacji może spowodować katastrofę.
- Przemysł gier — platformy gier przetwarzają ogromne ilości danych każdego dnia, w każdej chwili. Wymagają niezawodnego przetwarzania strumienia danych i monitorowania w czasie rzeczywistym, aby zapewnić wysoką jakość gry. Pomyślne przesyłanie danych ma tutaj kluczowe znaczenie.
Kiedy konieczne jest przesyłanie strumieniowe w czasie rzeczywistym?
Wszystkie firmy, które potrzebują analizy danych w czasie rzeczywistym, powinny rozważyć wykorzystanie technologii przesyłania strumieniowego danych. Faktem jest, że w wielu przypadkach wartość wcześniej przeprowadzonej analizy spada po pewnym czasie — na przykład gdy Twoje systemy mają ograniczony czas na polecenie produktu klientowi, który w danej chwili odwiedza Twoją platformę zakupową. Przesyłanie danych jest przydatne, gdy Twoja firma wymaga obliczeń kosztów w czasie rzeczywistym, oceny ryzyka lub analizy zmian na rynku. Analiza danych w czasie rzeczywistym jest bardzo ważna, jeśli musisz wiedzieć, co się teraz dzieje. Jeśli kluczowe znaczenie ma ciągłe monitorowanie niektórych procesów lub wydajności, musisz również pracować ze strumieniami danych.
Dlaczego przesyłanie strumieniowe danych jest trudne?
Trudno sobie nawet wyobrazić ilość danych gromadzonych przez systemy i aplikacje każdego dnia. W rzeczywistości czujniki, urządzenia IoT, sieci społecznościowe i transakcje online generują dane, które wymagają ciągłego monitorowania i szybkiego działania. Należy pamiętać, że te urządzenia źródłowe są często produkowane przez różnych producentów, dzięki czemu mogą dostarczać dane w różnych formatach. Brzmi już skomplikowane, prawda? Ponieważ firmy potrzebują coraz więcej danych, aby uzyskać przydatne informacje i podejmować dobre decyzje, rozwiązania do przesyłania strumieniowego danych muszą być wysoce skalowalne. Potrzebujesz pomocy w przesyłaniu strumieniowym danych? Nasi eksperci są tutaj, aby pomóc - sprawdź nasze Usługi Data Science i dowiedz się, jak możemy pomóc Twojej firmie
Platformy strumieniowe w czasie rzeczywistym dla dużych zbiorów danych — przykłady
Chodzi o to, że dla wielu firm analiza danych w czasie rzeczywistym nie jest niezbędną funkcją, chociaż może szybko dostarczyć wielu przydatnych spostrzeżeń, ale istnieje wiele firm, których sukces zależy od przesyłania strumieniowego danych. Oto lista popularnych narzędzi do przesyłania strumieniowego dużych zbiorów danych.
Usługa Azure Stream Analytics
Microsoft jest jednym z wielu dostawców platform do przesyłania strumieniowego danych. Usługa Azure Stream Analytics wykorzystuje do analizy SQL, C# JavaScript i technologię uczenia maszynowego. Działa w chmurze, co zapewnia szybką i łatwą skalowalność. Może przetwarzać duże zbiory danych z różnych źródeł jednocześnie i dostarczać informacji biznesowych.
Amazon Kinesis
Kinesis przetwarza dane przesyłane strumieniowo w chmurze — podobnie jak rozwiązanie Azure. Oczywiście jest zintegrowany z innymi usługami Amazon w celu zbudowania kompletnej architektury Big Data i jest połączony z narzędziem KCL do tworzenia aplikacji do przesyłania strumieniowego. To dodatkowe narzędzie umożliwia programistom korzystanie z strumieni danych do alertów na pulpicie nawigacyjnym. Jest skalowalny i wysoce elastyczny — pozwala firmom czerpać korzyści z podstawowych raportów i analiz, ale także umożliwia korzystanie z algorytmów uczenia maszynowego w celu usprawnienia ich analizy.
Przepływ danych w chmurze Google
Google używa Pythona do obsługi strumieniowego przesyłania danych - nie jest to wcale zaskakujące, ponieważ Python szybko zyskuje na popularności, a obecnie jest używany przez wielu programistów i naukowców zajmujących się danymi na całym świecie. Google Cloud DataFlow filtruje i odrzuca niedokładne dane, aby zapobiec spowolnieniu analiz. To narzędzie może być używane z innymi (takimi jak Apache Beam) do definiowania rurociągi danych przetwarzanie danych z wielu źródeł.
Projekty przesyłania strumieniowego Apache
Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na potężne narzędzia do przesyłania strumieniowego danych Apache przeszedł od tradycyjnych ram przetwarzania dużych zbiorów danych - Hadoop - i wymyślił projekty przesyłania strumieniowego danych. Istnieje wiele platform streamingowych typu open source Apache:
- Apache Flink — może przetwarzać rurociągi w niemal czasie rzeczywistym z wysoką tolerancją na uszkodzenia. Flink umożliwia przetwarzanie wsadowe i strumieniowe. To rozwiązanie jest często porównywane do Apache Spark, chociaż istnieją pewne różnice w implementacji między tymi dwoma. Flink wykorzystuje dane z rozproszonych systemów pamięci masowej, takich jak HDF, ponieważ nie ma własnego systemu przechowywania danych. Jest skalowalny i obsługuje programy napisane w języku Java i Scala.
- Apache Spark — to wcześniej wspomniane narzędzie stało się naprawdę popularne. Spark może działać samodzielnie lub na wierzchu YARN Hadoop (jednego z głównych składników Hadoop). Mimo że został napisany w Scali, może obsługiwać wiele języków programowania, w tym SQL, Python lub R. Jest zdolny do przetwarzania w pamięci, co czyni go bardzo skutecznym. Programiści używają przesyłania strumieniowego Spark do tworzenia odpornych na błędy aplikacji strumieniowych. Istnieje niewiele narzędzi do przesyłania strumieniowego danych tak cenionych przez programistów i naukowców zajmujących się danymi, jak Apache Spark. Structured Streaming jest głównym modelem obsługi zestawów danych przesyłanych strumieniowo. W Streamingu strukturalnym strumień danych jest traktowany jako tabela, która jest stale dołączana. Prowadzi to do modelu przetwarzania strumienia, który jest bardzo podobny do modelu przetwarzania wsadowego. Obliczenia przesyłania strumieniowego wyrażasz jako standardowe zapytanie podobne do partii, jak na tabeli statycznej, ale Spark uruchamia je jako zapytanie przyrostowe na nieograniczonej tabeli wejściowej.
- Apache Storm - działa na wierzchu YARN Hadoop. W rzeczywistości często porównuje się go do Hadoop, z jedną różnicą - zajmuje się przetwarzaniem danych w czasie rzeczywistym w sposób, w jaki Hadoop zajmuje się przetwarzaniem wsadowym. Zaletą jest to, że można go używać z dowolnym językiem programowania. Podobnie jak w przypadku innych rozwiązań Apache do przesyłania strumieniowego danych, zapewnia skalowalność i tolerancję 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.Odwiedź nasz blog, aby uzyskać bardziej szczegółowe artykuły na temat automatyzacji gazociągów danych:
[/vc_column_text] [/vc_column] [/vc_row] [vc_row] [vc_column] [vc_single_image image="6561" img_size="pełny” onclick="custom_link” link=” https://dsstream.com/services/data-pipeline-automation/"][/vc_column][/vc_row]
