Dados em streaming, uma necessidade O mundo se tornou uma sociedade da informação que depende fortemente de dados.
A cada dia, imensas quantidades de dados são criadas a cada segundo e continuam a se multiplicar em um ritmo impressionante.
Portanto, é evidente hoje que para tratar tais volumes de dados, uma enorme capacidade é necessária em termos de armazenamento e recursos computacionais. Enquanto o crescimento da capacidade é limitado pela evolução do hardware e das tecnologias, o crescimento do volume de dados é, na prática, ilimitado.
Graças a esses dados, as empresas podem extrair informações exploráveis a partir de enormes conjuntos de dados complexos, interconectados e variados, o que permite obter insights valiosos para sua atividade. As empresas precisam, portanto, desses dados e da disponibilidade de dados específicos em tempo hábil.
Assim, um grande número de empresas de todos os setores está passando rapidamente do processamento em lote para fluxos de dados em tempo real para responder às diferentes problemáticas do mercado.
O processamento em lote
Com a complexidade das exigências modernas de hoje, os métodos de processamento de dados em lote se tornaram obsoletos para a maioria dos casos de uso, pois só conseguem processar dados na forma de grupos de transações coletadas ao longo do tempo.
Convém fazer a análise comparativa do processamento de fluxos e do processamento em lote, pois existe uma grande diferença entre os dois modos de processamento.
O processamento em lote exige que os dados sejam coletados em lotes antes de poderem ser processados, armazenados ou analisados, enquanto os dados em fluxo contínuo circulam continuamente, permitindo processar esses dados em tempo real sem esperar que cheguem na forma de lotes.
Os dados em streaming
No mundo do Big Data, o streaming de dados diz respeito à transferência contínua de alta velocidade de grandes quantidades de dados que podem ser utilizados e processados sem necessidade de download prévio.
Uma analogia simples é a forma como a água flui em um rio. A ideia de fluxo é intrínseca à nossa compreensão de um rio. O rio não tem início nem fim; os fluxos provêm de diversas fontes, em velocidades e volumes variáveis, e se escoam em um único fluxo combinado contínuo. Da mesma forma, os fluxos de dados são gerados em tempo real por um ou mais sistemas-fonte em diferentes formatos e volumes. Os dados em streaming podem vir de sensores em dispositivos IoT, em aplicações móveis ou web, de transações bancárias, de informações sobre mercados financeiros, de redes sociais e de muitas outras fontes.
De fato, o streaming de dados em tempo real é o processo utilizado para analisar uma grande quantidade de dados à medida que são produzidos, isso permite analisar os dados produzidos em um ambiente em tempo real e ao vivo. Ao processar e analisar eficientemente o fluxo de dados em tempo real, as empresas podem obter informações valiosas. O streaming de dados pode fornecer análises por segundo que permitem às empresas reagir rapidamente, otimizar processos, racionalizar operações e melhorar o atendimento.
.svg)
O surgimento dos dados em streaming
O processamento de dados não é novo. Nos anos anteriores, a infraestrutura utilizada era muito mais estruturada, pois continha apenas um punhado de fontes gerando dados e todo o sistema podia ser projetado de forma a especificar e unificar os dados e as estruturas de dados.
O streaming surgiu como um conceito relativamente novo onde o fluxo de dados é um fluxo constante de dados gerados por uma quantidade infinita de fontes; é um fluxo que se atualiza com alta frequência e perde sua relevância em um curto espaço de tempo, e é quase impossível regulamentar ou aplicar a estrutura dos dados ou controlar o volume e a frequência dos dados gerados. Por exemplo, podem ser dados transacionais, informações provenientes de dispositivos IoT, sensores de hardware, servidores, etc.
Como os fluxos de dados não têm início nem fim, eles não podem ser divididos em lotes. Portanto, não há tempo para baixar os dados em um armazenamento e processá-los. Em vez disso, os fluxos de dados são processados em tempo real. Assim, os fluxos de dados devem ser processados pacote a pacote, em ordem sequencial. Cada pacote de dados gerado incluirá a fonte e o timestamp para permitir que as aplicações trabalhem com fluxos de dados.
Os casos de uso
Existem vários casos de uso comuns de dados em fluxo contínuo, a saber:
Detecção de fraude em tempo real: o streaming de dados pode ajudar muito a detectar fraudes em tempo real. Se uma falha de segurança ocorre, a empresa deve estar ciente para minimizar as perdas. Detecção de falhas: a transmissão de dados também pode ajudar a detectar falhas de rede, falhas de máquinas. Serviço de transporte: os fluxos de dados em tempo real permitem criar a melhor experiência do usuário. Graças a esses dados, a aplicação reúne rastreamento de localização em tempo real, estatísticas de tráfego, preços para saber quanto deveria custar com base nos dados em tempo real.
Organização na transmissão de dados
O streaming de dados é uma ferramenta poderosa, mas existem alguns desafios ao usar fontes de dados em streaming. A lista a seguir mostra os elementos a prever na transmissão de dados:
Escalabilidade: os dados provenientes de cada fonte podem aumentar, passando de uma taxa de kilobits por segundo para gigabits por segundo. No entanto, o design de aplicações em escala é crucial para trabalhar com dados em fluxo contínuo. Consistência: a consistência dos dados e o acesso aos dados são sempre um problema difícil no processamento de fluxos de dados. Os dados lidos em um determinado momento podem já ter sido modificados e estar desatualizados em outro data center. Ordem: Não é trivial determinar a sequência dos dados no fluxo de dados e é muito importante em muitas aplicações. Um chat ou uma conversa não fariam sentido fora de ordem; é essencial que cada linha esteja em ordem. Frequentemente existem discrepâncias entre a ordem do pacote de dados gerado e a ordem em que ele chega ao destino. Também existem frequentemente discrepâncias de timestamp e relógio dos dispositivos gerando dados. Tolerância a falhas e garantias de dados: essas são considerações importantes ao usar dados, processamento de fluxos ou qualquer sistema distribuído. Com dados provenientes de muitas fontes, em diferentes formatos e volumes, o sistema deve ser capaz de prevenir interrupções a partir de um único ponto de falha e deve ser capaz de armazenar fluxos de dados com alta disponibilidade e durabilidade.
4 Ferramentas de análise de dados em streaming
O processamento de dados em fluxo contínuo é benéfico na maioria dos casos quando novos dados são gerados continuamente. Isso se aplica à maioria dos setores de atividade e aos casos de uso de Big Data. As aplicações que utilizam esse tipo de processamento executam formas complexas de análise de dados, como a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina, e extraem conhecimentos aprofundados dos dados. Essas aplicações ajudam na visualização de dados e fornecem excelentes informações comerciais e de segurança.
Tomemos o exemplo da detecção de fraude. Quando você dispõe dessas ferramentas de streaming de dados em tempo real, elas podem detectar imediatamente a fraude.
Para se beneficiar do streaming de dados, é evidente utilizar arquiteturas de streaming baseadas em ferramentas de análise poderosas para a ingestão e o processamento das informações. De fato, com o crescimento do streaming de dados, surgem diversas soluções projetadas para isso. A lista a seguir mostra algumas ferramentas populares que permitem trabalhar com dados em streaming: Apache Kafka: Apache Kafka é um sistema de mensageria de publicação-assinatura distribuído que integra aplicações e fluxos de dados. O Kafka também possui mecanismos para funcionalidades como tolerância a falhas e redundância de dados. Apache Flink: Apache Flink é uma plataforma de processamento de dados distribuída para uso em aplicações de Big Data; é um motor de fluxo de dados contínuo que fornece funcionalidades de computação distribuída em fluxos de dados. Apache Storm: Apache Storm é um sistema de computação em tempo real distribuído. O Storm é utilizado para aprendizado de máquina distribuído, análise em tempo real e muitos outros casos, especialmente com alta velocidade de dados. Apache NIFI: Apache NIFI integra funcionalidades de logística de dados que o tornam a plataforma para automatizar o movimento de dados entre diferentes fontes e destinos. Ele pode mover dados de qualquer fonte para qualquer destino e também pode rastrear dados em tempo real. O processamento de dados em tempo real está se tornando hoje um desafio importante e as arquiteturas tradicionais não são capazes de atendê-lo. Vimos juntos o que são os dados em streaming, seu funcionamento, os casos de uso, as vantagens e as diferenças em relação ao processamento em lote. Por fim, apresentamos algumas ferramentas de streaming de dados em tempo real, cuja escolha difere de acordo com o caso de uso.
