Quais são as alternativas mais eficazes para o processamento em lote?

1 Processamento de fluxo

O processamento de fluxo é uma técnica que envolve o processamento de dados assim que eles chegam, em vez de esperar por uma janela de lote. O processamento de fluxo pode lidar com fontes de dados de alto volume e alta velocidade, como sensores, logs da Web ou feeds de mídia social. O processamento de fluxo pode fornecer insights em tempo real de baixa latência e habilitar aplicativos orientados a eventos. O processamento de fluxo requer uma arquitetura e um conjunto de ferramentas diferentes do processamento em lote, como Apache Kafka, Apache Spark Streaming ou Apache Flink.

4 Arquitetura Kappa

A arquitetura Kappa é um padrão de design que envolve o uso apenas de processamento de fluxo em um único sistema. A arquitetura Kappa consiste em duas camadas: a camada de fluxo e a camada de serviço. A camada de fluxo processa todos os dados à medida que chegam e aplica a mesma lógica aos dados históricos e recentes. A camada de serviço armazena e consulta os resultados da camada de fluxo. A arquitetura Kappa pode simplificar o sistema e reduzir a sobrecarga de manutenção, mas também requer uma estrutura de processamento de fluxo confiável e escalável.

5 Arquitetura Delta

A arquitetura delta é um padrão de design que envolve o uso de uma camada de armazenamento de dados unificada que oferece suporte ao processamento em lote e de fluxo. A arquitetura Delta consiste em três camadas: a camada de bronze, a camada de prata e a camada de ouro. A camada bronze armazena os dados brutos à medida que chegam, sem qualquer transformação ou validação. A camada prata aplica verificações de qualidade, eliminação de duplicação e imposição de esquema aos dados e cria um data lake consistente e confiável. A camada ouro executa agregações, uniões e lógica de negócios aos dados e cria um data warehouse organizado e otimizado. A arquitetura delta pode permitir que o processamento em lote e de fluxo acesse a mesma fonte de dados e forneça uma única fonte de verdade para os dados.

6 Veja o que mais considerar

Este é um espaço para compartilhar exemplos, histórias ou insights que não se encaixam em nenhuma das seções anteriores. O que mais gostaria de acrescentar?