Cada atividade ou interação organizacional hoje gera dados. Isto cria rapidamente grandes quantidades de dados a nível organizacional e departamental, mas a geração de dados é apenas o começo. Não importa quantos dados brutos você tenha à sua disposição, você só poderá aproveitá-los totalmente se souber como processá-los corretamente de acordo com suas necessidades.

Você pode processar fluxos de dados usando uma de duas abordagens: processamento em lote ou processamento em lote. Nos últimos anos, houve uma mudança considerável em direção ao processamento de fluxo. Mas a abordagem correta depende, em última análise, dos tipos de dados, volumes, aplicações e objetivos de processamento de dados. 

Aqui está uma comparação detalhada entre processamento em lote e processamento em fluxo para ajudá-lo a tomar uma decisão informada.

O que é processamento em lote? 

A técnica de processamento em lote coleta, processa e armazena dados em lotes ou blocos pré-configurados. A coleta de dados é um fator diferenciador aqui, já que o processamento em lote não ocorre continuamente. Em vez disso, acontece quando todos os dados são coletados em intervalos predefinidos ou de acordo com quantidades de dados predefinidas. Essa característica torna o processamento em lote ideal sempre que o processamento de dados em tempo real não for uma prioridade.

O processamento em lote é otimizado para lidar eficientemente com grandes volumes de dados, tornando-o adequado para dados grandes aplicações. Os processos em lote geralmente são programados fora dos horários de pico ou fora do horário de trabalho padrão para evitar sobrecarregar os recursos do sistema e minimizar interrupções nas operações diárias. 

O processamento de microlotes é uma variante do processamento em lote que processa lotes muito pequenos de dados com muito mais frequência – por exemplo, a cada hora ou a cada poucos minutos. 

Como Funciona 

O processamento em lote compreende as seguintes etapas: 

1. Coleção de dados

A primeira parte do processo é a recolha de dados, o que pode levar um tempo considerável, uma vez que os dados são recolhidos ao longo do tempo a partir de várias fontes internas e externas.

Essas fontes variam de acordo com o modelo de negócios. Por exemplo, uma agência de marketing influenciadora concentrar-se-á mais na sua actividade nos meios de comunicação social para identificar áreas de melhoria, e uma empresa de produção recolherá dados de sensores para avaliar o desempenho da máquina durante um período. 

No intervalo entre a recolha e o processamento, os dados recolhidos são armazenados temporariamente num armazém de dados ou noutra área de preparação. Se necessário, será submetido a um pré-processamento ou limpeza para garantir que esteja no formato adequado e livre de erros. 

2. Agendamento de trabalho

A configuração de trabalhos em lote permite que as ferramentas de processamento de dados processem os dados coletados de acordo com as condições especificadas. Você pode configurar esses trabalhos em lote para serem executados em um horário específico do dia. Como alternativa, você pode agendar trabalhos em lote em intervalos predeterminados — noturno, semanal, mensal ou até mesmo em intervalos maiores.

Você pode agendar trabalhos para serem executados em paralelo ou sequencialmente. Por exemplo, seria lógico que o processamento da folha de pagamento começasse assim que a agregação dos dados do quadro de horários fosse concluída, uma vez que o primeiro não seria preciso sem o segundo. Tal combinação exigiria execução sequencial.

3 Processamento de Dados

Depois de executado, o trabalho em lote processa os dados coletados em massa ou na totalidade. O processamento de dados inclui a manipulação de dados executando consultas, programas ou scripts predefinidos. Operações como transformações de dados, validação e classificação também fazem parte do processo.

Como essa abordagem processa um grande volume de dados, ela precisa operacionalizar recursos computacionais de alto desempenho. O processamento em lote aproveita vários processadores ou servidores para lidar com a carga de trabalho quando há um conjunto de dados mais significativo. 

4. Geração de resultados

Os resultados do processamento de dados são gerados com base nos seus requisitos. Por exemplo, você pode criar relatórios detalhados para revisão, atualizar um repositório centralizado com os dados processados ​​para criar uma fonte única de verdade (SSoT) ou gerar arquivos para realizar análises adicionais.

Você também pode compartilhar os resultados com várias partes interessadas. A alta administração, por exemplo, estará interessada em revisar os relatórios financeiros para compreender a posição financeira da empresa. 

Uma maneira mais rápida de processar seus dados

Experimentar Astera hoje para automatizar seu processamento de dados em lote, microlote e quase em tempo real.

Inicie o seu teste gratuito

O que é processamento de fluxo? 

O processamento de fluxo, também conhecido como processamento em tempo real, processa continuamente os dados à medida que são recebidos ou gerados. Ao contrário do processamento em lote, não existe o conceito de armazenamento de dados antes de serem processados, o que torna esta técnica ideal para obter resultados em tempo real ou processar fluxos de dados urgentes.

Sua baixa latência e operação contínua caracterizam o processamento de stream. É comumente usado em aplicações que exigem que os dados sejam processados ​​em tempo real para análise imediata, como plataformas de negociação financeira. 

O processamento em tempo real também é necessário para aplicativos que devem avaliar e responder a eventos à medida que eles acontecem, como sistemas de detecção de fraude, monitoramento de segurança de rede ou dispositivos e dispositivos de Internet das Coisas (IoT). sistemas. 

Como Funciona 

O processamento de fluxo compreende as seguintes etapas: 

1. Ingestão de dados

Na primeira etapa, os dados são ingeridos de diversas fontes, como sensores, APIs, bases de dadose registros. Esses dados são coletados continuamente e em tempo real. Freqüentemente, ele precisa de limpeza ou pré-processamento imediato para remover erros e corrigir sua formatação antes de entrar no pipeline de processamento.

2. Mecanismo de processamento de fluxo

Após a ingestão e a limpeza, mecanismos ou estruturas de processamento dedicados processam fluxos de dados. Nesta fase, o motor também realiza diferentes operações nos fluxos de dados, incluindo filtragem, transformação, agregação e enriquecimento.

Esses mecanismos podem ser dimensionados horizontalmente e envolver vários nós para um processamento eficaz do fluxo de dados. 

3. Análise em tempo real

Os dados processados ​​são analisados ​​instantaneamente para obter insights imediatos. Isso minimiza a lacuna entre a geração de dados e o aproveitamento deles para a tomada de decisões.

Você pode configurar o sistema de análise de dados para acionar ações específicas em resposta a esses insights. Ele pode gerar alertas, iniciar um fluxo de trabalho automatizado ou atualizar um painel.

4. Saída e armazenamento

Suponha que a análise de dados em tempo real ou quase em tempo real não seja necessária. Nesse caso, você pode armazenar os dados processados ​​em um banco de dados, data lake ou outro repositório para análise posterior ou referência e revisão futuras.

Você pode integrar os dados processados ​​com ferramentas de business intelligence como o Microsoft Power BI para análises e relatórios mais abrangentes em tempo real. 

Processamento em lote versus processamento em fluxo: principais diferenças 

Aqui está uma análise mais detalhada do processamento em lote versus processamento em fluxo em diferentes áreas: 

1. Ingestão de dados 

O processamento em lote coleta dados e os processa em grandes blocos. Já no processamento de fluxo, os dados são processados ​​em tempo real conforme recebidos.

2. Tempo de processamento 

O processamento em lote normalmente requer tempos de processamento mais longos, pois lida com grandes volumes de dados. O processamento de fluxo enfatiza as operações em tempo real e não permite o acúmulo de dados, levando a um processamento mais rápido.

3. Latência 

A contabilização de atrasos faz parte do processamento em lote, pois os dados só são processados ​​de acordo com os intervalos definidos por você. Por outro lado, nenhum intervalo é necessário para o processamento de fluxo, por isso fornece resultados rapidamente com baixa latência.

4. Velocidade 

As operações de processamento em lote priorizam a velocidade em favor do tratamento eficiente de operações de alto rendimento, enquanto o processamento em fluxo enfatiza a velocidade na ingestão de dados, no processamento deles e na entrega constante de resultados.

5. Complexidade 

Os sistemas de processamento em lote são relativamente mais fáceis de configurar e gerenciar. Você não precisará alterar os intervalos de processamento e outras condições operacionais configuradas com muita frequência. Por outro lado, o processamento de fluxo pode ser mais complicado, pois envolve operações contínuas e análises em tempo real.

6. Casos de uso 

O processamento em lote funciona bem sempre que resultados ou insights não são necessários com urgência ou se você estiver trabalhando com sistemas legados que não conseguem fornecer fluxos de dados. Por outro lado, o processamento de fluxo é apropriado para casos de uso que necessitam de ações e insights em tempo real, como feeds de mídias sociais, negociações de ações e aplicativos de compartilhamento de viagens.

Processamento em lote versus processamento em fluxo no contexto de Big Data 

Tanto o processamento em lote quanto o processamento em fluxo têm seus usos no contexto de big data, conforme discutido abaixo: 

Processamento em lote em Big Data 

O processamento em lote é o principal método para realizar big data Processos ETL (extrair, transformar, carregar). Como o processamento em lote processa e analisa grandes quantidades de dados acumulados ao longo do tempo, ele auxilia em relatórios abrangentes e tarefas de armazenamento de dados. 

Processamento de fluxo em Big Data 

O processamento de fluxo oferece insights em tempo real sobre os dados, tornando-o útil para aplicações de big data que exigem análise, monitoramento e respostas em tempo real a eventos ao vivo. Por exemplo, o processamento de fluxo pode analisar atividades de mídia social ou dados de sensores de dispositivos IoT para encontrar tendências e anomalias.

Como transformar dados em lote em dados de streaming 

Você pode transformar dados em lote em dados de streaming alterando a forma como processa e analisa os dados, usando as seguintes etapas:

1. Transformação de dados 

Você pode usar ferramentas ou estruturas dedicadas que convertem processos em lote em suas contrapartes de streaming. Observe que isso pode exigir a rearquitetura de seus pipelines de dados para garantir que eles possam lidar com fluxos de dados em tempo real.

2. Arquitetura Orientada a Eventos 

Você pode implementar uma arquitetura orientada a eventos que permite que alterações de dados acionem eventos de processamento em tempo real por meio de sistemas de mensagens ou plataformas de streaming de eventos.

3. Integração com sistemas em lote 

Você pode implementar uma abordagem híbrida integrando dados de streaming com sistemas de processamento em lote existentes. Essa abordagem permite usar o processamento em lote para dados históricos enquanto usa streaming para análise em tempo real.

Processamento em lote versus processamento em fluxo: qual é o melhor? 

Quando se trata de processamento em lote versus processamento em fluxo, não há opção objetivamente melhor. Ambas são abordagens viáveis ​​e altamente úteis — cada uma com seus pontos fortes e fracos — e “melhor” é mais uma questão de qual é mais apropriado para seus requisitos de processamento de dados. Uma compreensão profunda de ambas as técnicas pode ajudá-lo a decidir se o processamento em lote ou em fluxo é adequado para você.

Astera permite criar pipelines totalmente automatizados sem esforço, integrar dados de diversas fontes, verificar sua qualidade e limpá-los conforme necessário, além de usar conectores integrados para movê-los para vários destinos locais e na nuvem. 

Utilizar painéis de piso ResinDek em sua unidade de self-storage em vez de concreto oferece diversos benefícios: Astera, você pode trabalhar com eficiência com processamento em lote, microlote ou quase em tempo real. Comece o seu Teste gratuito do dia 14, ou entre em contato conosco para obter mais informações.