Zdolność do przetwarzania dużych ilości danych (big data) w czasie rzeczywistym stała się kluczowa dla wielu organizacji i właśnie w tym miejscu pojawiają się technologie strumieniowego przesyłania danych. Technologie te pozwalają na przetwarzanie dużych ilości danych w czasie rzeczywistym lub zbliżonym do rzeczywistego w momencie ich generowania, umożliwiając firmom uzyskanie natychmiastowego wglądu i podejmowanie decyzji opartych na danych.

Sercem tych technologii jest koncepcja strumieni danych, znanych również jako strumienie zdarzeń. Strumienie danych to sekwencje generowane przez różne źródła, takie jak kanały mediów społecznościowych, urządzenia Internetu rzeczy (IoT), pliki dziennika, zestawy danych naukowych i inne. Te strumienie danych są następnie pozyskiwane i przetwarzane przez technologie strumieniowego przesyłania danych.

Kolejnym ważnym aspektem jest skalowalność strumieni danych. Wraz ze wzrostem ilości danych, technologie mogą skalować się w celu obsługi zwiększonego obciążenia, zapewniając firmom możliwość zbierania danych analitycznych w czasie rzeczywistym. Oznacza to, że firmy mogą analizować swoje dane w miarę ich generowania, umożliwiając im podejmowanie szybkich decyzji, szczególnie przydatnych w scenariuszach, w których ważny jest czas, takich jak wykrywanie oszustw lub optymalizacja obsługi klienta.

Technologie strumieniowego przesyłania danych obsługują różne formaty, od danych strukturalnych, takich jak bazy danych SQL, po dane nieustrukturyzowane, takie jak wydarzenia na żywo lub kanały mediów społecznościowych; zapewnia to firmom możliwość przetwarzania i analizowania wszystkich rodzajów danych, niezależnie od ich źródła lub formatu. Należy zauważyć, że chociaż technologie te oferują wiele korzyści, wiążą się z nimi również wyzwania; na przykład wymagają zaawansowanych umiejętności inżynierii danych do wdrożenia i zarządzania, wymagając niskiego opóźnienia i wysokiej przepustowości, szczególnie w przypadku obsługi dużych ilości danych.

Podstawowe koncepcje technologii strumieniowego przesyłania danych

Technologie strumieniowego przesyłania danych opierają się na kilku podstawowych koncepcjach. Zrozumienie tych pojęć ma kluczowe znaczenie dla pełnego wykorzystania możliwości przetwarzania danych w czasie rzeczywistym:

Strumienie danych

Strumienie danych to ciągłe przepływy danych z różnych źródeł, takich jak urządzenia IoT, pliki dziennika, giełdy itp. Te źródła danych generują dane z dużą prędkością, często w czasie rzeczywistym lub prawie w czasie rzeczywistym, a generowane dane są zazwyczaj wrażliwe na czas, co oznacza, że ich znaczenie maleje z czasem.

Przetwarzanie strumieniowe

Przetwarzanie strumieniowe to przetwarzanie strumieni danych w czasie rzeczywistym. W przeciwieństwie do przetwarzania wsadowego, które przetwarza dane w zaplanowanych odstępach czasu, przetwarzanie strumieniowe obsługuje dane natychmiast po ich nadejściu. Zapewnia to niskie opóźnienia, co jest niezbędne w przypadku aplikacji wrażliwych na czas, takich jak śledzenie pozycji użytkownika lub cen towarów i podejmowanie decyzji na podstawie tych wartości.

Przetwarzanie wsadowe a przetwarzanie strumieniowe

Przetwarzanie wsadowe i przetwarzanie strumieniowe reprezentują dwa różne podejścia do przetwarzania danych. Przetwarzanie wsadowe obsługuje duże ilości danych jednocześnie, w zaplanowanych odstępach czasu i jest odpowiednie do zadań analizy danych niewrażliwych na czas. Z drugiej strony, przetwarzanie strumieniowe obsługuje dane natychmiast po ich wygenerowaniu, zapewniając wgląd w czasie rzeczywistym.

Mówiąc o przetwarzaniu strumieniowym danych, można również spotkać się z terminem "micro-batch" - podejście to znajduje się pomiędzy przetwarzaniem wsadowym i strumieniowym, gdy potrzebne są bardzo świeże dane, ale niekoniecznie w czasie rzeczywistym.

Architektura strumieniowego przesyłania danych

Typowa architektura technologii strumieniowego przesyłania danych obejmuje źródła danych, systemy pozyskiwania danych, systemy przetwarzania strumieniowego i systemy przechowywania danych.

1. Źródła danych generują strumienie danych.

2. Systemy pozyskiwania danych, takie jak Apache Kafka lub Amazon Kinesis, przechwytują te strumienie danych do przetwarzania.

3. Procesor strumieniowy, taki jak Apache Flink lub Apache Spark Streaming, przetwarza pozyskane dane w czasie rzeczywistym.

4. Przetworzone dane są następnie przechowywane w jeziorach danych lub hurtowniach danych w celu dalszej analizy lub wizualizacji pulpitów nawigacyjnych.

5. Dane mogą być przesyłane strumieniowo do brzegu sieci bezpośrednio przy użyciu systemów takich jak PubNub Kafka Bridge

Dane przepływają przez architekturę od źródła do miejsca docelowego w potokach danych. Zasadniczo potoki danych reprezentują podróż danych od punktu ich pochodzenia, poprzez pozyskiwanie, przetwarzanie, a na końcu przechowywanie lub wizualizację.

Spójność danych

Spójność danych jest istotnym zagadnieniem w strumieniowym przesyłaniu danych. Technologie strumieniowego przesyłania danych wykorzystują różne techniki, takie jak porządkowanie zdarzeń, przetwarzanie dokładnie raz i odporność na błędy w celu zapewnienia spójności. Techniki te zapewniają, że dane są przetwarzane we właściwej kolejności, żadne dane nie są tracone lub przetwarzane wielokrotnie, a system może odzyskać sprawność po awarii bez utraty danych.

Na przykład PubNub oferuje kilka sposobów gwarantowania dostarczania wiadomości, takich jak potwierdzenia odczytu, porządkowanie wiadomości i kolejkowanie.

Narzędzia dla technologii strumieniowego przesyłania danych

Dostępne są różne narzędzia open-source i komercyjne do wdrażania technologii strumieniowego przesyłania danych. Należą do nich Apache Kafka, Apache Flink, AWS Kinesis i Microsoft Azure Stream Analytics. Każde narzędzie ma swoje mocne strony i przypadki użycia, a wybór narzędzia zależy od konkretnych wymagań aplikacji do strumieniowego przesyłania danych.

Kolejne kroki z PubNub Data Streaming

Po zrozumieniu podstawowych pojęć i architektury technologii strumieniowego przesyłania danych, kolejnym krokiem jest wdrożenie tych technologii we własnych systemach. PubNub zapewnia solidną i skalowalną platformę strumieniowego przesyłania danych w czasie rzeczywistym, którą można łatwo zintegrować z istniejącą architekturą.

Oto kroki, które należy wykonać, aby rozpocząć pracę z PubNub Data Streaming:

1. Explore Demos: PubNub udostępnia wersję demonstracyjną strumieniowego przesyłania danych w czasie rzeczywistym, która pomaga zrozumieć, jak działa nasza platforma. Ta wersja demonstracyjna ma zastosowanie do szerokiego zakresu przypadków użycia, od aplikacji czatu po sterowanie urządzeniami IoT.

2. Poznaj podstawy: PubNub udostępnia obszerny glosariusz opisujący kluczowe terminy i pojęcia, w tym wpis dotyczący strumieniowego przesyłania danych.

3. Zrozumieć PubNub Illuminate: Dzięki PubNub Illuminate możesz na bieżąco dostosowywać strategie monetyzacji, łączyć zachowania użytkowników z zachętami, śledzić każde działanie za pomocą niestandardowych, zagregowanych danych w czasie rzeczywistym i urządzeń oraz natychmiast widzieć wyniki - a wszystko to bez obciążania zespołu programistów.

4. Rejestracja: Zarejestruj konto PubNub. Można to zrobić na stronie rejestracji. Darmowa warstwa konta PubNub ma duże limity i nie wymaga karty kredytowej, dopóki nie będziesz gotowy do aktualizacji.

5. Zacznij tworzyć: Gdy już opanujesz podstawy, zacznij tworzyć własne aplikacje do strumieniowego przesyłania danych. PubNub udostępnia wiele samouczków, które poprowadzą cię przez tworzenie różnych typów aplikacji, w tym samouczek dotyczący tworzenia aplikacji do strumieniowego przesyłania danych w czasie rzeczywistym.

6. Poznaj interfejsy API: PubNub zapewnia szeroką gamę interfejsów API i zestawów SDK, które można wykorzystać do tworzenia aplikacji. Więcej informacji można znaleźć na naszej stronie dokumentacji SDK.

7. Poznaj ceny: Przed zakończeniem tworzenia aplikacji warto wiedzieć, ile to będzie kosztować. Więcej informacji na temat cen PubNub można znaleźć na stronie z cennikiem.

Głębsze spojrzenie na przypadki użycia technologii strumieniowego przesyłania danych

Analiza danych w czasie rzeczywistym

Jednym z głównych zastosowań technologii strumieniowego przesyłania danych jest analiza danych w czasie rzeczywistym. Przetwarzając i analizując strumienie danych w czasie rzeczywistym, firmy mogą uzyskać natychmiastowy wgląd w swoje operacje i podejmować szybkie, świadome decyzje. Może to być szczególnie przydatne w branżach takich jak finanse, gdzie analiza danych w czasie rzeczywistym może być wykorzystywana do wykrywania oszustw, analizy trendów rynkowych i nie tylko.

PubNub Illuminate jest przykładem platformy analitycznej działającej w czasie rzeczywistym. PubNub Illuminate jest jednak czymś więcej niż tylko platformą do zarządzania danymi, pozwala również definiować warunki w oparciu o metryki danych, które po uruchomieniu wykonają dynamiczne działania w oparciu o te dane.

Internet rzeczy (IoT)

Innym ważnym zastosowaniem technologii strumieniowego przesyłania danych jest Internet rzeczy (IoT), w którym urządzenia generują strumienie danych, które mogą być przetwarzane w czasie rzeczywistym w celu zapewnienia cennych informacji. Na przykład monitorowanie wydajności urządzeń przemysłowych umożliwia firmom wykrywanie i rozwiązywanie problemów, zanim doprowadzą one do awarii sprzętu.

Analiza mediów społecznościowych

Platformy mediów społecznościowych generują ogromne ilości danych w każdej sekundzie, a technologie strumieniowego przesyłania danych mogą przetwarzać te dane w czasie rzeczywistym, umożliwiając firmom monitorowanie trendów, śledzenie nastrojów klientów i natychmiastowe reagowanie na opinie klientów.

Handel elektroniczny

W branży e-commerce technologie strumieniowego przesyłania danych mogą śledzić zachowania klientów w czasie rzeczywistym, umożliwiając firmom dostarczanie spersonalizowanych rekomendacji, poprawę doświadczeń klientów i zwiększenie sprzedaży.

Przyszłe trendy w technologiach strumieniowego przesyłania danych

Integracja z uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją

Jednym ze znaczących trendów w technologiach strumieniowego przesyłania danych jest integracja uczenia maszynowego i generatywnej sztucznej inteligencji. Modele uczenia maszynowego mogą być dostarczane z danymi w czasie rzeczywistym potrzebnymi do dokonywania dokładnych i terminowych prognoz. Może to być szczególnie przydatne w konserwacji predykcyjnej, gdzie modele uczenia maszynowego mogą przewidywać awarie części na podstawie danych w czasie rzeczywistym - na przykład cykle rozładowania baterii urządzenia mobilnego mogą być wykorzystane do oszacowania oczekiwanej żywotności baterii.

Zwiększone wykorzystanie frameworków open source

Struktury open-source, takie jak Apache Kafka, Apache Flink i Spark Streaming, stały się popularnymi narzędziami do wdrażania technologii strumieniowego przesyłania danych. Struktury te oferują solidne możliwości przetwarzania dużych ilości danych w czasie rzeczywistym, a ich charakter open-source sprawia, że są wysoce konfigurowalne i można je dostosować do różnych przypadków użycia. Spodziewamy się zwiększonego wykorzystania tych i innych frameworków open-source w przyszłości.

Większy nacisk na bezpieczeństwo i prywatność danych

Ponieważ firmy w coraz większym stopniu polegają na technologiach strumieniowego przesyłania danych w celu przetwarzania danych wrażliwych, większy nacisk będzie kładziony na bezpieczeństwo i prywatność danych. Będzie to wymagało wdrożenia solidnych środków bezpieczeństwa w celu ochrony strumieni danych przed nieautoryzowanym dostępem i zapewnienia zgodności z przepisami dotyczącymi prywatności danych.

Bardziej zaawansowane techniki inżynierii danych

Spodziewamy się bardziej zaawansowanych technik inżynierii danych, w miarę jak inżynierowie będą coraz lepiej zaznajomieni z tymi technologiami, w tym bardziej wyrafinowanych algorytmów przetwarzania strumieni, optymalizacji potoków danych i zapewniania spójności danych.

Podsumowanie

Przyszłość technologii strumieniowego przesyłania danych rysuje się w jasnych barwach. Zapewniając firmom lepszy wgląd w działalność operacyjną w czasie rzeczywistym, mogą one podejmować natychmiastowe działania bez konieczności polegania na danych historycznych, zwiększając zadowolenie klientów, wydajność i rentowność. Niezależnie od branży, czy jest to zarządzanie klientami, handel elektroniczny, IoT czy analiza mediów społecznościowych, technologie strumieniowego przesyłania danych mogą potencjalnie zmienić sposób działania firm.

PubNub może pomóc w przekształceniu firmy dzięki strumieniowemu przesyłaniu danych. Zachęcamy do skontaktowania się z zespołem DevRel pod adresem devrel@pubnub.com lub z naszym zespołem pomocy technicznej w celu uzyskania pomocy w dowolnym aspekcie rozwoju PubNub.

Jak PubNub może ci pomóc?

Ten artykuł został pierwotnie opublikowany na PubNub.com

Nasza platforma pomaga programistom tworzyć, dostarczać i zarządzać interaktywnością w czasie rzeczywistym dla aplikacji internetowych, aplikacji mobilnych i urządzeń IoT.

Fundamentem naszej platformy jest największa w branży i najbardziej skalowalna sieć przesyłania wiadomości w czasie rzeczywistym. Dzięki ponad 15 punktom obecności na całym świecie obsługującym 800 milionów aktywnych użytkowników miesięcznie i niezawodności na poziomie 99,999%, nigdy nie będziesz musiał martwić się o przestoje, limity współbieżności lub jakiekolwiek opóźnienia spowodowane skokami ruchu.

Poznaj PubNub

Sprawdź Live Tour, aby zrozumieć podstawowe koncepcje każdej aplikacji opartej na PubNub w mniej niż 5 minut.

Rozpocznij konfigurację

Załóż konto PubNub, aby uzyskać natychmiastowy i bezpłatny dostęp do kluczy PubNub.

Rozpocznij

Dokumenty PubNub pozwolą Ci rozpocząć pracę, niezależnie od przypadku użycia lub zestawu SDK.