Differenza tra elaborazione in batch e elaborazione in streaming

I dati sono la nuova valuta nell'economia digitale di oggi. Molte organizzazioni stanno sfruttando big data e tecnologie cloud per migliorare l'infrastruttura IT tradizionale e supportare la cultura e il processo decisionale basati sui dati, modernizzando al contempo i data center. Però, virtualizzazione e automazione sono solo una parte della transizione a un ambiente cloud. Gli approcci per soddisfare le crescenti richieste di business devono essere adattati per l'impresa. Mentre cloud computing non è altro che un cambiamento rivoluzionario nel settore e le tecnologie basate su cloud sono la chiave per garantire una sofisticata struttura di gestione dei dati, la sfida è come ottenere i dati elaborati più velocemente: elaborazione in batch o elaborazione in streaming. Ognuno ha i suoi pro e contro, ma tutto dipende dal tuo caso d'uso aziendale. Diamo un'occhiata ai due approcci e scopriamo le differenze tra i due.

Cos'è l'elaborazione in batch?

L'elaborazione batch è un metodo per elaborare volumi elevati di dati in un gruppo o batch entro un intervallo di tempo specifico. I sistemi eseguono una serie di programmi che accettano una serie di file di dati come input, elabora i dati e producono una serie di file di dati come output. Un buon esempio di elaborazione in batch è costituito dai sistemi di gestione stipendi e fatturazione in cui tutti i dati correlati vengono raccolti e conservati fino a quando la fattura non viene elaborata come batch alla fine di ogni mese. È l'elaborazione dei blocchi di dati che sono già stati memorizzati in un determinato periodo di tempo. È così chiamato perché i dati vengono raccolti in batch come set di record ed elaborati come un'unità. L'output è un altro batch che può essere riutilizzato come input, se necessario. La semplicità e la raffinatezza del sistema batch consente anche l'elaborazione parallela, ad esempio Hadoop.



Cos'è lo Stream Processing?

L'elaborazione del flusso è un metodo utilizzato per eseguire query su flussi continui di dati e rilevare rapidamente le condizioni entro un periodo di tempo limitato. In altre parole, l'elaborazione del flusso è l'elaborazione dei dati direttamente mentre vengono prodotti o ricevuti. I sistemi di elaborazione del flusso spesso si nutrono di azioni che avvengono in tempo reale come social media messaggi, clic su pagine Web, transazioni e-commerce, letture di sensori e così via. Questi sistemi dovrebbero avere una velocità di elaborazione maggiore rispetto alla velocità dei dati in arrivo. La base idea dell'elaborazione del flusso è che i sistemi dovrebbero essere di lunga durata e gestire un flusso continuo di dati. Per ottenere valore dai big data, i dati devono essere elaborati non appena arrivano, pur mantenendo la qualità dei dati. Un'efficace elaborazione del flusso può risolvere un'ampia varietà di problemi del mondo reale. Ad esempio, lo streaming può essere utilizzato per il rilevamento di frodi, il processo decisionale, l'apprendimento di modelli, ecc.



Differenza tra elaborazione in batch e elaborazione in streaming

Definizione

- L'elaborazione batch è un metodo per elaborare grandi volumi di dati in un gruppo o batch entro un periodo di tempo specifico. Si chiama elaborazione batch perché i dati vengono raccolti in batch come set di record ed elaborati come un'unità. L'output è un altro batch che può essere riutilizzato come input, se necessario. L'elaborazione del flusso, d'altra parte, è un metodo di elaborazione dei dati direttamente mentre vengono prodotti o ricevuti. Viene utilizzato per interrogare il flusso continuo di dati e rilevare rapidamente le condizioni entro un periodo di tempo limitato.

Modello

- Nell'elaborazione batch, il sistema esegue una serie di programmi che accettano una serie di file di dati come input, elabora i dati e produce una serie di file di dati come output. Il componente di input è responsabile della raccolta dei dati da più fonti, solitamente database, e il componente di elaborazione è responsabile dell'esecuzione dei calcoli utilizzando questi input. Infine, il componente di output genera i risultati che vengono riscritti nei database. Nell'elaborazione del flusso, il sistema esegue l'elaborazione sulla registrazione più recente di dati, il che significa che i sistemi si alimentano di azioni che si verificano in tempo reale.



Esempio

- Il miglior esempio di sistemi di elaborazione batch sono i sistemi di gestione stipendi e fatturazione in cui tutti i dati relativi vengono raccolti e conservati fino a quando la fattura non viene elaborata come batch alla fine di ogni mese. Molte piattaforme di programmazione distribuite come MapReduce, Spark, GraphX ​​e HTCondor sono sistemi di elaborazione in batch. L'elaborazione del flusso può essere utilizzata come soluzione online per il rilevamento delle frodi e utilizzata per applicazioni che richiedono un output continuo dai dati in arrivo come il mercato azionario, social media messaggi, transazioni e-commerce, letture di sensori, ecc. Le piattaforme di programmazione di Big Data come Storm, Spark Streaming e S4 sono sistemi di elaborazione del flusso.

Elaborazione batch e elaborazione in streaming: grafico di confronto

Riepilogo dell'elaborazione in batch rispetto all'elaborazione in streaming

Sebbene i sistemi di elaborazione in batch siano significativamente meno complessi e più sofisticati rispetto ai sistemi di elaborazione in flusso, il costo dei sistemi di elaborazione in batch può sembrare meno fattibile per alcune aziende e organizzazioni che non dispongono di hardware costoso per cominciare. Tuttavia, i sistemi di elaborazione del flusso possono essere utilizzati in applicazioni che richiedono un output continuo dai dati in arrivo in tempo reale come applicazioni di social media, mercato azionario, ecc. Mentre l'elaborazione del flusso funziona meglio per i casi d'uso aziendali in cui il tempo è un vincolo, l'elaborazione in batch funziona bene quando tutto il relativo è stato pre-memorizzato. Quindi, tutto dipende dal tuo caso d'uso aziendale.

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