wiedza

Przetwarzanie strumieniowe: zastosowania i korzyści biznesowe

Trudno wyobrazić sobie dzisiejszy biznes bez systemów przetwarzających duże ilości danych. Chodzi jednak już nie tylko o to, aby je monitorować i analizować. Dane powinny być przede wszystkim aktualne. Tylko jak to zrobić, kiedy dane napływają z wielu różnych źródeł? Odpowiedzią jest strumieniowe przetwarzanie danych.

Co to jest strumień danych?

Aby zrozumieć, czym jest stream processing, trzeba najpierw wyjaśnić pojęcie data stream, czyli strumienia danych. W zależności od dziedziny strumień danych jest różnie definiowany. Na potrzeby tego artykułu przyjmiemy jednak, że strumień danych to po prostu sekwencja lub zbiór danych, które przekazują informacje (komunikaty) o jakimś zdarzeniu. Sygnały kodowane są cyfrowo.

Komunikaty mogą informować o bardzo różnych zdarzeniach zależnych od przedsiębiorstwa. Przykładowo są to: dostawa towaru, awaria urządzenia, zakup w sklepie internetowym. Sekwencje poszczególnych komunikatów tworzą strumień danych (data stream).

Co to jest przetwarzanie strumieniowe?

Przetwarzanie strumieniowe (ang. stream processing) to przede wszystkim zestaw technik, algorytmów, procesów, które w kontrolowany sposób analizują (przetwarzają) dane otrzymane już z interfejsu wejściowego. Istotne jest to, że proces ten trwa tak długo jak długo pojawiają się dane. Terminem stream processing nazywamy zatem przetwarzanie danych w ruchu lub po prostu w czasie rzeczywistym. Przetwarzanie jest sekwencyjne lub przyrostowe. Stream processing służy do wykonywania analiz, korelacji, filtrowania i agregacji danych, dzięki czemu zapewnia wgląd w przeróżne aspekty działalności biznesowej. Wykorzystywany jest w technologiach Big Data i maksymalnie skraca czas między wystąpieniem zdarzenia a pojawieniem się informacji o nim.

Obok przetwarzania strumieniowego dane transakcyjne są zbierane i przechowywane w tradycyjnych bazach danych lub innych formach pamięci masowej. Nie odbywa się to jednak w sposób ciągły. Stream processing natomiast odbiera strumień natychmiast (w ciągu milisekund), a aplikacja przetwarzająca ten strumień reaguje od razu, wyzwalając pożądaną akcję.

Przetwarzanie strumieniowe może jednocześnie obsługiwać tysiące różnych strumieni. Co ciekawe, każdy strumień może generować inne strumienie zdarzeń. Sekwencje te obsługują procesory strumieniowe. Technologię przetwarzania strumieniowego zaliczamy do nurtu Industry 4.0.

Zastosowanie przetwarzania strumieniowego

Potrzeba efektywnego przetwarzania Big Data jest dziś fundamentem ciągłości biznesowej. To na podstawie aktualnych danych podejmujemy wszystkie ważne decyzje, a biznes jest maksymalnie wydajny. Do zapewnienia tych korzyści służy właśnie strumieniowe przetwarzanie danych, dzięki któremu aplikacje natychmiast reagują na zdarzenia.

Strumieniowe przetwarzanie danych służy zarówno do generowania prostych raportów na podstawie zebranych danych, jak i wykonywania skomplikowanych akcji będących odpowiedzią na zdarzenia. Stream processing używany jest m.in. do:

  • śledzenia akcji giełdowych w czasie rzeczywistym,
  • pobierania aktualnych informacji o zużyciu zasobów (dostawcy mediów),
  • analizy wykorzystywanej w planowaniu działań marketingowych (geolokalizacja, dane z urządzeń, wejścia na stronę),
  • wywoływania określonych akcji w grach online,
  • monitorowania ruchu drogowego,
  • przetwarzania Big Data, których przechowywanie wymagałoby ogromnych centrów,
  • wykrywania oszustw,
  • obsługi aplikacji na inteligentnych urządzeniach (np. smart tv),
  • monitorowania linii produkcyjnej.

Niezależnie od rodzaju branży warto korzystać z gotowego produktu, który pozwoli na szybkie podłaczenie do procesu biznesowego i dostosowanie do specyfiki branży. Przykładem takiego rozwiązania jest choćby nasz własny Oktawave Data Flow, który nie tylko umożliwia łatwą integrację dowolnych źródeł danych, ale również zapewnia zaawansowane algorytmy szyfrowania danych m.in. memory hard function.

Korzyści z przetwarzania strumieniowego

Niektóre dane naturalnie stanowią niekończący się strumień zdarzeń. Bez przetwarzania strumieniowego musiałby najpierw zostać zapisane, potem zatrzymane, na końcu przetworzone. To mało wydajny sposób, który dodatkowo przerywa ciągłość procesów biznesowych. Ponadto, cząstkowa analiza danych stanowiących strumień zdarzeń mija się z celem. Stream processing wykonuje wszystkie akcje w czasie rzeczywistym i jest dokładniejszy. Decyzje podjęte na podstawie aktualnych danych zwiększają efektywność biznesową.

Dodatkowo przetwarzanie strumieniowe jest naturalną odpowiedzią na potrzeby IoT (Internetu Rzeczy). Inteligentne systemy, produkty, miasta – wszystko to wymaga analiz danych w czasie rzeczywistym. Bez strumieniowego przetwarzania realizacja koncepcji IoT byłaby niemożliwa. Dziś jest to jednak nasza rzeczywistość i biznes dostosowuje się do niej m.in. dzięki strumieniowym przetwarzaniu.

Inną korzyścią wynikającą z przetwarzania strumieniowego jest ta dotycząca sprzętu. Stream processing nie wymaga dużych i drogich baz danych. Infrastruktura jest rozdzielona i zdecentralizowana, a dane nie są współużytkowane.

Nie bez znaczenia są też oczywiście koszty. Utrzymywanie i analiza Big Data wymaga dużych nakładów finansowych. Rozwiązaniem tego problemu mogą być jeziora danych i strumieniowe przetwarzanie. Ze względu na specyfikę działania i ciągłość procesów nie wymagają one kosztownego przechowywania danych.

Dalsze kroki

Strumieniowe przetwarzanie danych umożliwia walidację, segregację oraz agregację danych w czasie rzeczywistym i już w trakcie ich przesyłania. Może jednocześnie przetwarzać tysiące zdarzeń z różnych źródeł w ciągu milisekund. W nowoczesnym biznesie, który niejako zmuszony jest do posiadania aktualnych danych i wdrażania technologii Przemysłu 4.0, strumieniowe przetwarzanie danych stanowi doskonałe rozwiązanie; nie wymaga budowy ogromnego data center, dzięki czemu jest relatywnie tanie, zwiększa możliwości przedsiębiorstwa, usprawnia jego pracę, stanowi podstawę do podejmowania trafnych decyzji biznesowych.