Потоковая обработка в области инженерии данных

Инновационные методы обработки данных в инженерии

Потоковые конвейеры данных и аналитика в режиме реального времени

Потоковая передача данных является одним из самых популярных шаблонов проектирования конвейеров. Использование события в качестве отдельной точки данных создает постоянный поток данных от одной точки к другой, предоставляя возможность для приема и анализа данных в реальном времени. Если вы хотите ознакомиться с потоковой обработкой данных и научиться создавать конвейеры данных в реальном времени, то эта статья для вас. Узнайте, как тестировать решение и создавать тестовые данные для моделирования потоков событий. В этой статье вы также получите отличную возможность освоить некоторые востребованные навыки инженерии данных, работая с популярными инструментами и фреймворками для потоковой обработки, такими как Kinesis, Kafka и Spark. Я хотел бы рассказать о преимуществах, примерах и применении потоковой обработки данных.

Что именно такое потоковая обработка данных?

Потоковая передача данных, также известная как обработка событий в режиме реального времени, представляет собой шаблон проектирования конвейеров данных, при котором данные постоянно передаются от источника к назначению. Они могут быть обработаны в реальном времени, что позволяет осуществлять аналитику в режиме реального времени и реагировать на события быстро. Приложения могут мгновенно реагировать на новые данные благодаря обработке потоков и обычно это одно из самых популярных решений для обработки данных на корпоративном уровне.

Конвейер данных существует тогда, когда между точками A и B происходит обработка данных [1].

В этом примере мы можем создать потоковый конвейер данных ELT в AWS Redshift. Поток доставки Firehose AWS может предложить такую безшовную интеграцию, создавая прямой поток данных в таблицу хранилища данных. Затем данные будут преобразованы для создания отчетов с помощью AWS Quicksight в качестве инструмента бизнес-аналитики.

• Как разработать архитектуру MLOps в AWS?
• Разблокировка принятия решений искусственный интеллект соединяет теоретические концепции с технологическими достижениями
• Отслеживание памяти сеанса Python с помощью Tracemem

Представим, что нам нужно создать панель управления отчетности для отображения потоков доходов в нашей компании. Во многих сценариях требуется генерация настоящих инсайтов в режиме реального времени. Вот где нам пригодится потоковая обработка данных.

Потоки данных могут быть сгенерированы различными источниками данных, такими как IoT, потоки данных серверов, маркетинговые события в приложениях, пользовательская активность, платежные транзакции и т.д.