Differenza tra elaborazione batch e elaborazione stream

I dati sono la nuova valuta nell’economia digitale di oggi. Molte organizzazioni stanno sfruttando i big data e le tecnologie cloud per migliorare l’infrastruttura IT tradizionale e supportare la cultura e il processo decisionale basati sui dati, modernizzando i data center. Tuttavia, la virtualizzazione e l’automazione sono solo una parte della transizione verso un ambiente cloud. Gli approcci per soddisfare le crescenti richieste di business devono essere adattati per l’impresa. Mentre il cloud computing non è altro che un cambiamento rivoluzionario nel settore e le tecnologie basate sul cloud sono la chiave per garantire una sofisticata struttura di gestione dei dati, la sfida è come ottenere i dati elaborati più velocemente: elaborazione batch o elaborazione stream (rispettivamente Batch Processing e Stream Processing). 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.

Elaborazione batch

L’elaborazione batch è un metodo per elaborare grandi volumi di dati in un gruppo o batch entro un intervallo di tempo specifico. I sistemi eseguono una serie di programmi che accettano un insieme di file di dati come input, elabora i dati e producono un insieme di file di dati come output. Un buon esempio di elaborazione 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.

Elaborazione Stream

L’elaborazione stream (in italiano elaborazione dei flussi) 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 stream è l’elaborazione dei dati direttamente mentre vengono prodotti o ricevuti. I sistemi di elaborazione stream spesso hanno bisogno di azioni che si verificano in tempo reale come messaggi sui social media, clic su pagine Web, transazioni di e-commerce, letture di sensori e così via. Questi sistemi dovrebbero avere una velocità di elaborazione maggiore rispetto alla velocità dei dati in arrivo. L’idea di base dell’elaborazione stream 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 stream 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 batch e elaborazione stream

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.

In altre parole, sebbene i sistemi di elaborazione batch siano significativamente meno complessi e più sofisticati rispetto ai sistemi di elaborazione in flusso, il costo dei sistemi di elaborazione batch può sembrare meno fattibile per alcune aziende e organizzazioni che non dispongono di hardware costoso per cominciare. Tuttavia, i sistemi di elaborazione stream 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 stream funziona meglio per casi d’uso aziendali in cui il tempo è un vincolo, l’elaborazione batch funziona bene quando tutto il relativo è stato pre-memorizzato. Quindi, tutto si riduce al tuo caso d’uso aziendale.

Esempi

Il miglior esempio di sistemi di elaborazione batch sono i sistemi di paghe 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 batch. L’elaborazione stream può essere utilizzata come soluzione online per il rilevamento di frodi e utilizzata per applicazioni che richiedono un output continuo da dati in arrivo come borsa, messaggi di social media , transazioni di e-commerce, letture di sensori, ecc. Piattaforme di programmazione di Big Data come Storm, Spark Streaming, e S4 sono sistemi di elaborazione del flusso.