Потоковая передача данных: варианты использования, преимущества и примеры
Потоковая передача данных — это процесс непрерывного сбора данных по мере их создания и перемещения. Эти данные обычно обрабатываются программным обеспечением потоковой обработки.
Потоковая передача данных в сочетании с обработкой позволяет получать интеллектуальные данные в режиме реального времени.
Потоки данных могут создаваться из различных источников в любом формате и объеме. Самые мощные потоки объединяют несколько источников для формирования полной картины операций и процессов.
Например, данные сети, сервера и приложений можно объединить для мониторинга работоспособности вашего веб-сайта, а также для того, чтобы обнаружить снижение производительности.
Что такое потоковая обработка?
Помимо передачи данных вам необходимо их обработать. ПО для потоковой обработки настроено на прием и анализ данных по конвейеру, чтобы выявить закономерности и тенденции. Потоковая обработка может также включать в себя визуализацию данных для информационных панелей.
Далее потоки данных и потоковая обработка объединяются для получения информации в режиме реального времени. Падение производительности может привести к отставанию или пропуску точек данных.
ПО для потоковой обработки со временем необходимо масштабировать. Например, в том случае, если на вашем веб-сайте повышен трафик, и вы не хотите потерять данные о поведении пользователей.
Потоковые процессоры должны быть высоко доступными. Они должны продолжать выполнять свои задачи, даже если компоненты выходят из строя. Иначе это снизит качество данных, поскольку поток не будет анализироваться во время сбоя.
Преимущества потоковой передачи данных
- Действие в реальном времени.
Это основное преимущество потоковой передачи данных, так как в век информационных технологий новые данные появляются ежесекундно. Поэтому лучшие компании будут использовать самую свежую информацию из внутренних и внешних ресурсов.
- Конкурентное преимущество на рынке.
Возможность быстро собирать, анализировать и действовать на основе текущих данных дает компаниям конкурентное преимущество на рынке. Аналитика в режиме реального времени позволяет компаниям лучше реагировать на тенденции рынка, потребности клиентов и возможности для бизнеса.
- Удовлетворенность клиентов.
Чем быстрее компания сможет отреагировать на отзывы клиентов и решать возникающие проблемы, тем выше будет ее репутация. Таким образом удовлетворенность и лояльность клиентов будет увеличена.
-
Сокращение потерь.
Потоковая передача данных не только помогает удержать клиентов, но и предотвращает другие потери. Аналитика в режиме реального времени предупредит возможные сбои в работе, финансовые спады и утечки данных.
Эта информация поможет компании предотвратить или, по крайней мере, смягчить последствия этих событий.
Различия между потоковой обработкой и традиционной пакетной обработкой
Пакетная обработка — это поэтапный подход к сбору и обработке данных, а потоковая обработка выполняется с постоянной скоростью.
Потоковая обработка — это идеальный метод, когда скорость является основным фактором. Пакетная обработка используется там, где не требуется аналитика в реальном времени или данные не могут быть преобразованы в поток данных для анализа, например, при работе с устаревшими технологиями.
Примеры потока данных
Потоки данных нужны для того, чтобы охватить данные всех типов. Важно, чтобы эти данные были критически важны для отслеживания в режиме реального времени.
Это могут быть данные о местонахождении, цены на акции, мониторинг IT-систем, обнаружение мошенничества, продажи, активность клиентов и многое другое.
Ниже рассмотрим две компании, которые используют некоторые из этих типов данных, чтобы обеспечить свою активность.
1. Lyft
Lyft — это приложение для обмена поездками, которому необходимы данные с точностью до секунды, чтобы скоординировать пассажиров и водителей.
Lyft показывает пассажиру доступные автомобили и цены на различные уровни обслуживания в зависимости от расстояния, спроса и условий движения. Все эти факторы могут измениться за считанные секунды, а это означает, что Lyft должен иметь доступ к этим данным мгновенно.
После того, как пассажир выбирает уровень обслуживания, Lyft собирает данные о доступном транспорте в этой категории и учитывает расстояние, чтобы подобрать лучшего водителя для пассажира. Эти показатели основаны на дополнительных данных GPS и трафика.
Во время поездки данные о местоположении передаются с телефона водителя, поэтому Lyft может отслеживать прогресс и местоположение, а также сопоставлять его с другими запросами на поездку.
Передача данных в Lyft идет непрерывно — это обеспечивает максимальный комфорт для пользователей и клиентов.
2. YouTube
По данным Statista, каждую минуту на YouTube загружается более 500 часов видеоконтента — это огромный поток данных, который обрабатывается непрерывно.
YouTube необходимо одновременно анализировать множество данных, чтобы отслеживать и отображать количество просмотров, комментариев, подписчиков и другие показателей в режиме реального времени.
Учитывая большой размер и количество видеофайлов, YouTube по-прежнему остается очень доступным и удобным для пользователей.
YouTube также поддерживает видео, в которых создатели контента и зрители могут взаимодействовать друг с другом с помощью видеопотока и чата в реальном времени. В этом случае мгновенная передача данных очень важна, чтобы обеспечить бесперебойную работу.
Проблемы с потоками данных
1. Доступность.
Помимо записи данных их необходимо регистрировать в хранилище. Если клиент продлил подписку на ваш премиум контент — это прекрасно, но если вы не сможете проанализировать историю его покупок, то скорее всего вы не сформируете для него новые предложения на основе его предпочтений.
2. Своевременность.
Данные из потоков быстро устаревают, поэтому очень важно, чтобы ваше приложение могло реагировать на последнюю информацию и обновлять свои алгоритмы.
3. Масштабируемость.
Объем потока данных может быть огромным, поэтому важно убедиться, что ваши инструменты хранения и обработки готовы к работе.
Источник: hubspot.com