Потоковая обработка — это парадигма программирования, которая рассматривает потоки данных или последовательности событий, основанных на времени, как основные входные и выходные данные вычислений, уделяя особое внимание непрерывным и безграничным данным.

Системы потоковой обработки обрабатывают события сразу по их прибытии, часто небольшими инкрементными единицами, известными как события или записи. Эта возможность позволяет организациям быстро извлекать пользу из данных, что делает ее очень выгодной для срочных приложений и ситуаций, требующих анализа в реальном времени.

Эти системы потоковой обработки превосходно справляются с управлением высокоскоростными неограниченными потоками данных, включая потоки кликов, потоки журналов, данные датчиков в реальном времени, каналы социальных сетей, потоки событий, данные транзакций и данные устройств IoT. Диапазон потенциальных вариантов использования таких систем практически безграничен.

Потоковая обработка часто объединяет управление состоянием для эффективной обработки непрерывных потоков данных. В этом состоянии фиксируется соответствующая информация, необходимая для последующей обработки событий или оказания помощи. Государство может принимать различные формы, такие как:

  1. Инкрементальные агрегаты. Это вычисления, которые постепенно изменяются по мере поступления новых данных. Они используются для постоянного обновления сводок или статистики в режиме реального времени.
  2. Статические данные. Статические данные представляют собой информацию, которая остается постоянной во времени и может использоваться для обогащения или дополнения входящих данных. Это улучшает контекст и богатство потоковых данных.
  3. Ранее замеченные события. Состояние также может включать запись ранее обработанных событий, что позволяет проводить контекстный анализ и распознавать закономерности путем ссылки на исторические данные.

Использование этих различных форм управления состоянием расширяет возможности систем потоковой обработки при обработке динамических и развивающихся потоков данных.

Эффективная система потоковой обработки должна иметь возможность хранить данные локально для быстрой обработки. В то же время, чтобы обеспечить отказоустойчивость, система периодически сохраняет свое состояние с помощью механизма, известного как контрольные точки, в надежной и распределенной файловой системе. Хотя потоковые процессы предназначены для непрерывной работы, они не застрахованы от сбоев. Следовательно, потоковая обработка с отслеживанием состояния включает в себя постоянное управление и использование памяти или исторических данных в непрерывном потоке информации.

Этот двойной подход — локальное хранилище для скорости и постоянство на основе контрольных точек для надежности — позволяет системам потоковой обработки найти баланс между эффективностью обработки и отказоустойчивостью, гарантируя, что они смогут обрабатывать как высокоскоростные потоки данных, так и корректно восстанавливаться после потенциальных сбоев.

В отличие от обработки без сохранения состояния, где каждая часть данных обрабатывается изолированно, обработка с сохранением состояния использует исторический контекст для анализа, агрегирования, обнаружения шаблонов, объединения потоков или выполнения других сложных операций с потоковыми данными. Этот исторический контекст позволяет получить более полное и детальное понимание поведения и тенденций данных.

Потоковая обработка — мощный инструмент для различных сложных случаев использования, требующих принятия решений в реальном времени. Некоторые известные примеры включают в себя:

  1. Обнаружение мошенничества: выявление мошеннических действий в режиме реального времени, таких как мошенничество с кредитными картами или несанкционированный доступ.
  2. Обновления о цепочке поставок: отслеживание уровня запасов, статусов поставок и взаимодействия с поставщиками для оптимизации операций цепочки поставок.
  3. Персонализация: адаптация контента, рекомендаций или пользовательского опыта на основе поведения и предпочтений пользователей в реальном времени.
  4. Анализ брошенной корзины: анализ данных корзины покупок в режиме реального времени для выявления и восстановления потенциальных продаж, которые были оставлены во время оформления заказа.
  5. Обнаружение аномалий: обнаружение необычных или неожиданных закономерностей в потоках данных, которые могут иметь решающее значение для мониторинга работоспособности системы, безопасности и контроля качества.
  6. Отслеживание измененных данных: сбор и обработка изменений в базах данных или источниках данных в режиме реального времени, гарантируя синхронизацию последующих систем.
  7. Управление автопарком: мониторинг и оптимизация работы парка транспортных средств или активов в режиме реального времени, повышение эффективности и безопасности.
  8. Аналитика на периферии: анализ данных и принятие решений непосредственно на периферийных устройствах или датчиках, сокращение задержек и возможность немедленных действий.

Эти варианты использования демонстрируют универсальность и возможности потоковой обработки в режиме реального времени, что делает ее бесценной технологией для организаций, стремящихся получить полезную информацию и быстро реагировать на динамические среды данных.

Вот несколько конкретных примеров использования, которые подчеркивают практическое применение потоковой обработки:

  1. Модели поиска и рекомендаций в реальном времени (например, Amazon). Интернет-торговые площадки, такие как Amazon, используют потоковую обработку для анализа поведения пользователей, взаимодействия с продуктами и обновления запасов в реальном времени для предоставления персонализированных рекомендаций по продуктам и результатов поиска.
  2. Создание профилей поведения пользователей в режиме реального времени (например, Netflix). Стриминговые сервисы, такие как Netflix, используют потоковую обработку для отслеживания взаимодействия пользователей, предпочтений и моделей потребления контента в режиме реального времени. Это позволяет им динамически корректировать рекомендации по контенту и взаимодействие с пользователем.
  3. Панель торговых расчетов в реальном времени (например, Zerodha). Финансовые учреждения используют потоковую обработку для мониторинга рыночных данных, исполнения сделок и факторов риска в режиме реального времени. Это позволяет им принимать своевременные торговые решения и эффективно управлять расчетами.
  4. Учет доходов в реальном времени (например, Razorpay). Компании, занимающиеся обработкой платежей, такие как Razorpay, используют потоковую обработку для мгновенной обработки и сверки финансовых транзакций, обеспечивая точный учет доходов и обнаружение мошенничества.
  5. Обнаружение аномалий/мошенничества на основе машинного обучения (например, банки). Банки используют потоковую обработку для мониторинга финансовых транзакций в реальном времени с целью обнаружения необычных или мошеннических действий. Усовершенствованные модели машинного обучения применяются для выявления аномалий и выдачи предупреждений.
  6. Уточнение данных и конвейеры данных в реальном времени (например, компания по обработке данных). Организации, ориентированные на данные, используют потоковую обработку для очистки, преобразования и обогащения входящих данных в режиме реального времени. Эти уточненные данные затем передаются в различные конвейеры данных для аналитики, отчетности или других последующих процессов.

Эти примеры демонстрируют разнообразие отраслей и приложений, в которых потоковая обработка играет ключевую роль в обеспечении принятия решений в реальном времени, улучшении пользовательского опыта и обеспечении эффективной и безопасной работы систем.

Типичным и фундаментальным вариантом использования потоковой обработки является реализация конвейеров потоковой передачи данных. В этом сценарии:

  1. Прием событий. События постоянно обрабатываются из уровня потокового хранения, который может быть источником данных, например очередями сообщений, файлами журналов, датчиками Интернета вещей или другими платформами потоковой передачи.
  2. Обработка данных. Эти входящие события обрабатываются в режиме реального времени с помощью различных конвейеров данных. Каждый конвейер может выполнять различные операции, такие как преобразование, обогащение данных, фильтрация, агрегирование или обнаружение сложных шаблонов событий.
  3. Назначение данных: после обработки результаты или уточненные данные могут быть перенаправлены в различные места назначения в зависимости от конкретных требований приложения. Общие направления включают в себя:
  • Транзакционные базы данных. Потоковые данные вставляются или обновляются в базах данных для поддержания актуальных записей для дальнейшего анализа, составления отчетов или транзакционных целей.
  • Поисковые индексы. Данные индексируются в режиме реального времени для поддержки эффективных и немедленных возможностей поиска, что повышает удобство работы пользователей в таких приложениях, как поисковые системы или платформы электронной коммерции.
  • Уровень потокового хранения. Обработанные данные можно вернуть обратно на уровень потокового хранения для дополнительного анализа, хранения или в качестве источника данных для других последующих процессов.

Этот вариант использования иллюстрирует ключевую роль потоковой обработки в организации и оптимизации потока данных через инфраструктуру организации. Он гарантирует непрерывную и эффективную обработку данных, обеспечивая возможность анализа в реальном времени, принятия решений и плавной интеграции данных в различных системах и приложениях.

Потоковая аналитика — еще один очень популярный и эффективный вариант использования потоковой обработки:

Он основан на анализе потоков данных в реальном времени для извлечения ценной информации и создания динамических информационных панелей, которые обновляются в режиме реального времени. Вот как это работает:

  1. Прием данных в реальном времени. Потоковая аналитика начинается с непрерывного приема потоков данных из различных источников, таких как устройства Интернета вещей, каналы социальных сетей, датчики, журналы приложений или другие источники данных.
  2. Обработка и анализ данных. Системы потоковой обработки анализируют входящие данные в режиме реального времени. Этот анализ может включать в себя широкий спектр операций, включая агрегацию, фильтрацию, распознавание образов, анализ настроений и прогнозы на основе машинного обучения.
  3. Обновления информационной панели. Информация, полученная в результате анализа, немедленно отражается на информационных панелях в режиме реального времени. Эти информационные панели обеспечивают визуальное представление данных, позволяя пользователям отслеживать ключевые показатели, тенденции и аномалии по мере их возникновения.
  4. Оповещения и уведомления. Системы потоковой аналитики также могут активировать оповещения или уведомления при выполнении заранее определенных условий или пороговых значений. Такой упреждающий подход позволяет быстро реагировать на критические события или аномалии.
  5. Интерактивные запросы. Пользователи могут в интерактивном режиме запрашивать потоковые данные, чтобы изучить конкретные детали или углубиться в данные для более глубокого анализа. Эта возможность специальных запросов позволяет лицам, принимающим решения, оперативно получать ценную информацию.
  6. Принятие решений. Потоковая аналитика в режиме реального времени помогает принимать обоснованные решения. Организации могут быстро реагировать на меняющиеся условия, новые возможности или потенциальные проблемы.

Потоковая аналитика применяется в различных отраслях и сценариях использования, включая финансовые услуги, электронную коммерцию, здравоохранение, промышленный мониторинг и многое другое. Он предоставляет предприятиям и организациям мощный инструмент, позволяющий использовать ценность данных в реальном времени, повышать операционную эффективность, улучшать качество обслуживания клиентов и принимать решения на основе данных в постоянно меняющейся среде.

Интеграция машинного обучения с потоковой обработкой приобретает все большее значение, особенно по мере того, как машинное обучение в реальном времени становится все более мощным и актуальным:

Потоковая обработка позволяет организациям выполнять извлечение данных и оценку моделей в реальном времени, а также гибко сочетать это с автономным обучением. Вот как работает эта синергия:

  1. Извлечение данных в реальном времени. Системы потоковой обработки непрерывно принимают и обрабатывают потоки данных. Эти данные в реальном времени могут включать в себя взаимодействие с пользователем, показания датчиков, данные транзакций и многое другое. Он служит входными данными для моделей машинного обучения.
  2. Оценка модели: модели машинного обучения развертываются в конвейере потоковой обработки для прогнозирования или классификации в реальном времени на основе входящих данных. Эти прогнозы могут варьироваться от обнаружения мошенничества до персонализированных рекомендаций.
  3. Динамическое обновление модели. Потоковая обработка позволяет динамически обновлять модели машинного обучения по мере поступления новых данных. Это гарантирует, что модели быстро адаптируются к изменяющимся закономерностям и сохраняют свою точность.
  4. Офлайн-обучение. Помимо оценки в реальном времени, организации могут проводить автономное обучение моделей машинного обучения с использованием исторических данных. Системы потоковой обработки могут управлять конвейером обучения и легко интегрировать обновленные модели в поток обработки в реальном времени.
  5. Ансамблевое обучениеg. Несколько моделей машинного обучения можно комбинировать или объединять в конвейере потоковой обработки, чтобы повысить точность и надежность прогнозирования.
  6. Петли обратной связи. Потоковая обработка может собирать обратную связь на основе прогнозов модели и взаимодействия с пользователем. Эту обратную связь можно использовать для постоянного улучшения моделей с течением времени.
  7. Поддержка принятия решений в режиме реального времени. Результаты оценки модели машинного обучения часто используются для принятия решений в реальном времени, запуска действий или предоставления рекомендаций в приложениях, таких как предотвращение мошенничества, персонализация контента или контроль качества. .

Сочетание потоковой обработки и машинного обучения позволяет организациям использовать весь потенциал своих данных в режиме реального времени, предоставляя полезную информацию и поддерживая динамичное принятие решений на основе данных. Такая синергия особенно ценна в приложениях, где решающее значение имеет немедленная реакция на данные, например в финансах, здравоохранении, электронной коммерции и промышленных операциях.

Архитектура, управляемая событиями, и приложения, управляемые событиями, могут получить значительные преимущества от потоковой обработки.

Вот как потоковая обработка улучшает эти архитектурные подходы:

  1. Реагирование в режиме реального времени: потоковая обработка обеспечивает возможность реагировать на события и сообщения в режиме реального времени. Такое реагирование в режиме реального времени имеет решающее значение для архитектур, управляемых событиями, где компоненты должны быстро реагировать на входящие события или сигналы.
  2. Масштабируемость. Системы потоковой обработки изначально разработаны с учетом масштабируемости и могут эффективно обрабатывать потоки событий с высокой пропускной способностью. В архитектуре, управляемой событиями, такая масштабируемость гарантирует, что система сможет обрабатывать все большее количество событий и поддерживать оперативность реагирования.
  3. Обработка сложных событий. Потоковая обработка позволяет выполнять сложную обработку событий (CEP), позволяя обнаруживать закономерности, корреляции и аномалии в потоках событий. Это неоценимо для приложений, управляемых событиями, которым требуется интеллектуальное принятие решений на основе данных о событиях.
  4. Распределенная обработка событий. Системы, управляемые событиями, часто включают в себя распределенные компоненты и микросервисы. Системы потоковой обработки поддерживают распределенную обработку событий, гарантируя беспрепятственную обработку событий на распределенных узлах.
  5. Обогащение событий. Потоковая обработка может обогащать события дополнительным контекстом или данными из различных источников, повышая насыщенность и актуальность событий до того, как они вызовут действия или обновления в приложениях, управляемых событиями.
  6. Управление состоянием. Обработка потока с отслеживанием состояния способствует управлению состоянием, связанным с событиями в архитектурах, управляемых событиями. Это позволяет сохранять информацию о состоянии, такую ​​как данные сеанса или историю событий, которая может иметь жизненно важное значение для обработки событий.
  7. Маршрутизация событий. Потоковая обработка может маршрутизировать события в соответствующие компоненты или микросервисы на основе правил, условий или содержимого. Такая динамическая маршрутизация событий поддерживает разделение производителей и потребителей событий.
  8. Интеграция. Системы потоковой обработки часто предлагают соединители и возможности интеграции с различными источниками и приемниками событий. Это упрощает интеграцию приложений, управляемых событиями, с внешними системами и сервисами.
  9. Отказоустойчивость. Системы потоковой обработки спроектированы так, чтобы быть отказоустойчивыми, гарантируя, что управляемые событиями приложения останутся устойчивыми даже в случае сбоев или сбоев.
  10. Корреляция событий. Потоковая обработка обеспечивает корреляцию связанных событий и создание абстракций событий более высокого уровня, которые могут быть полезны для понимания сложных данных о событиях.

Архитектуры и приложения, управляемые событиями, играют важную роль в создании быстро реагирующих, масштабируемых и слабосвязанных систем. В сочетании с потоковой обработкой они получают возможность обрабатывать, анализировать и реагировать на события в режиме реального времени, открывая новые возможности для автоматизации, мониторинга, принятия решений и улучшения пользовательского опыта в широком спектре областей, включая Интернет вещей, телекоммуникации. , финансы и многое другое.

Все эти и многие другие варианты использования можно реализовать с помощью сложной системы потоковой обработки, такой как Apache Flink.

Давайте узнаем больше о том, что такое Apache Flink:

Apache Flink — это универсальная и мощная система потоковой обработки, обеспечивающая широкий спектр вариантов использования и приложений. Используя его возможности, вы можете раскрыть потенциал обработки и анализа данных в реальном времени, что делает его бесценным инструментом в мире инженерии и аналитики данных.

По своей сути Apache Flink служит платформой для выполнения вычислений с отслеживанием состояния как над неограниченными, так и над ограниченными потоками данных. Это означает, что он может обрабатывать данные, которые передаются непрерывно, а также данные в пакетном режиме, что делает его пригодным для различных сценариев обработки данных.

Вот более подробное описание ключевых функций и возможностей Apache Flink:

  1. Потоковая обработка с помощью API потока данных. Apache Flink предлагает низкоуровневый API потока данных, который позволяет работать с потоками данных, управлять состоянием и обрабатывать обработку времени событий. Этот API особенно полезен, когда вам нужен детальный контроль над логикой обработки потока.
  2. Реляционные API для потоковой обработки. Для тех, кто предпочитает более структурированный и подобный SQL подход к потоковой обработке, Flink предоставляет реляционные API более высокого уровня. Вы можете выбирать между Table API и Flink SQL для выполнения сложных задач потоковой аналитики. Эти API позволяют вам выражать преобразования и анализ данных с помощью знакомых SQL-запросов.
  3. Унифицированные API-интерфейсы пакетной и потоковой обработки. Flink может похвастаться уникальными возможностями предоставления унифицированных API-интерфейсов как для пакетной, так и для потоковой обработки данных. Это означает, что вы можете написать запросы и преобразования один раз и беспрепятственно выполнять их как для пакетных, так и для потоковых данных, обеспечивая согласованность результатов и снижая сложность разработки.
  4. Приложения, управляемые событиями, с API функций с отслеживанием состояния. Если вы создаете приложения, управляемые событиями, в бессерверных архитектурах, API функций с отслеживанием состояния Apache Flink приходит на помощь. Эта среда выполнения позволяет вам с легкостью определять и выполнять логику обработки. Вы можете реализовать эту логику, используя различные языки программирования, включая Java, Python, Go и даже Rust (благодаря Rust SDK).
  5. Динамическая маршрутизация сообщений и согласованное управление состоянием. Функции с отслеживанием состояния в Flink предлагают возможности динамической маршрутизации сообщений, обеспечивая эффективную связь между различными компонентами вашего приложения. Более того, он поддерживает согласованное управление состоянием, устраняя необходимость во внешних базах данных для поддержания состояния приложения. Это упрощает архитектуру и повышает надежность приложений потоковой обработки.

Давайте углубимся в различия между пакетной и потоковой обработкой, обе из которых поддерживаются Apache Flink.

Эти различия подчеркивают уникальные характеристики и требования каждого подхода:

Пакетная обработка:

  1. Поэтапное выполнение. В системе пакетной обработки выполнение происходит в отдельные этапы. Данные собираются, обрабатываются и анализируются четко определенными конечными шагами. Каждый этап обычно завершается перед переходом к следующему.
  2. Предварительно отсортированные входные данные. Пакетная обработка часто выгодна за счет наличия входных данных, которые можно предварительно отсортировать, например, по временным меткам или другим соответствующим критериям. Эта предварительная сортировка может оптимизировать конвейер обработки.
  3. Отчет после завершения. При пакетной обработке результаты обычно сообщаются после завершения всего задания обработки. Это означает, что вам, возможно, придется подождать, пока все данные будут обработаны, прежде чем получать окончательные результаты.
  4. Восстановление после сбоев. Устранение сбоев в системах пакетной обработки относительно просто. В случае сбоя пакетное задание можно легко перезапустить с последней завершенной контрольной точки или с начала задания. Это обеспечивает уровень отказоустойчивости.

Потоковая обработка:

  1. Непрерывное выполнение. Системы потоковой обработки, напротив, требуют непрерывного конвейера выполнения. Данные обрабатываются по мере их поступления, и конвейер обработки должен работать непрерывно, чтобы обрабатывать данные в реальном времени.
  2. Ввод в реальном времени. Системы потоковой обработки принимают данные по мере их создания или поступления в режиме реального времени. Не ожидается, что данные будут предварительно отсортированы или упорядочены по каким-либо конкретным критериям.
  3. Дополнительные и немедленные отчеты. Результаты потоковой обработки сообщаются, как только они становятся доступными. Это позволяет получать ценную информацию в режиме реального времени и немедленно реагировать на входящие данные, что делает его хорошо подходящим для приложений, где низкая задержка имеет решающее значение.
  4. Надежная обработка сбоев. Системы потоковой обработки требуют надежных механизмов обработки сбоев. Поскольку они работают непрерывно, сбой может нарушить обработку данных в реальном времени. Такие методы, как контрольные точки, управление состоянием и механизмы аварийного переключения, необходимы для обеспечения отказоустойчивости и согласованности данных.

Apache Flink появился как решение некоторых наиболее сложных проблем в области обработки данных и потоковых вычислений.

Давайте рассмотрим эти достижения и ключевые аспекты Apache Flink:

  1. Высокая доступность. Apache Flink обеспечивает высокую доступность благодаря постоянно включенной и постоянно подключенной инфраструктуре. Это означает, что приложения Flink предназначены для непрерывной работы, минимизируя время простоя и обеспечивая надежную обработку данных.
  2. Производительность. Flink обеспечивает масштабируемую производительность и способен обрабатывать требования с низкой задержкой и высокой пропускной способностью. Такая масштабируемость производительности жизненно важна для обработки больших объемов данных в режиме реального времени без ущерба для скорости и эффективности.
  3. Состояние. Одной из сильных сторон Flink является его способность отказоустойчиво управлять состоянием. Это гарантирует, что состояние приложения выдержит сбои и перезапуски, сохраняя целостность и согласованность данных на протяжении всего конвейера обработки.
  4. Время – Flink позволяет понять, когда были обработаны все данные за определенный период времени. Эта функция важна для приложений, которым требуется синхронная или оконная обработка данных через различные интервалы времени.

Краткое содержание:

  • Apache Flink — это потоковый процессор с открытым исходным кодом, который предлагает несколько ключевых преимуществ:
  • Он обеспечивает отказоустойчивость благодаря однократным операциям с отслеживанием состояния, гарантируя согласованность данных.
  • Он поддерживает обработку времени событий как для потоковых, так и для пакетных данных, что позволяет проводить точный временной анализ данных.
  • Apache Flink может похвастаться высокомасштабируемой и производительной средой выполнения, способной обрабатывать рабочие нагрузки с данными в реальном времени.
  • Он предлагает множество многоуровневых API, адаптированных к различным сценариям использования.
  • Apache Flink имеет богатую экосистему коннекторов, что упрощает интеграцию с различными источниками и приемниками данных.
  • Он эффективно обрабатывает пакетные рабочие нагрузки с помощью унифицированных пакетных и потоковых API.

В следующем посте мы подробно обсудим архитектуру и среду выполнения Apache Flink.