Adatfolyamfeldolgozás

Adatfolyamfeldolgozás, más néven stream processing, olyan számítási paradigma, amely az adatokat folyamatosan, valós időben vagy közel valós időben dolgozza fel, ahogy azok keletkeznek. Ez ellentétben áll a hagyományos kötegelt feldolgozással, ahol az adatokat időszakonként gyűjtik össze és dolgozzák fel. Az adatfolyamok jellemzően nagy mennyiségű, gyorsan változó adatot jelentenek, amelyek egyik forrásból származnak, mint például IoT szenzorok, közösségi média bejegyzések, vagy tranzakciós naplók.

A folyamatos feldolgozás lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy azonnal reagáljanak a változásokra és az eseményekre, ami kritikus fontosságú lehet például pénzügyi tranzakciók felügyeletében, csalások észlelésekor, vagy a hálózati forgalom monitorozásában. Az adatfolyam-feldolgozó rendszerek általában a következő kulcsfontosságú elemeket tartalmazzák: adatforrás, adatközvetítő (mint például Kafka vagy RabbitMQ), feldolgozó motor (mint például Apache Spark Streaming vagy Apache Flink), és adatcél.

A technológia képes kezelni az időbeli sorrendiséget, az események ablakozását (windowing) és az állapotmegőrzést (state management) is, ami lehetővé teszi összetett elemzések futtatását az adatokon mozgás közben. Az adatfolyam-feldolgozás alkalmazási területei rendkívül széleskörűek, és magukban foglalják az analitikát, a gépi tanulást, az adatok vizualizációját és a valós idejű döntéshozatalt.