Lambdaarkitekturen

Lambdaarkitekturen er en databehandlingsarkitektur designet for å håndtere store datamengder som både er sanntids- og historiske. Den kombinerer tradisjonelle batchbehandlingssystemer med sanntidsbehandlingssystemer. Målet er å gi en omfattende visning av data ved å utnytte hastigheten til sanntidsbehandling og fullstendigheten til batchbehandling.

Kjernen i Lambdaarkitekturen er tre lag: batchlaget, hastighetslaget og visningslaget. Batchlaget behandler all historisk data for å generere en komplett og nøyaktig datamengde. Hastighetslaget behandler nyinnkommende data i sanntid, og gir lav latens, men kan være mindre nøyaktig enn batchlaget. Visningslaget kombinerer resultatene fra batch- og hastighetslagene for å gi en helhetlig og oppdatert visning av dataene. Dette gjør det mulig å spørre dataene med både høy aktualitet og historisk nøyaktighet.

Fordelene med Lambdaarkitekturen inkluderer muligheten til å håndtere både historiske og sanntidsanalyser, noe som gir en mer komplett forståelse av dataene. Den er også robust, da feil i hastighetslaget kan korrigeres av batchlaget. Ulempene kan være kompleksitet i implementering og vedlikehold på grunn av de doble prosesseringsstiene. Utviklere må administrere separate systemer for batch- og sanntidsprosessering, noe som krever spesialisert kunnskap og økt innsats. Teknologier som Hadoop, Spark, Kafka og ulike NoSQL-databaser brukes ofte i en Lambdaarkitektur.