Prosessointitavat

Prosessointitavat ovat erilaisia tapoja organisoida ja toteuttaa tiedon sekä datavirtojen käsittelyä. Niiden valinta vaikuttaa viiveeseen, läpimenoon, skaalautuvuuteen sekä luotettavuuteen ja siihen, miten data kerätään, muokataan ja jaetaan. Prosessointitapoja tarkastellaan sekä tietojenkäsittelyn että signaalin, kuvan tai muun multimediatiedon kannalta.

Yleisimmät prosessointitavat ovat eräprosessointi, reaaliaikainen käsittely sekä stream- eli tapahtumapohjainen käsittely. Eräprosessoinnissa suuri määrä dataa käsitellään kerrallaan, usein aikataulutetusti; tämä sopii tehtäviin, joissa viive ei ole kriittinen mutta läpimenon on oltava korkea. Reaaliaikainen käsittely pyrkii pieniin vasteaikoihin ja jatkuvaan tuloksen tuottamiseen esimerkiksi valvonta- ja ohjausjärjestelmissä. Stream processing käsittelee jatkuvaa datavirtaa ja tukee ikkunapohjaisia laskelmia sekä reaaliaikaisia analyysejä; yleisiä työkaluja ovat Kafka Streams, Apache Flink ja Spark Streaming. Interaktiivinen käsittely tapahtuu käyttäjän tai sovelluksen välittömällä kyselyllä ja vastauksella, usein tietokanta- tai BI-ympäristöissä.

Jakautunut ja parallellinen käsittely jakaa töitä useille koneille tai solmuille, mikä parantaa skaalautuvuutta ja virheiden sietokykyä. Pilvi- ja edge-käsittely tarkoittavat prosessoinnin suorittamista pilvessä tai verkon reunalla, mikä vaikuttaa viiveeseen, kustannuksiin ja tietoturvaan. Prosessointitapojen valinta riippuu sovelluksen vaatimuksista, kuten viiveestä, datan määrästä ja tarvittavasta luotettavuudesta.