Streamingbaserade

Streamingbaserade system och arkitekturer arbetar kontinuerligt med data i realtid. I stället för att samla data i batchar och köra tunga analyser i efterhand uppdateras resultat när nya händelser flödar in. Data behandlas ofta i flöde medan de kommer, vilket möjliggör snabba insikter och låg latens.

En typisk streamingbaserad arkitektur består av tre huvuddelar: källor som producerar händelser (t.ex. sensorer, loggar eller användaraktiviteter), en stream-processing-motor eller meddelandebuss som ordnar och beräknar data i realtid, och konsumenter eller lagring som tar emot och använder resultaten. Vanliga tekniker inkluderar Apache Kafka som meddelandebuss, och beräkningsmotorer som Apache Flink eller Spark Streaming. Lagring kan vara en data lake eller tidsserielagring för senare analys.

Användningsområden inkluderar realtidsanalys, övervakning och larm, anomaly detection, strömmande ETL/ELT samt event-drivna arkitekturer där tjänster reagerar direkt på nya händelser. Inom maskininlärning används ofta flödesbaserad prediktion eller återkopplade modeller som uppdateras med nya data.

Fördelar med streamingbaserade lösningar är möjlighet till snabba beslut, skalbarhet och bättre tidsuppföljning. Utmaningar innefattar komplex systemdesign, garantier för exakt en gång-behandling, hantering av händelser som anländer ur ordning och felåterhämtning samt ökade operativa kostnader.

Historiskt har intresset för streaming växt sedan tidiga projekt som Apache Storm, Samza och Flink. Idag används streamingbaserade lösningar i olika branscher för realtidsinsikter och respons, ofta i kombination med batch-analys i en hybridarkitektur.