Streamingprosesseja

Streamingprosesseja ovat ohjelmistolliset tai järjestelmäprosessit, jotka vastaanottavat, muokkaavat ja tuottavat tuloksia jatkuvasta datavirrasta reaaliaikaisesti tai lähi reaaliajassa. Ne eroavat perinteisistä erätapauksista, joissa data kerätään, käsitellään ja tallennetaan suurina erinä kerralla. Streamingprosesseja käytetään sekä liiketoimintatiedon analysointiin että operatiiviseen valvontaan.

Keskeiset käsitteet ovat tapahtumavirta, ikkuna- tai virrattainen käsittely, tilakäyttö (stateful) versus tilaton (stateless) prosessointi sekä watermarking ja backpressure. Ikkunakäsittely jakaa jatkuvan virran ajallisesti pienempiin osa-alueisiin, jolloin voidaan tehdä ajankohtaistettuja aggregaatioita ja yhdistämisiä. Tarkoituksenmukainen tilan hallinta mahdollistaa pitkien ja monimutkaisten analyysien toteuttamisen jatkuvasti virtaavasta datasta. Yleensä tärkeisiin seikkoihin kuuluu myös tarkkuuslupaukset (esimerkiksi exactly-once tai at-least-once) sekä virhetilanteiden sieto.

Arkkitehtuuri koostuu lähteistä, prosessointikerroksesta ja sinkusta. Lähteiksi käytetään viestinvälittäjiä kuten Apache Kafka tai MQTT sekä muita datalähteitä. Prosessointikerroksessa toimivat stream- tai laskentamoottorit kuten Apache Flink, Spark Structured Streaming, Kafka Streams tai Apache Beam. Sink-kohteina voivat olla tietovarastot, data-lakes tai reaaliaikaiset dashboardsit. Järjestelmät suunnitellaan usein skaalautumaan, tukemaan fault tolerance -tilaa ja minimoimaan latenssia.

Käyttökohteita ovat reaaliaikainen analyysi, hälytykset, monitorointi, IoT-järjestelmät sekä personointi- ja suosituspalvelut. Haasteita ovat tilan hallinta, virheiden käsittely, ajoitus ja tapahtumien oikea järjestys sekä järjestelmän ylläpito ja operointi. Streamingprosesseja pidetään nykyisin keskeisinä suurten datamäärien ja reaaliaikaisen päätöksenteon edistäjinä.