realtidsindsamling

Realtidsindsamling, eller realtidsdataindsamling, er processen med at indsamle data næsten samtidigt med, at de genereres, for at muliggøre behandling og beslutningstagning i realtid. Målet er lav latenstid og høj tilgængelighed, så data kan anvendes, mens begivenhederne stadig er aktuelle.

Data kan komme fra sensorer, applikationslogfiler, brugersessioner eller eksterne kilder som sociale medier. Indsamlingen kræver en pålidelig infrastruktur til beskedudveksling (som MQTT, HTTP eller AMQP), samt mekanismer til streaming, fejlhåndtering og tidsstempling. Efter indsamling behandles data ofte i et kontinuerligt strømflow og lagres i tidsseriedatabaser eller et data lake, klar til analyse og visualisering.

Typiske anvendelsesområder omfatter finansielle markeder, industri- og IoT-overvågning, telekommunikation, sundhedspleje og realtidsanvendelser af brugeraktiviteter på nettet. Real-time analyse giver mulighed for dashbords, alarmer og automatisk beslutningstagning baseret på nyopdaterede data.

Vigtige teknologier inkluderer streamingplatforme som Apache Kafka, Flink og Spark Structured Streaming, samt edge-computing til mindre forsinkelse og databehandling tæt på kilden. Dataformater som JSON, Avro og Parquet er almindelige i pipeline. Kvaliteten afhænger af korrekt tidsstempling og synkronisering.

Udfordringerne omfatter latens, gennemløb, netværksstabilitet og håndtering af ufuldstændige data. Sikkerhed og privatliv er centrale hensyn, især under lovgivning som GDPR. Governance, datakvalitet og versionering af strømme er også vigtige.