Processamento de dados: o que é batch e stream?

Home Big Data
Processamento de dados: o que é batch e stream?

Processamento de dados: o que é batch e stream?

Embora os dados sejam a nova moeda na economia digital atual, ainda é difícil acompanhar as mudanças na gestão e análise de dados corporativos e as crescentes demandas de negócios por informações.

A mudança para a nuvem já é uma realidade. Ela garante que esse precioso recurso, os dados da sua empresa, seja governado, confiável, gerenciado e acessível.

Embora a nuvem seja ponto de acordo sobre a melhor forma de gerenciar, há ainda algumas dúvidas sobre a melhor maneira de fazer o processamento de dados: batch ou stream.

Cada abordagem tem seus prós e contras, mas sua escolha se resume ao seu caso de uso de negócios. Para entender melhor, continue lendo nosso post!

Qual é a diferença entre batch e stream?

O batch é um lote de pontos de dados que foram agrupados em um intervalo de tempo específico. Outro termo frequentemente usado para isso é uma janela de dados. Já o processamento de dados em stream lida com dados contínuos e é essencial para transformar de grandes a rápidos.

Ambos os modelos são valiosos e cada um pode ser usado para tratar de diferentes casos de uso. Embora o modelo de processamento em batch exija um conjunto de dados coletados ao longo do tempo, o processamento de stream requer que os dados sejam inseridos em uma ferramenta de análise, geralmente, em lotes menores e em tempo real.

O processamento em batch é usado com frequência quando se lida com grandes volumes de dados ou fontes de dados de sistemas legados, em que não é possível entregar dados em fluxos. Ele também, por definição, exige que todos os dados necessários para o lote sejam carregados em algum tipo de armazenamento, um banco de dados ou sistema de arquivos para serem processados.

Nesse caso, é comum acontecer que as equipes de TI fiquem paradas esperando que todos os dados sejam carregados antes de iniciar a fase de análise.

O stream também podem estar envolvido no processamento de grandes quantidades de dados, mas o batch funciona melhor quando você não precisa de análises em tempo real.

Como o processamento stream é responsável pelo processamento de dados em movimento e pelo rápido fornecimento de análise, ele gera resultados quase instantâneos usando plataformas de Business Intelligence.

Qual o melhor para o processamento de dados?

Cada especialista tem a sua preferência, mas a verdade é que ambos são melhores quando trabalhados em conjunto. Embora o processamento de dados em stream sejam mais interessante para casos de uso em que o tempo é importante, o batch funciona bem quando todos os dados já foram coletados. Não é uma questão de qual é melhor — isso realmente depende do objetivo da empresa.

No entanto, vimos uma grande mudança nas empresas que tentam aproveitar o stream. Uma pesquisa recente com mais de 16 mil profissionais de dados mostrou os desafios mais comuns à essa ciência, incluindo desde dados “sujos” até acesso geral ou disponibilidade.

Infelizmente, o stream tende a acentuar esses desafios porque os dados estão em movimento. Antes de entrar em tempo real, é essencial resolver esses problemas de acessibilidade e qualidade.

Quando escolher batch ou stream?

Se você não tem uma longa história de trabalho com o processamento de stream, você pode perguntar: “por que não podemos apenas o batch como antes?”. Você certamente pode, mas se tiver enormes volumes de dados, não é uma questão de quando você precisar extraí-los, mas quando precisará usá-los.

As empresas veem os dados em tempo real como um divisor de águas, mas ainda pode ser um desafio chegar lá sem as ferramentas adequadas, principalmente, porque elas precisam trabalhar com volumes, variedades e tipos de dados cada vez maiores de diversos sistemas, como mídias sociais.

Normalmente, as organizações querem ter processos de dados mais ágeis para poderem passar da imaginação para a inovação mais rapidamente e responder às ameaças da concorrência.

Por exemplo, os dados enviados dos sensores de uma turbina eólica estão sempre ligados. Assim, o fluxo de dados é ininterrupto e flui o tempo todo. Uma abordagem em batch aqui seria obsoleta, pois não há início ou parada do fluxo. Esse é um caso de uso perfeito em que o processamento de stream é o caminho a percorrer.

O processamento de dados em batch e stream são dois modelos diferentes — não é uma questão de escolher um sobre o outro, é sobre ser assertivo e determinar qual é o melhor para cada caso de uso.

Agora que você entende as diferenças entre batch e stream, aproveite e veja 4 cases que separamos sobre os impactos da análise de Big Data na prática!

Receba todas novidades


    Veja mais conteúdos: