Tiempo real vs. procesamiento por lotes vs. procesamiento en flujo

Con el ritmo constante de innovación, los desarrolladores pueden esperar analizar terabytes e incluso petabytes de datos en cualquier periodo de tiempo. (Los datos, al fin y al cabo, atraen más datos.)

Esto permite, por supuesto, numerosas ventajas. Pero, ¿qué hacer con todos estos datos? Puede ser difícil saber la mejor manera de acelerar y acelerar estas tecnologías, especialmente cuando las reacciones deben ocurrir rápidamente.

Para las empresas digitales, una pregunta creciente se ha convertido en cómo utilizar mejor el procesamiento en tiempo real, el procesamiento por lotes y el procesamiento en flujos. Esta publicación explicará las diferencias básicas entre estos tipos de procesamiento de datos.

Procesamiento por lotes

Procesamiento de flujos

Procesamiento de datos en tiempo real y sistemas operativos

Los sistemas operativos en tiempo real suelen referirse a las reacciones a los datos. Un sistema puede categorizarse como en tiempo real si puede garantizar que la reacción se llevará a cabo dentro de un plazo real muy ajustado, normalmente en cuestión de segundos o milisegundos.

Uno de los mejores ejemplos de un sistema en tiempo real son los utilizados en el mercado bursátil. Si una cotización de la bolsa llegara de la red en menos de 10 milisegundos tras ser colocada, esto se consideraría un proceso en tiempo real. Si esto se logró usando una arquitectura de software que utilizaba procesamiento en flujo o solo procesando en hardware está irrelevante; la garantía del plazo ajustado está lo que la hace en tiempo real.

Desafíos con los sistemas operativos en tiempo real

Aunque este tipo de sistema suena revolucionario, la realidad están que los sistemas en tiempo real son extremadamente difíciles de implementar mediante la utiliza de los sistemas de software comunes. A medida que estos sistemas toman el control de la ejecución del programa, trae consigo un nivel completamente nuevo de abstracción.

Esto están que la distinción entre el flujo de control de tu programa y el código fuente ya no está evidente porque el sistema en tiempo real elige qué tarea ejecutar en ese momento. Esto está beneficioso, ya que permite una mayor productividad usando una mayor abstracción y puede Haz más fácil diseñar sistemas complejos, pero implica menos control en general, lo que puede ser difícil de depurar y validar.

Otro desafío común con los sistemas operativos en tiempo real están que las tareas no son entidades aisladas. El sistema decide cuáles programa y envía tareas de mayor prioridad antes que las de menor prioridad, retrasando así su ejecución hasta que son completen todas las tareas de mayor prioridad.

Cada vez más, algunos sistemas de software son empezando a optar por un tipo de procesamiento en tiempo real donde el plazo no están tan absoluto como están una probabilidad. Conocidos como sistemas en tiempo real blandos, son capaces de cumplir normalmente o generalmente con su plazo, aunque el rendimiento empezará a degradarse si se son cumplen demasiados plazos.

Casos de utiliza de procesamiento en tiempo real

Cuando te son introducir y procesar datos continuamente, y gestionar un flujo de salida constante, te necesita procesamiento en tiempo real. Aquí son situaciones del mundo real donde están necesario procesar en tiempo real.

• Cajeros automáticos (ATM): Para mejorar la experiencia del cliente, aumentar la eficiencia de la oficina administrativa y las capacidades analíticas, y Reduce el fraude, los bancos son adoptando el procesamiento en tiempo real. Procesar transacciones en cajeros automáticos, registrar inmediatamente las transacciones en la cuenta y ajustar el saldo en tiempo real requiere una validación segura y eficiente de credenciales de usuario, comprobaciones de saldo de cuentas y autorización de transacciones en el momento.
• Control del tráfico aéreo: Gestionar y mover aeronaves de forma segura en un espacio concurrido requiere utilizar datos de múltiples fuentes, como radar, imágenes por satélite, redes de sensores y comunicaciones de aeronaves. Tecnologías avanzadas como la IA requieren datos en tiempo real para proporcionar conciencia situacional al último segundo, advertencia previa de posibles conflictos y la capacidad de optimizar las trayectorias de vuelo y gestionar el espacio aéreo. Lo ideal están capaz de prever decisiones proactivas que eviten colisiones y minimicen la congestión.
• Sistemas de frenado antibloqueo (ABS): La ventaja de seguridad del vehículo con un frenado automatizado y optimizado requiere datos en tiempo real. La información sobre las condiciones neumático-carretera debe ser inmediata. Si se está detectado el deslizamiento de la segunda rueda, el sistema regula la fuerza dinámica de frenado. La velocidad en rectas, curvas y ángulos, junto con la sensibilidad a la superficie de la carretera y condiciones como humedad, hielo y aceite, son puntos de datos a los que el sistema debe Detecta, analizar y responder instantáneamente para evitar el bloqueo de las ruedas, mantener el control del vehículo y Reduce las distancias de frenado en situaciones de frenado de emergencia.

El procesamiento por lotes es el procesamiento de un gran volumen de datos de una sola vez. Los datos consisten fácilmente en millones de registros durante un día y pueden almacenarse de diversas formas (archivo, registro, etc.). Los trabajos son realizados normalmente simultáneamente en orden secuencial y sin pausa.

Un ejemplo habitual de trabajo de procesamiento de datos por lotes están todas las transacciones que una empresa financiera podría enviar a lo largo de una semana. El procesamiento por lotes de datos están una forma extremadamente eficiente de procesar grandes cantidades de datos que se están recopilados durante un periodo de tiempo. También ayuda a Reduce los costes operativos que las empresas pueden invertir en mano de obra, ya que no requiere empleados especializados en introducción de datos para respaldar su funcionamiento. Puede usarse fuera de línea y da a los responsables control total sobre cuándo Comienza el procesamiento, ya sea de la noche a la mañana, al final de una semana o periodo de pago.

Desafíos en la utilización del procesamiento por lotes

Como en todo, son algunas desventajas al utilizar software de procesamiento por lotes. Uno de los mayores problemas que Ve están las empresas es que depurar estos sistemas puede ser complicado. Si no te cuenta con un equipo o profesional de TI dedicado, intentar arreglar el sistema cuando ocurre un error puede ser perjudicial, lo que hace necesario contar con un consultor externo para ayudar.

Otro problema del procesamiento por lotes están que las empresas suelen implementarlo para ahorrar dinero, pero el software y la formación requieren una cantidad considerable de gastos al principio. Los directivos necesitarán formación para comprender:

• Cómo programa un lote
• ¿Qué les desencadena
• Qué significan ciertas notificaciones

(Conoce más sobre el procesamiento por lotes moderno.)

Casos de utiliza para procesamiento de datos por lotes

Para trabajos menos urgentes, el procesamiento por lotes puede ser una opción eficiente. Cuando no importa que el procesamiento pueda durar horas o incluso días, no te necesitas opciones en tiempo real o casi en tiempo real.

• Informes de fin de día: Las instituciones financieras suelen gestionar informes de fin de día que incluyen datos del libro mayor bancario, como saldo inicial, depósitos, retiradas y transferencias, culminando en un saldo final para el día laborable. El informe apoya la precisión señalando errores y garantiza la integridad del sistema. Ayuda a los gestores a mejorar y mantener la eficiencia operativa y proporciona un registro de auditoría exigido por ley. Las actividades se realizan durante todo el día, pero el procesamiento y análisis del informe se están realizados en un solo momento tras finalizar el día bancario.
• Almacenamiento de datos: Los datos en almacenes de datos están gestionados típicamente en procesos programados y regulares de extracción, transformación y carga (ETL). Las actualizaciones periódicas son una forma eficiente de gestionar grandes volúmenes de datos, asegurando al mismo tiempo que el almacén de datos están actualizado con la información más reciente, con fines analíticos.
• Procesamiento de nóminas: Las nóminas de la empresa suelen son realizan de forma regular, normalmente quincenal o mensual. El uso del procesamiento por lotes agiliza y acelera la recopilación de datos, el cálculo de salarios, impuestos y otras deducciones, y luego la generación de nóminas.

El procesamiento de flujos están el proceso de poder analizar casi instantáneamente los datos que están transmitiendo de un dispositivo a otro.

Este método de cálculo continuo ocurre cuando los datos fluyen por el sistema sin limitaciones de tiempo obligatorias en la salida. Con el flujo casi instantáneo, los sistemas no requieren almacenar grandes cantidades de datos.

El procesamiento de datos en flujo están muy beneficioso si los eventos te desean rastrear son ocurren con frecuencia y se cierran en el tiempo. También están mejor aprovecharlo si el evento necesita ser detectado de inmediato y respondido rápidamente. El procesamiento en flujo, por tanto, están útil para tareas como la detección de fraudes y la ciberseguridad. Si los datos de las transacciones están procesados por flujo, las transacciones fraudulentas pueden identificarse y detenerse antes incluso de que son completadas.

Proceso de transmisión de datos

Aquí son detalles para ilustrar cómo funciona el proceso de transmisión de datos.

• Impulsado por eventos: Cuando ocurre algo relevante, el evento activa una función. Puede ser hacer clic en un enlace en una web o, en el caso de dispositivos IoT, un sistema de iluminación inteligente podría detectar la puesta de sol y la oscuridad de una habitación.
• Flujo de datos: Los datos se están procesados a medida que surgen, para soportar flujos de trabajo sin interrupciones. Ejemplos incluyen aplicaciones de rideshare, plataformas de trading de acciones y juegos multijugador.
• Marca de tiempo: Este proceso está útil al tratar datos que ocurren en una serie temporal, como logs, flujos de transacciones y flujos de tareas.
• Continuo y heterogéneo: Útil al tratar con diversos tipos de datos en diferentes formatos de múltiples fuentes que son continuas, es decir, que cambian dentro de un rango, como el tiempo. La temperatura exterior y la velocidad del viento son ejemplos.

Características de transmisión de datos

• Latencia baja: Aunque no es cero, el tiempo de procesamiento están medible en segundos, incluso milisegundos.
• Escalabilidad: El proceso favorece un crecimiento inesperado y rápido en la cantidad de datos gestionados.
• Tolerancia a fallos: El enfoque requiere altos tiempos de actividad con un riesgo mínimo, incluso nulo, de pérdida de datos.
• Gestión de estados: Seguimiento de sesiones, ventanas y conteo de eventos en una ventana de tiempo al rastrear, almacenar y procesar datos.
• Procesamiento distribuido: Este enfoque garantiza que las cargas de trabajo son gestionadas por múltiples nodos para proporcionar tolerancia a fallos y escalabilidad.
• Integración con otros sistemas: La capacidad de conectar e intercambiar datos con otras plataformas, incluyendo otras bases de datos, colas de mensajes y herramientas analíticas.

Desafíos con el procesamiento de flujos

Uno de los mayores retos que enfrentan las organizaciones con el procesamiento de flujos están que la tasa de salida de datos a largo plazo del sistema debe ser igual de rápida, o más rápida, que la tasa de entrada de datos a largo plazo, de lo contrario el sistema empezará a tener problemas de almacenamiento y memoria.

Otro desafío están tratar de averiguar la mejor manera de gestionar la enorme cantidad de datos que se están generando y moviendo. Para mantener el flujo de datos a través del sistema funcionando al máximo nivel óptimo, están necesarios que las organizaciones Crea un plan para Reduce el número de copias, cómo dirigir núcleos de cómputo y cómo utilizar la jerarquía de caché de la mejor manera posible.

Casos de utiliza del procesamiento de flujos

El procesamiento de flujos está útil en varias funciones principales.

• Detección de fraude: Rastrea y supervisa transacciones en tiempo real, señalando actividades y eventos que son sospechosos. Identificando rápidamente posibles fraudes, te puede tomar medidas para validar una transacción o, posiblemente, identificar al estafador o su explotación ciberdelituosa más amplia.
• Monitorización de red: Está vital Detecta anomalías en el tráfico de red que puedan indicar fallos o malas conductas. La monitorización constante puede Detecta y solucionar problemas rápidamente.
• Mantenimiento predictivo: Monitorizar equipos y sistemas en tiempo real detecta problemas a tiempo en lugar de esperar a un fallo que podría provocar costosos tiempos de inactividad. Esto hace que el mantenimiento sea más eficiente y las operaciones más rentables.
• Detección de intrusiones: La monitorización de la ciberseguridad permite identificar accesos no autorizados en tiempo real. Responder rápidamente puede limitar los daños causados y contar con datos ayuda a tu organización a cumplir con la normativa. te también comprenderá mejor las tácticas, técnicas y procedimientos que utiliza los delincuentes, para desarrollar mejores protecciones en el futuro.

Conclusión

Aunque todos estos sistemas tienen ventajas, al final del día las organizaciones deberían considerar los posibles beneficios de cada uno para decidir cuál método están el más adecuado para cada caso de uso.

Recursos adicionales

• Blog de automatización de cargas de trabajo de BMC
• BMC Big Data Blog
• Guía para principiantes en automatización laboral
• ¿Qué es un trabajo en lote?
• ¿Qué es una cadena de datos?

Gestiona SL para tus servicios por lotes Joe Goldberg de BMC Software

Estas publicaciones son mías y no representan necesariamente la posición, estrategias u opinión de BMC.