Analytics em tempo real e processamento de fluxo: uma introdução

O que é Real Time Analytics?

A análise em tempo real torna possível para as organizações capturar fluxos de dados ao vivo, processá-los muito rapidamente e extrair insights ou executar operações nos dados em tempo real ou quase em tempo real. Ele é baseado na tecnologia de processamento de fluxo que pode lidar com um rendimento muito alto de dados de eventos.

Existem dois tipos de análises em tempo real:

• Analytics sob demanda – fornecendo dados ou resultados de computação para usuários ou aplicativos em tempo real. Por exemplo, exibir o preço atual do produto para um usuário em um site de comércio eletrônico.
• Analytics contínua – processamento de eventos em uma base contínua e streaming dos resultados para usuários finais, aplicativos ou armazenamento de dados. Por exemplo, mostrar dados do mercado de ações ao vivo em um painel de uma instituição financeira.

A análise em tempo real tem muitos usos na economia digital. Por exemplo, pode ajudar as empresas a rastrear os dados do cliente e responder com ofertas personalizadas, melhorando o envolvimento do cliente. Ele pode permitir uma resposta rápida e automatizada às mudanças no mercado, permitindo preços dinâmicos em sites de comércio eletrônico. Outro uso comum é processar grandes volumes de log ou dados de sensor, de sistemas de TI ou dispositivos da Internet das coisas (IoT), e usá-los para conduzir decisões de negócios.

Neste artigo, você aprenderá:

• O que são Stream Processing Frameworks?
• Principais estruturas de processamento de fluxo
  • Amazon Kinesis
  • Azure Stream Analytics
  • Apache Spark
• Melhores práticas para análises em tempo real

O que são Stream Processing Frameworks?

A análise em tempo real é baseada na tecnologia de processamento de fluxo. O processamento de fluxo é usado para consultar um fluxo contínuo de dados e processar rapidamente eventos dentro desse fluxo, em um curto período de tempo após o recebimento dos dados. O tempo de detecção varia de milissegundos a minutos.

As estruturas de processamento de fluxo fornecem um processador de fluxo que permite escrever lógica de negócios para cada “ator” – um agente que aceita um fluxo de eventos, os processa e gera novos eventos. Você pode criar vários atores, conectá-los a um fluxo e conectá-los a fontes de dados. Os eventos podem ser enviados diretamente para o processador de stream ou por meio de um proxy.

O processador de fluxo de eventos é responsável por coletar dados, transmiti-los a cada ator, garantir que sejam executados na ordem correta, coletar os resultados e tratar os erros. Processadores de fluxo modernos podem escalar até cargas muito altas e podem manipular milhões de eventos em um único nó.

Principais estruturas de processamento de fluxo

Existe uma grande variedade de estruturas de processamento de fluxo. Abaixo está uma breve visão geral dos recursos fornecidos por três estruturas populares.

Amazon Kinesis

Amazon Kinesis é um serviço gerenciado que simplifica o gerenciamento de fluxos de dados em tempo real. Você pode usar o Kinesis para processar, coletar e analisar dados rapidamente em tempo real. O Kinesis pode lidar com uma variedade de tipos de dados, incluindo áudio e vídeo, logs de aplicativos, dados de telemetria IoT, análises de aprendizado de máquina e fluxo de cliques em sites. Kinesis é frequentemente usado em combinação com AWS Lambda, onde eventos em tempo real do Kinesis são processados por funções sem servidor.

Azure Stream Analytics

O Azure Stream Analytics é um mecanismo sem servidor totalmente gerenciado pela Microsoft. O serviço oferece análise em tempo real em vários fluxos de dados. Você pode se integrar com muitos tipos de fontes, incluindo aplicativos da web, canais de mídia social, sensores e muito mais. No entanto, os dados inseridos devem estar em um formato compatível, como JSON, CSV e AVRO. Além disso, a lógica da aplicação deve ser programada usando uma linguagem de consulta, como SQL.

Apache Spark

Apache Spark é uma estrutura de processamento de fluxo e lote de código aberto. A capacidade de usar diferentes tipos de fluxos torna o Spark ideal para análises de aprendizado de máquina. No entanto, para gerenciar com eficácia os fluxos de aprendizado de máquina, você precisa se integrar a um sistema de armazenamento distribuído e a um gerenciador de cluster. O Spark oferece suporte a uma ampla variedade de linguagens, incluindo R, Python, Scala e Java.

Melhores práticas para análises em tempo real

Depois de ter uma estrutura de processamento de fluxo em vigor, aqui estão algumas práticas recomendadas que podem ajudá-lo a implementar análises em tempo real em sua organização:

Use inteligência contínua para consciência da situação

A inteligência contínua permite que o sistema ouça eventos em tempo real e detecte ameaças e riscos à medida que ocorrem. O sistema então notifica os administradores, enviando alertas proativamente por meio de vários canais, como notificações push e alertas por e-mail. Alguns sistemas podem iniciar uma resposta automática até que os administradores estejam disponíveis.

Fornece várias visualizações personalizadas, usando uma imagem operacional comum

Um painel personalizado ajuda diferentes usuários do sistema a obter as informações relevantes para seu campo. No entanto, para garantir que todas as partes interessadas estejam usando as mesmas informações, é fundamental fornecer acesso aos mesmos feeds de análise em tempo real.

Concentre-se nas métricas que mais importam

Os custos de armazenamento para monitoramento contínuo de dados podem se acumular rapidamente em uma grande soma. Você pode evitar a sobrecarga escolhendo cuidadosamente as métricas que mais importam para sua organização. Comece identificando KPIs relevantes, escolhendo o que afeta o desempenho de suas cargas de trabalho e a experiência do usuário. Continue otimizando as métricas e remova dados irrelevantes e redundantes.

Conclusão

Este artigo forneceu uma visão geral da análise em tempo real e do processamento de stream. Ele explicou as diferenças entre On-Demand Analytics e Continuous Analytics, detalhou as três estruturas de processamento de fluxo mais usadas e destacou as melhores práticas de analítica em tempo real.

FAQ