O que é o "data streaming"?
O data streaming designa um processo contínuo e em tempo real que consiste em transferir fluxos de dados de forma constante a partir de várias fontes. Ao contrário dos modelos de tratamento tradicionais, em que os dados são armazenados e tratados em lotes, o Data Streaming permite tratar as informações à medida que estas são geradas.
Isto permite que as empresas reajam rapidamente aos eventos em curso e ajam com base em dados que estão constantemente a ser atualizados. Os dados podem provir de múltiplas fontes, tais como sensores IoT, sistemas de gestão de transações, redes sociais, aplicações móveis, etc. O data streaming tem, portanto, uma importância crucial para as empresas que precisam de tratar e analisar dados em tempo real a fim de permanecerem competitivas em ambientes dinâmicos e em mudança.
Quais são as vantagens do Data Streaming?
O data streaming apresenta numerosas vantagens, nomeadamente nos sectores em que a reatividade é essencial. Aqui estão os principais benefícios que ele traz:
A redução dos prazos de tratamento
Uma das principais vantagens do Data Streaming é a possibilidade de processar dados em tempo real, sem ter de esperar que grandes quantidades de dados sejam recolhidas e armazenadas antes de os poder analisar. Essa rapidez é crucial em sectores onde a informação está em rápida mudança, como o sector financeiro, o comércio eletrónico e a segurança cibernética.
As empresas que utilizam o data streaming podem monitorizar os seus processos em tempo real e ajustar imediatamente as suas ações em função dos novos fluxos de dados.
A melhoria da tomada de decisões
Graças ao "data streaming" , as decisões podem ser tomadas de forma mais rápida e mais esclarecida. As empresas têm acesso a dados constantemente atualizados, o que lhes permite identificar mais facilmente tendências, anomalias ou oportunidades.
Por exemplo, um site de e-commerce pode seguir em tempo real o comportamento dos utilizadores, analisar os produtos que melhor se vendem ou detetar imediatamente uma diminuição do interesse numa campanha publicitária.
Mais flexibilidade
O data streaming oferece uma grande flexibilidade. Os fluxos de dados podem ser enviados de várias fontes para vários locais sem a necessidade de uma reorganização complexa dos sistemas existentes. Isto permite às empresas integrar facilmente novos tipos de dados ou modificar os processos de análise em função das suas necessidades.
Além disso, a capacidade de análise contínua permite ajustar estratégias em tempo real e adaptar-se às mudanças de mercado ou de infraestrutura.
Melhorar a experiência do utilizador
Ao analisar os comportamentos em tempo real, o data streaming permite às empresas melhorar a experiência do cliente. Por exemplo, em aplicações de streaming de vídeo, a qualidade pode ser ajustada instantaneamente em função da largura de banda disponível. De igual modo, as plataformas de e-commerce podem oferecer recomendações personalizadas baseadas nas ações em curso dos utilizadores.
A otimização dos seus recursos
O processamento contínuo de dados também permite uma melhor utilização dos recursos. Ao invés de concentrar toda a carga de cálculo ao analisar grandes conjuntos de dados, o fluxo constante permite uma distribuição mais homogénea da carga de trabalho, o que reduz os picos de procura nas infraestruturas.
Processamento de dados e machine learning em data streaming
A utilização de ferramentas de processamento de dados para analisar fluxos de dados em tempo real permite que a maior parte das empresas maximize o seu desempenho. O Data Processing desempenha aqui um papel importante no tratamento dos dados não estruturados, pois permite tornar os dados exploráveis em tempo real.
Em combinação com o machine learning, é possível automatizar processos complexos tais como a deteção de anomalias ou o ajustamento de campanhas de marketing, para dar apenas alguns exemplos.
As empresas que integram estas tecnologias na cloud têm a possibilidade de transformar os seus sistemas em verdadeiros catalisadores de inovação. Poderão prever o comportamento dos utilizadores e ajustar as suas estratégias comerciais ou industriais em tempo real, o que lhes dará uma vantagem competitiva considerável.
Quais são as ferramentas úteis para o Data Streaming?
Para implementar o Data Streaming, são utilizadas várias ferramentas e tecnologias, em função das necessidades específicas da empresa e das fontes de dados. Estas são algumas das ferramentas mais utilizadas no domínio do Data Streaming.
Apache Kafka
O Apache Kafka é uma das plataformas de streaming de dados mais populares. Desenvolvido originalmente pelo LinkedIn, o Kafka permite armazenar, tratar e publicar fluxos de dados em tempo real. É particularmente apreciado pela sua adaptabilidade e fiabilidade.
Kafka opera de acordo com um modelo de « publish-subscribe », onde os produtores de dados publicam mensagens em tópicos. Os consumidores subscrevem estes tópicos para receberem dados de forma contínua. Isto permite uma distribuição rápida e eficaz dos fluxos de dados em grande escala.
Apache Flink
O Apache Flink é um motor de processamento de fluxo de dados em tempo real e em lote. É utilizado para tarefas de fluxo de dados que requerem cálculos de baixa latência e elevada tolerância a falhas. O Flink é distinguido pela sua capacidade de processamento de fluxo de baixa latência e compatibilidade com muitas fontes de dados, tornando-o uma escolha ideal para casos de uso complexos.
Apache Spark streaming
Apache Spark Streaming é uma extensão de Spark que permite tratar fluxos de dados em tempo real. Ele converte fluxos de dados em pequenos conjuntos de dados (microconjuntos), facilitando o seu processamento com o motor Spark. Embora ligeiramente menos rápido que outras ferramentas especializadas, o Spark Streaming é popular graças à sua integração com o ecossistema Spark, que oferece funcionalidades avançadas de tratamento de dados em memória.
Exemplos de aplicação do data streaming
O data streaming tem aplicações em numerosos sectores, nomeadamente naqueles em que a informação muda rapidamente ou em que são necessárias reações imediatas.
1. Análise das transações financeiras
No sector bancário, o data streaming é utilizado para detetar as fraudes em tempo real. As transações com cartões de crédito e sistemas de pagamentos são sujeitas a uma supervisão contínua. Quando são detetadas atividades suspeitas, os sistemas de análise podem reagir imediatamente, bloquear a transação e alertar o utilizador. Esta reatividade permite reduzir as perdas financeiras associadas às fraudes e melhorar a segurança dos utilizadores.
2. Monitorização das infraestruturas IoT
O streaming de dados também é importante na Internet das Coisas (IoT), onde milhões de sensores recolhem dados em tempo real. Por exemplo, no sector industrial, as máquinas ligadas enviam dados de forma contínua sobre o seu estado de funcionamento. Em caso de anomalia, os sistemas podem acionar alertas e tomar medidas corretivas antes que ocorra uma avaria, minimizando o tempo de inatividade e maximizando a produtividade.
3. Publicidade on-line e marketing
O marketing digital também tira partido do data streaming para ajustar em tempo real as campanhas publicitárias. Os dados sobre o comportamento dos utilizadores, os cliques ou as conversões são recolhidos e analisados de forma contínua, permitindo aos anunciantes ajustar os leilões publicitários e as mensagens em função da audiência e do contexto.
4. Gestão da logística
No sector da logística, o data streaming permite uma monitorização em tempo real das cadeias de abastecimento. As empresas podem rastrear a localização dos veículos, o status dos pedidos e o estado dos inventários em contínuo. Assim, é possível detetar imediatamente os atrasos, reorganizar os itinerários em caso de problema e otimizar a gestão dos stocks para evitar ruturas.
Por exemplo, se um centro de distribuição identificar uma escassez de produtos, pode reencaminhar automaticamente as entregas ou efetuar uma encomenda a outro fornecedor antes que a rutura ocorra.
5. Manutenção preditiva
Na indústria manufatureira, o streaming de dados é amplamente utilizado para a manutenção preditiva. As máquinas ligadas enviam constantemente dados sobre o seu desempenho e estado através de sensores.
Através da análise contínua destes fluxos de dados, é possível detetar sinais precoces de falhas, como vibrações anormais ou variações de temperatura. As empresas podem programar intervenções de manutenção antes que uma avaria ocorra, o que minimiza as paradas de produção imprevistas e melhora a eficiência operacional.
Esta abordagem pró-ativa é reforçada pela integração de soluções de machine learning, que aperfeiçoam as previsões à medida que são processados mais dados.
A integração do Cloud no Data Streaming
Muitas empresas optam por adotar uma para facilitar a gestão e o tratamento dos fluxos de dados em contínuo. O cloud computing permite a essas empresas aceder a infraestruturas flexíveis e evolutivas, perfeitamente adaptadas à gestão de quantidades colossais de dados gerados em tempo real.
Por sua vez, o Cloud Analytics permite transformar esses fluxos de dados em dados exploráveis em tempo real, oferecendo assim uma melhor visibilidade sobre os desempenhos do sistema.
O recurso a soluções cloud no âmbito do data streaming permite igualmente beneficiar da potência do machine learning para tratar e analisar os dados de forma contínua.
FAQ
O que é streaming de dados em Kafka?
O streaming de dados em Kafka refere-se ao processo de tratamento contínuo dos fluxos de dados através da plataforma Apache Kafka . O Kafka permite publicar e subscrever fluxos de dados, armazenar esses fluxos de maneira resiliente e tratá-los em tempo real para uma utilização posterior.
Qual é a diferença entre o data streaming e os dados normais?
O "data streaming " diz respeito ao tratamento em tempo real dos dados assim que estes são gerados. Em contrapartida, os dados normais são muitas vezes armazenados para um tratamento em lotes, que só é efetuado a intervalos regulares, o que provoca um desfasamento temporal antes de as informações serem exploradas.
O data streaming é gerido em tempo real?
Sim, o data streaming é um processo em tempo real. Permite tratar e analisar os dados assim que estes são gerados, sem demora, o que permite ações imediatas em função das informações recebidas.
Quais são os dois tipos de data streaming?
Os dois principais tipos de data streaming são:
1. O tratamento dos fluxos em tempo real, em que os dados são tratados instantaneamente após a sua receção.
2. O tratamento em microbatches, em que os dados são agrupados em pequenas séries para um tratamento rápido, mas não instantâneo.
OVHcloud e o streaming de dados
A OVHcloud propõe soluções adaptadas às empresas que desejam tirar partido do data streaming. Enquanto fornecedor de infraestruturas cloud, a OVHcloud permite tratar fluxos de dados massivos de forma rápida, segura e evolutiva. Aqui estão três produtos principais para o data streaming na OVHcloud:
O Public Cloud da OVHcloud oferece uma infraestrutura evolutiva para alojar soluções de streaming como o Apache Kafka. Permite implementar clusters Kafka em grande escala e gerir os fluxos de dados de forma flexível.
Para as empresas que necessitam de uma isolação máxima dos recursos e de uma segurança acrescida, a OVHcloud propõe o seu Private Cloud, que permite implementar aplicações de streaming de dados com toda a segurança, beneficiando ao mesmo tempo de performances elevadas.
A OVHcloud oferece serviços de tratamento de dados que permitem tratar e analisar grandes volumes de fluxos em tempo real, facilitando assim a tomada de decisões rápidas baseadas em informações atualizadas.
Estas soluções permitem à OVHcloud acompanhar as empresas na sua transição para uma utilização otimizada do data streaming, fornecendo-lhes uma infraestrutura robusta e flexível.