O que é o streaming de dados?

O streaming de dados é um fluxo contínuo e constante de dados sendo gerados e processados. Ele é possível usando a tecnologia de processamento de fluxo, onde os fluxos de dados podem ser gerenciados, armazenados, analisados e então utilizados, tudo em tempo real. O streaming de dados também pode ser chamado de processamento de fluxo de eventos ou data streaming (com o qual a maioria de nós está familiarizada, graças à Netflix).

O ponto de partida para entender melhor os dados de streaming é o conceito de streaming. Streaming refere-se a um fluxo ininterrupto de dados que não tem um ponto inicial ou final. Esse fluxo constante de dados pode ser usado sem a necessidade de baixá-lo. É semelhante ao fluxo de um rio. Muitos pequenos riachos, afluentes e cursos d'água fluindo em velocidades e intensidades variadas se fundem em um único rio, sem começo ou fim do seu ponto de vista.

Da mesma forma, os fluxos de dados se originam de uma variedade de fontes, em vários formatos e intensidades de volume. Essas fontes podem ser aplicativos, dispositivos em rede, arquivos de log do servidor, atividades online de vários tipos e dados baseados em localização. Todas essas fontes podem ser coletadas em tempo real para formar uma única fonte principal para informações e análises em tempo real.

Um exemplo de streaming de dados é um aplicativo de compartilhamento de viagens. Se você fizer uma reserva no Uber ou Lyft, encontrará um motorista em tempo real, e o aplicativo poderá dizer a que distância ele está de você e quanto tempo levará para chegar ao seu destino com base em dados de tráfego em tempo real. Outros exemplos de streaming de dados incluem negociações de ações em tempo real e gerenciamento de estoque de varejo.

Como funciona o streaming de dados

O conceito de processamento de dados não é novo. Em seus primeiros anos, a infraestrutura legada era estruturada com mais facilidade porque os dados eram gerados a partir de muito menos fontes. Estruturas inteiras podem ser criadas de uma maneira que funcione na especificidade e unificação dos dados e das estruturas de origem.

Os dados modernos, no entanto, vêm de um número infinito de fontes, que podem ser qualquer coisa, incluindo sensores de hardware, servidores, dispositivos pessoais, aplicativos e navegadores de internet. Isso impossibilita regular ou impor a estrutura dos dados ou permitir o controle da intensidade e frequência dos dados gerados.

Para poder lidar com o fluxo de dados moderno, são necessários aplicativos com a capacidade de analisar e processar fluxos com um pacote de dados por vez, em uma sequência. Cada pacote de dados gerado também precisará ter a origem e o carimbo de data/hora, e isso ajuda os aplicativos a trabalhar com fluxos de dados.

Os aplicativos usados para trabalhar com fluxos de dados precisam de duas funções principais: armazenamento e processamento. Para armazenamento, ele deve ter a capacidade de registrar imensos fluxos de dados em uma sequência de forma consistente. Para o processamento, o software deve ser capaz de lidar com a interação, com o armazenamento, o consumo de dados armazenados, a análise dos dados armazenados e a execução da computação necessária nos dados.

Existem várias considerações e desafios que vêm com a criação de fluxos de dados, e hoje há uma variedade de plataformas e ferramentas que as organizações podem usar para ajudar as empresas a construir sua infraestrutura de streaming de dados. Os fluxos de dados desempenham um papel fundamental no big data e fornecem a base para análises em tempo real, bem como integração e ingestão de dados.

Como o processamento em lote legado difere dos fluxos em tempo real

Em comparação com o início dos métodos legados de processamento de dados em lote, os fluxos modernos em tempo real podem ser bem diferentes. No processamento em lote legado, os dados são coletados em lotes e depois processados, armazenados ou analisados conforme a necessidade. No streaming de dados, o fluxo de entrada de dados é contínuo e é processado em tempo real. Não há espera para que os dados cheguem em forma de lote.

Os dados hoje fluem de forma constante e vêm em uma variedade de volumes e formatos, de vários locais e da nuvem, no local ou até mesmo em uma nuvem híbrida. Os métodos de processamento de dados legados tornaram-se em grande parte obsoletos nas situações atuais. As organizações hoje usam fluxos de dados atualizados em milissegundos, o que oferece às empresas inúmeras maneiras de transformar a forma como trabalham.

Benefícios do streaming de dados

Veja como os dados de streaming podem ser aplicados para ajudar em situações de trabalho do mundo real.

Alerta aprimorado

O benefício imediato e mais óbvio das habilidades fornecidas pelo streaming de dados é como ele ajuda a análise de streaming. Há feedback instantâneo quando um evento, anomalia ou tendência começa a ocorrer. Alertar não é um aspecto exclusivo do streaming, mas o simples fato de que aqueles que recebem alertas podem agir imediatamente em uma resposta o torna importante. Isso pode acontecer porque, ao contrário do processamento em lote, tecnologicamente, não há atraso. Aqui estão alguns exemplos de como o alerta pode funcionar:

• No caso de segurança cibernética, o streaming de dados pode ser usado para sinalizar comportamentos fora do normal durante uma investigação. Um grande número de ambientes de segurança cibernética está optando pelo aprendizado de máquina para ajudar a identificar comportamentos potencialmente suspeitos assim que eles ocorrerem em uma rede. Fazer uso de visualizações de alerta junto com saídas de aprendizado de máquina é a melhor maneira de permitir que um amplo grupo de analistas cibernéticos detecte ameaças. Dessa forma, uma empresa pode expandir sua rede de segurança para uma gama maior de pessoas do que apenas especialistas e desenvolvedores de segurança.
• O setor de varejo também se beneficia imensamente dos alertas. Cada loja prioriza coisas diferentes, e as equipes de tecnologia da informação devem ter prioridades de qual código pode ser personalizado. O streaming de dados pode ser usado para detectar informações como estoque baixo ou interesse excepcionalmente alto do cliente. Ferramentas analíticas são acionadas para enviar alertas para a equipe não técnica ao invés da equipe técnica, e isso permite respostas positivas onde mais importa - no chão de fábrica.

Usando conjuntamente análises baseadas em fluxo de dados e dados históricos

Existem inúmeras situações em que os dados históricos são usados com a análise de dados em tempo real para fornecer às organizações uma visão mais abrangente de seus negócios. O melhor caso de uso para explicar isso seria na avaliação de risco para instituições financeiras. Os processos levam em conta todo o ciclo da transação – do passado, que já foi executado, ao presente, envolvendo mudanças, transferências ou encerramentos.

Ao posicionar um evento comercial no contexto, isso significa que os dados sobre as transações do evento ajudarão os organizadores a entender os padrões aplicáveis ao seu conjunto maior de portfólios. As informações coletadas a partir de uma análise de dados históricos e dados em tempo real nessa situação podem significar a diferença entre o sucesso e uma perda gigantesca para eventos futuros.

Benefícios na criação de registros completos

Em quase todos os aspectos da vida cotidiana, nos negócios ou não, a Internet das Coisas (IoT) é o caminho a seguir e já está em uso por muitas organizações. No entanto, o grande problema aqui é que vários registros idênticos podem ser gerados a partir de dados de streaming, resultando em uma duplicação de informações. Manter o controle da fonte de dados, embora essencial, resultará na repetição da mesma informação várias vezes. Com milhares de pontos de origem, isso pode se tornar rapidamente problemático e tornar muitos dos dados redundantes. Para tornar a utilização da IoT uma opção mais viável, o que pode ser feito é colocar todas as informações repetitivas em uma única tabela de pesquisa. Unir o fluxo de dados com a tabela de pesquisa ajudará a criar um registro completo sem o problema da repetição.

Podemos ver um exemplo dessa solução em ação em uma plataforma de petróleo, com as informações repetitivas do nome do fabricante e localização. Colocar esses dois detalhes em uma tabela de pesquisa e juntá-los ao fluxo de dados com uma chave, como 'manu_id', economizará grandes quantidades de espaço de dados. Essa chave pode ser usada para determinar se o local afeta vários aspectos, como desgaste, recursos de desempenho, requisitos adicionais de manutenção e muito mais. Com o uso de uma tabela de pesquisa, o tempo não produtivo pode ser reduzido consideravelmente.

Insights que não podem ser encontrados em outro lugar

Atualmente, há um interesse e desenvolvimento sem precedentes centrado em tecnologias de streaming. Isso está sendo impulsionado por avanços tecnológicos e, ainda mais, pela percepção de que a análise de dados de streaming traz um imenso valor comercial. As empresas que buscam sua próxima vantagem sobre a concorrência recorrerão ao streaming de dados para obter informações que não podem gerar a partir de suas abordagens existentes de análise. Algumas das áreas onde esta tecnologia tem as aplicações benéficas mais imediatamente óbvias incluem:

• Utilização de dados de localização
• Detecção de fraude
• Negociação de ações em tempo real
• Marketing, vendas e análise de negócios
• Monitoramento e análise da atividade do cliente ou usuário
• Monitoramento e relatórios sobre sistemas internos de TI
• Auxilio no monitoramento de logs
• Gerenciamento de eventos e informações de segurança (SIEM)
• Estoque de varejo e armazém em vários canais
• Aprimoramento das caronas compartilhadas
• Combinação de dados para uso em aprendizado de máquina e análise baseada em inteligência artificial
• Abertura de novos caminhos na análise preditiva

Desafios na criação de aplicativos de streaming de dados

Tal como acontece com a maioria dos sistemas tecnológicos, o streaming de dados também vem com sua parcela de desafios. Estas são algumas das dificuldades associadas à criação de aplicativos de streaming de dados:

Escalabilidade em um ambiente de trabalho

No caso de uma falha do sistema, os dados de log que chegam de cada dispositivo podem aumentar de uma taxa de envio de kilobits por segundo para megabits por segundo. Quando agregada, a taxa de envio pode aumentar para até gigabits por segundo. O aumento necessário em capacidade, recursos e servidores precisa acontecer instantaneamente à medida que os aplicativos crescem e a quantidade de dados brutos gerados se expande. Ser capaz de projetar aplicativos otimizados que podem ser dimensionados em ambientes de trabalho de streaming de dados é um trabalho minucioso que exige a consideração de muitos processos simultâneos diferentes.

A importância das sequências

Determinar a sequência dos dados em um fluxo não é um problema pequeno. Ela é a chave para determinar o grau de utilização dos dados pelos aplicativos. Se os desenvolvedores estiverem procurando resolver um problema com um aplicativo de chat bot, a sequência da conversa é importante para determinar onde as coisas podem estar dando errado. Cada linha na revisão do log agregado precisa estar em sequência. O problema geralmente surge de discrepâncias na sequência do pacote de dados gerado e na sequência em que o pacote de dados chega ao ponto de destino. Também pode haver diferenças nos carimbos de data e hora, bem como nos relógios dos dispositivos que estão gerando os dados.

Manutenção da consistência e durabilidade

Entre os problemas mais difíceis com o processamento dos dados de streaming está sua consistência e acesso. Os dados gerados geralmente são distribuídos para vários data centers em todo o mundo. Há chances de que, no momento em que é acessado em um data center, ele já tenha sido usado e tornado redundante em outro. A durabilidade dos dados ao trabalhar com fluxos de dados na nuvem também é um desafio constante para os desenvolvedores.

Tolerância a falhas e garantias de dados

É importante considerar a tolerância a falhas e as garantias de dados ao trabalhar com o processamento de dados de streaming em sistemas distribuídos. Quando você tem dados vindos de várias fontes e locais em uma variedade de formatos e volumes, os sistemas organizacionais precisam ser preparados para evitar interrupções que possam surgir de um único ponto de falha. Esses sistemas devem ser capazes de armazenar imensos fluxos de dados de maneira durável. Garantir isso não é tarefa fácil.

Qualquer disrupção no fluxo constante de dados também afeta o sistema. Se o sistema não puder armazenar as informações afetadas e depois puder recuperar o atraso, todo o sistema estará carregando uma pesada carga de dados atrasados.

O futuro do streaming de dados

Ainda existe um rápido crescimento e interesse no uso de software como serviço, aplicativos móveis e baseados na Internet e no uso de ciência de dados e análises avançadas por uma grande variedade de organizações. Quase todas as empresas de médio a grande porte têm algum tipo de projeto de streaming de dados que está em andamento ou prestes a começar. Tudo isso é baseado no desejo de manter a dianteira e analisar jornadas de clientes, dados de fluxo de cliques e vários outros casos de uso que podem gerar relatórios úteis.

Houve um momento em que o streaming de dados se concentrava em um pequeno conjunto de pessoas dentro de uma organização – principalmente engenheiros de big data e cientistas de dados. Esses profissionais trabalhavam com conjuntos de habilidades incrivelmente complexos e em fluxos como Spark, Flink, MapReduce e Scala. Eles trabalhavam ao lado de analistas de negócios e profissionais de inteligência de negócios, todos com foco principal na execução de consultas SQL em bancos de dados relacionais.

À medida que entramos em um novo ano, isso está prestes a mudar. Com cada vez mais empresas dependendo de fontes de streaming, os usuários de negócios vão querer trabalhar com dados de streaming que possam usar com outros conjuntos de dados - na forma de painéis interativos e análises ad-hoc, assim como fariam equipes de desenvolvimento de software. Isso permitirá que os dados fiquem mais acessíveis a todas as pessoas nas hierarquias de uma organização.