L'elaborazione dei flussi è una tecnica di elaborazione dei dati utilizzata per convertire più flussi di dati in output significativi. Si tratta di un tipo di analisi in tempo reale che può essere utilizzata per elaborare i dati in tempo reale mentre vengono generati. L'elaborazione dei flussi sta diventando sempre più popolare, poiché sempre più dispositivi sono connessi a Internet e generano enormi volumi di dati.
L'elaborazione dei flussi si basa sull'idea di un'elaborazione "guidata dagli eventi", il che significa che i dati vengono elaborati non appena vengono ricevuti. Il processo inizia con un flusso di dati provenienti da più fonti, che viene poi filtrato e trasformato in un output utile. Questo output viene poi utilizzato per varie applicazioni come l'analisi, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale.
L'elaborazione in streaming offre una serie di vantaggi rispetto all'elaborazione batch tradizionale. È adatta alle applicazioni che richiedono l'elaborazione dei dati in tempo reale e ha la capacità di elaborare grandi volumi di dati con una bassa latenza. L'elaborazione in streaming può anche essere utilizzata per monitorare i dati in tempo reale e prendere decisioni rapidamente.
Nonostante i numerosi vantaggi dell'elaborazione dei flussi, non è priva di sfide. Una delle sfide principali è che richiede conoscenze e competenze specialistiche per impostare e mantenere un sistema di stream processing. Inoltre, richiede il giusto tipo di hardware e software per poter elaborare i dati in modo rapido e accurato.
Stream processing e batch processing sono due metodi diversi per l'elaborazione dei dati. L'elaborazione in flusso prevede l'elaborazione dei dati non appena vengono ricevuti, mentre l'elaborazione in batch prevede l'elaborazione dei dati in lotti prima della loro memorizzazione. La differenza fondamentale tra i due metodi è che l'elaborazione in flusso è più veloce ma richiede più risorse, mentre l'elaborazione in batch è più lenta ma richiede meno risorse.
Esistono tre tipi principali di elaborazione in streaming: l'elaborazione basata su finestre, l'elaborazione in streaming continuo e l'elaborazione in micro-batch. Ogni tipo ha i suoi vantaggi e svantaggi, quindi è importante scegliere quello giusto per il caso d'uso specifico.
L'elaborazione in streaming viene utilizzata in numerose applicazioni, tra cui l'analisi dei social media, l'analisi finanziaria, il rilevamento delle frodi, la diagnostica medica e l'analisi in tempo reale. Viene utilizzata anche nelle applicazioni IoT per elaborare i dati provenienti da più sensori e dispositivi.
Esistono numerosi strumenti di elaborazione dei flussi, come Apache Storm, Apache Flink e Apache Kafka. Questi strumenti sono progettati per aiutare gli utenti a configurare e mantenere i sistemi di elaborazione dei flussi.
Sono disponibili anche diversi framework per l'elaborazione dei flussi, come Apache Spark, Apache Samza e Apache Beam. Questi framework forniscono gli strumenti e le API necessarie per costruire e distribuire applicazioni di elaborazione dei flussi.
Le applicazioni di elaborazione dei flussi sono quelle che elaborano i dati in tempo reale man mano che vengono generati, anziché elaborarli in batch. Ciò può essere utile per le applicazioni che devono rispondere rapidamente ai nuovi dati, come ad esempio per rilevare le frodi o fornire raccomandazioni ai clienti. L'elaborazione dei flussi può anche essere utilizzata per pre-processare i dati prima che vengano archiviati in un database, migliorando così le prestazioni delle query.
I due strumenti di elaborazione dei flussi più diffusi sono Apache Flink e Apache Storm.
I 3 componenti principali di uno stream sono la sorgente, il canale e il sink. La sorgente è il luogo in cui i dati hanno origine, il canale è il percorso che i dati percorrono, mentre il sink è la destinazione dei dati.
Kafka è un processore di flussi, il che significa che è in grado di eseguire azioni sui dati che vengono ricevuti. Kafka può eseguire queste azioni in tempo reale o in modalità batch. In modalità real-time, Kafka è in grado di elaborare i dati appena ricevuti e di produrre immediatamente i risultati. In modalità batch, Kafka può elaborare i dati in lotti più grandi ed emettere i risultati in base a una pianificazione.
Esistono molti casi d'uso possibili per l'elaborazione in flusso. Alcuni esempi comuni sono:
- Elaborazione di elevati volumi di dati in tempo reale, come il monitoraggio dei dati dei sensori o l'elaborazione delle transazioni finanziarie
- Rilevamento di schemi o anomalie nei flussi di dati, come attività fraudolente o guasti alle apparecchiature
- Generazione di avvisi o notifiche in base al contenuto dei flussi di dati, come l'invio di un avviso quando un sensore rileva un livello pericoloso di una sostanza chimica
- Riassunto o aggregazione dei flussi di dati in tempo reale, come il calcolo del numero totale di transazioni elaborate al minuto
- Trasformazione dei flussi di dati da un formato all'altro, come la conversione dei dati dei sensori da formato binario a formato leggibile dall'uomo