Da ingestão de dados ao relatório, o objetivo principal é converter dados em informações acionáveis. Os dados online estão crescendo a uma taxa muito mais rápida do que as velocidades de processamento de dados. Para que as empresas permaneçam competitivas, os dados devem estar prontamente disponíveis para tomar decisões informadas o mais cedo possível.
O software de streaming de dados ao vivo está se tornando uma parte vital das infraestruturas de dados para obter dados para sistemas de processamento o mais cedo possível. Embora diferentes softwares de streaming estejam disponíveis, é crucial entender o contexto do domínio e a infraestrutura disponível. Cada caso de uso empresarial é único e deve ser tratado com tratamento de luvas brancas. O ponto crítico a lembrar é que barato, rápido e bom nunca farão uma combinação viável. A solução acessível pode ser rápida, mas não boa; uma solução rápida pode ser boa, mas não barata, e assim por diante. Um exemplo ideal desse conceito seria o processamento de dados de streaming em tempo real.
Processando dados de streaming em tempo real Apache Flink ou Kafka Streams
À medida que novas tecnologias impulsionam os negócios de hoje, a geração de dados digitais é vasta e precisa ser ingerida mais rápido do que o ritmo atual.
O Apache Kafka se destaca por ingerir dados de streaming ao vivo e permitir que as empresas os ingeram muito mais rápido do que os fluxos de trabalho de processamento em lote tradicionais. É uma plataforma de streaming e armazenamento de eventos de código aberto, modelo publicar-assinar. Com sua arquitetura distribuída tolerante a falhas, o Apache Kafka pode processar milhões de eventos em segundos de forma confiável.
Emparelhar o Kafka com as ferramentas Kafka Streams ou Flink aumentaria sua funcionalidade significativamente, pois elas permitem o processamento de dados em tempo real antes que os dados cheguem aos aplicativos, o que pode diminuir ou eliminar a necessidade de etapas de processamento de dados.
O Kafka Streams é uma biblioteca Kafka fornecida para processamento e manipulação de fluxo. O Apache Flink é um software de processamento de dados que pode trabalhar com dados de fluxo ou em lote.
Custo e Infraestrutura
As diferenças de configuração entre o Apache Kafka Streams e o Apache Flink são notáveis em relação às necessidades de configuração de infraestrutura: o Apache Kafka Streams pode funcionar sem despesas com máquinas, pois opera em corretores Kafka, enquanto o Apache Flink exige um cluster de máquinas para gerenciar cargas de trabalho maiores.
Desempenho
Embora a configuração e a instalação do Flink sejam mais intensivas do que as do Kafka Stream, seus benefícios superam o trabalho necessário para sua configuração. Os fluxos do Kafka podem ser usados em análises em tempo real com cargas de trabalho moderadas. O Flink pode distribuir essa carga em vários servidores e processá-la em paralelo, tornando-o muito mais adequado para cargas de trabalho complexas de baixa latência e alto volume.
Processamento de eventos complexos
Em análises de streaming em tempo real, o processamento de eventos complexos ajuda a estabelecer padrões e tendências em dados conforme eles chegam. Dada a natureza extensiva desse processo, ele demanda mais recursos de computação. O Apache Flink, com sua configuração de hardware dedicada, é mais adequado para casos de uso de processamento avançado de eventos complexos .
Confiabilidade
Os fluxos do Kafka fornecem tolerância a falhas razoável ao alavancar seu mecanismo de tolerância a falhas integrado. O Apache Flink oferece tolerância a falhas por meio de um sistema de checkpoint aprimorado que é altamente confiável para cenários de processamento de dados críticos.
Desenvolvimento
O desenvolvimento do Kafka Streams depende do Java e pode-se enfrentar limitações ao tentar integrar linguagens de programação em comparação à flexibilidade que o Flink oferece no suporte a linguagens de forma integrada .
Em conclusão, à medida que os dados continuam a se acumular a uma taxa exponencial, é essencial que as empresas adotem soluções de streaming de dados em tempo real para permanecerem competitivas. Embora tanto o Apache Kafka Streams quanto o Apache Flink ofereçam recursos poderosos, a escolha da solução ideal dependerá dos requisitos específicos do caso de uso, da infraestrutura disponível e dos recursos de computação necessários. Ao avaliar cuidadosamente essas considerações, as empresas poderão transformar seus dados em informações acionáveis e tomar decisões informadas com maior rapidez.
