O que são dados em streaming?

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Os dados em streaming representam informações transmitidas em volumes consideráveis de forma contínua e incremental, com o propósito de possibilitar um processamento de baixa latência.

Organizações atualmente dispõem de inúmeras fontes de dados que emitem mensagens, registros ou informações de variados tamanhos, que vão de alguns bytes a vários megabytes (MB).

Esses dados abarcam desde informações de localização até eventos e dados de sensores, os quais as empresas empregam para análises em tempo real e para obter visibilidade em diversos aspectos de seus negócios.

Por exemplo, empresas podem monitorar mudanças no sentimento do público em relação às suas marcas e produtos ao analisar continuamente a sequência de cliques e postagens dos clientes nas redes sociais, respondendo prontamente conforme necessário.

Empresas como Netflix, Spotify, YouTube e Twitch utilizam dados de streaming para recomendação de conteúdo, personalização de playlists, análise de preferências do usuário e detecção de tendências de visualização. Você também pode pedir um teste iptv para empresas especializadas nesse tipo de listas.

Os dados de streaming possuem características específicas que os distinguem:

Significância Cronológica: Cada elemento em um fluxo de dados possui carimbos de data e hora, e o fluxo em si pode ser sensível ao tempo, com sua relevância diminuindo após um intervalo específico. Por exemplo, ao utilizar dados de geolocalização em tempo real para recomendações de restaurantes com base na localização atual do usuário.

Fluidez Contínua: Um fluxo de dados não tem início ou fim definidos; a coleta de dados ocorre de maneira constante e contínua enquanto necessário. Por exemplo, logs de atividade do servidor se acumulam enquanto o servidor está em operação.

Exclusividade: Dada a sensibilidade ao tempo, retransmitir um fluxo de dados é desafiador, tornando o processamento preciso de dados em tempo real fundamental.

Não-Homogeneidade: Diversas fontes podem transmitir dados em diferentes formatos estruturados, como JSON, Avro e CSV, com tipos de dados variados, como strings, números, datas e tipos binários.

Imperfeição: Erros temporários na fonte podem resultar em elementos danificados ou ausentes nos dados transmitidos, tornando a consistência dos dados um desafio.

Os dados em streaming são de vital importância devido a várias razões:

Volume de Dados Ilimitado: Os volumes de dados gerados por fontes de fluxo podem ser enormes, tornando um desafio a análise em tempo real e a manutenção da integridade, estrutura e velocidade dos dados.

Avanços em Sistemas de Processamento de Dados: A infraestrutura em nuvem introduziu flexibilidade para a escalabilidade e o uso de recursos computacionais, possibilitando a filtragem ou agregação em tempo real antes e após o armazenamento dos dados de streaming.

Diversos Casos de Uso: Sistemas de processamento de transmissão por streaming são vantajosos em cenários nos quais dados novos e dinâmicos são gerados continuamente, abrangendo diversos setores e casos de uso de big data.

Análise Financeira: Instituições financeiras usam dados de streaming para monitorar mudanças em tempo real no mercado de ações, calcular o valor em risco e reequilibrar automaticamente os portfólios com base nas flutuações dos preços das ações.

Recomendações em Tempo Real: Aplicações de mercado imobiliário acompanham dados de geolocalização dos dispositivos móveis dos consumidores para fazer recomendações instantâneas de propriedades a serem visitadas, enquanto empresas de jogos online usam dados de streaming para analisar interações do jogador no jogo e oferecer experiências dinâmicas.

Controle de Riscos: Plataformas de transmissão ao vivo e redes sociais capturam dados de comportamento do usuário em tempo real para controle de risco sobre a atividade financeira dos usuários, como recarga, reembolso e recompensas.

A distinção entre dados em lotes e dados de streaming reside no método de processamento: enquanto o processamento em lotes conclui periodicamente trabalhos repetitivos e com alto volume, o processamento de transmissão por streaming requer a ingestão de uma sequência de dados e atualização incremental de métricas, relatórios e estatísticas em resposta a cada registro de dados recebido.

A arquitetura de dados de streaming é composta por produtores de stream, que coletam dados e os transmitem para processadores de stream, que armazenam temporariamente os dados antes de serem processados pelos consumidores de stream, que realizam análises e retornam os dados alterados para o processador.

Desafios associados ao trabalho com dados de streaming incluem disponibilidade, escalabilidade, durabilidade e a necessidade de garantir uma arquitetura de processamento capaz de lidar com o volume e a velocidade desses dados.

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