Perbedaan antara pemrosesan batch dan pemrosesan aliran

Data adalah mata uang baru dalam ekonomi digital saat ini. Banyak organisasi memanfaatkan data besar dan teknologi cloud untuk meningkatkan infrastruktur TI tradisional dan mendukung budaya berbasis data dan pengambilan keputusan sambil memodernisasi pusat data. Namun, virtualisasi dan otomatisasi hanyalah bagian dari transisi ke lingkungan cloud. Pendekatan untuk memenuhi tuntutan bisnis yang sedang tumbuh harus diadaptasi untuk perusahaan. Sementara komputasi awan tidak lain adalah perubahan revolusioner dalam industri dan teknologi berbasis cloud adalah kunci untuk memastikan struktur manajemen data yang canggih, tantangannya adalah bagaimana mendapatkan data yang diproses lebih cepat - pemrosesan batch atau pemrosesan aliran aliran. Masing -masing memiliki pro dan kontra, tetapi semuanya bermuara pada kasus penggunaan bisnis Anda. Mari kita lihat dua pendekatan dan cari tahu perbedaan antara keduanya.

Apa itu pemrosesan batch?

Pemrosesan batch adalah metode pemrosesan volume data yang tinggi dalam suatu grup atau batch dalam interval waktu tertentu. Sistem menjalankan serangkaian program yang mengambil satu set file data sebagai input, memproses data, dan menghasilkan satu set file data sebagai output. Contoh pemrosesan batch yang baik adalah sistem penggajian dan penagihan di mana semua data terkait dikumpulkan dan diadakan sampai tagihan diproses sebagai batch pada akhir setiap bulan. Ini adalah pemrosesan blok data yang telah disimpan selama periode waktu tertentu. Itu disebut demikian karena data dikumpulkan dalam batch sebagai set catatan dan diproses sebagai unit. Output adalah batch lain yang dapat digunakan kembali sebagai input jika diperlukan. Kesederhanaan dan kecanggihan sistem batch juga memungkinkan pemrosesan paralel, e.G., Hadoop.

Apa itu pemrosesan aliran?

Pemrosesan aliran adalah metode yang digunakan untuk menanyakan aliran data yang berkelanjutan dan mendeteksi kondisi dengan cepat dalam periode waktu terbatas. Dengan kata lain, pemrosesan aliran adalah pemrosesan data secara langsung saat diproduksi atau diterima. Sistem pemrosesan aliran sering memberi makan diri mereka sendiri pada tindakan yang terjadi secara real time seperti pesan media sosial, klik halaman web, transaksi e -commerce, pembacaan sensor, dan sebagainya. Sistem ini harus memiliki tingkat pemrosesan yang lebih cepat daripada tingkat data yang masuk. Ide dasar pemrosesan aliran adalah bahwa sistem seharusnya sudah berjalan lama, berurusan dengan aliran data yang berkelanjutan. Untuk mendapatkan nilai dari data besar, data harus diproses segera setelah mereka tiba sementara juga mempertahankan kualitas data. Pemrosesan aliran yang efektif dapat memecahkan berbagai masalah dunia nyata. Misalnya, aliran dapat digunakan untuk deteksi penipuan, pengambilan keputusan, pembelajaran pola, dll.

Perbedaan antara pemrosesan batch dan pemrosesan aliran

Definisi

- Pemrosesan batch adalah metode pemrosesan volume data yang tinggi dalam suatu grup atau batch dalam rentang waktu tertentu. Ini disebut pemrosesan batch karena data dikumpulkan dalam batch sebagai set catatan dan diproses sebagai unit. Output adalah batch lain yang dapat digunakan kembali sebagai input jika diperlukan. Pemrosesan aliran, di sisi lain, adalah metode pemrosesan data secara langsung saat diproduksi atau diterima. Ini digunakan untuk menanyakan aliran data yang berkelanjutan dan mendeteksi kondisi dengan cepat dalam jangka waktu terbatas.

Model

- Dalam pemrosesan batch, sistem menjalankan serangkaian program yang mengambil satu set file data sebagai input, memproses data, dan menghasilkan satu set file data sebagai output. Komponen input bertanggung jawab untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber, biasanya database, dan komponen pemrosesan bertanggung jawab untuk melakukan perhitungan menggunakan input ini. Akhirnya, komponen output menghasilkan hasil yang ditulis kembali ke database. Dalam pemrosesan aliran, sistem melakukan pemrosesan pada catatan data terbaru yang berarti sistem memberi makan diri mereka sendiri dari tindakan yang terjadi secara real time.

Contoh

- Contoh terbaik dari sistem pemrosesan batch adalah sistem penggajian dan penagihan di mana semua data terkait dikumpulkan dan diadakan sampai tagihan diproses sebagai batch pada akhir setiap bulan. Banyak platform pemrograman terdistribusi seperti MapReduce, Spark, Graphx, dan Htcondor adalah sistem pemrosesan batch. Pemrosesan aliran dapat digunakan sebagai solusi online untuk deteksi penipuan dan digunakan untuk aplikasi yang membutuhkan output berkelanjutan dari data yang masuk seperti pasar saham, pesan media sosial, transaksi eCommerce, pembacaan sensor, dll. Platform pemrograman data besar seperti Storm, Spark Streaming, dan S4 adalah sistem pemrosesan aliran.

Pemrosesan Batch vs. Pemrosesan Stream: Bagan Perbandingan

Ringkasan Pemrosesan Batch VS. Pemrosesan aliran

Sementara sistem pemrosesan batch secara signifikan kurang kompleks dan lebih canggih dibandingkan dengan sistem pemrosesan aliran, biaya sistem pemrosesan batch mungkin tampak kurang layak untuk beberapa bisnis dan organisasi yang tidak memiliki perangkat keras yang mahal untuk memulai. Namun, sistem pemrosesan aliran dapat digunakan dalam aplikasi yang membutuhkan output berkelanjutan dari data yang masuk secara real-time seperti aplikasi media sosial, pasar saham, dll. Sementara pemrosesan aliran bekerja paling baik untuk kasus penggunaan bisnis di mana waktu adalah kendala, pemrosesan batch bekerja dengan baik ketika semua yang terkait telah diatur sebelumnya. Jadi, semuanya bermuara pada kasus penggunaan bisnis Anda.