Qu’est-ce que les données en temps réel ?
Les données en temps réel s’avèrent bénéfiques pour les entreprises. Ils utilisent des données en temps réel dans toute l’organisation pour en tirer des informations utiles et en extraire de meilleures informations. Les données en temps réel sont utiles pour surveiller et maintenir l’infrastructure informatique. Les données en temps réel permettent aux entreprises et aux organisations d’obtenir une meilleure visibilité et une meilleure compréhension du fonctionnement de leurs réseaux complexes.
Il est crucial de mieux maîtriser les concepts liés aux données temps réel. Ceux-ci peuvent inclure la vitesse des données, le choix du traitement et un problème inévitable de maintenance et de surveillance des systèmes pour créer et consommer des données en temps réel.
Cet article traite des données en temps réel, des services de données en temps réel, de la manière dont cela affecte la validation des données et de la manière dont vous pouvez choisir une solution qui réduira vos dépenses.
Les données en temps réel sont générées et fournies selon les besoins. Il est envoyé pour un traitement rapide à partir de sources, y compris des capteurs, des applications, des appareils cellulaires et des médias sociaux. Des exemples de données en temps réel sont les lectures de télémétrie, la localisation d’objets et les avertissements ou alertes lorsqu’un système ne fonctionne pas.
Un facteur clé des données en temps réel est qu’elles ne sont jamais enregistrées dans des silos. L’utilisateur peut obtenir les données lorsqu’elles sont acquises. Les données en temps réel signifient que les informations ne sont pas retenues après leur collecte. Aujourd’hui, les chauffeurs de taxi peuvent obtenir des données sur les cartes, les systèmes de circulation et les situations. Pouvoir accéder aux données chaque fois que nécessaire aide dans plusieurs activités commerciales et autres projets analytiques. La transmission de données peut varier en fonction de facteurs tels que la bande passante et la faiblesse de l’infrastructure de données entre l’expéditeur et le destinataire.
Types de données en temps réel
Il existe deux types de données en temps réel : les données d’événement et les données de flux. La caractéristique commune de ces deux types est de traiter les données rapidement.
1. Données d’événement
Ce type génère des données discrètes. Les alertes sont générées dans des conditions spécifiques prédéfinies, par exemple, une alarme incendie ou un accident de véhicule. Ces instances uniques produisent des données d’événement.
2. Flux de données
Ce type génère des données continues. De gros volumes de données de petite taille n’ont pas de début ni de fin spécifiques. Par exemple, mesurer le niveau d’eau ou localiser un objet en mouvement.
Construire des systèmes de données en temps réel à la dure
Le développement du système n’est pas un processus d’une journée. Il a un cycle de vie complet qui commence de la collecte des exigences au déploiement. Parce qu’il sera utilisé pendant longtemps par plusieurs utilisateurs, il y a beaucoup de choses à garder à l’esprit lors du développement d’un système. Chaque système a sa portée et ses limites, de sorte que chaque système fonctionne différemment. Certains systèmes fonctionnent hors ligne, tandis que d’autres fonctionnent en ligne. Certains systèmes fonctionnent hors ligne et en ligne, de sorte que le mécanisme, l’architecture, la portée et les exigences de chaque système ne doivent pas être les mêmes que les autres. Il présente des similitudes dans de nombreuses fonctionnalités, telles que les paramètres de profil, les paramètres utilisateur, etc.
En raison de l’augmentation du passage à l’interaction en ligne et mondiale, qui exige que les données soient toujours réelles et disponibles en ligne afin que la connectivité mondiale ne diminue pas. Après l’introduction de différents capteurs, une autre demande est lancée pour intégrer ces types de capteurs au système afin de stocker les données du matériel et d’autres appareils dans le système. On observe que les données sont reçues en continu à partir des appareils, du matériel et des capteurs, ce qui rend le système occupé à traiter des flux de données continus et à se mettre à jour dans le système en conséquence. Ainsi, les utilisateurs obtiennent des résultats mis à jour et ne subissent aucun retard pour obtenir des informations réelles.
C’est déjà un travail énorme pour le système de recevoir un flux de données continu à partir de plusieurs ressources telles que différents appareils, capteurs et matériel et de stocker chaque donnée en temps opportun sans créer de blocage. Mais cela rend plus difficile l’application du traitement après le stockage des données et l’exécution de la classification, de la transformation, du nettoyage et de la transmission de ces données à l’utilisateur final sans prendre beaucoup de temps. Cela implique plusieurs types de techniques, d’algorithmes et de méthodes pour s’attaquer à chaque scénario, car si quelque chose est mal géré par le système, le système global tombe en panne. Selon les statistiques et les prévisions, on estime à 79,4 ZB les données générées, dont environ 30 % sont utilisées dans les systèmes et le traitement en temps réel. Une augmentation du développement et de l’utilisation de la robotique dans différents domaines et activités crée un niveau intense de demande et d’offre de données, d’applications et d’unités de traitement en temps réel.
Un autre facteur clé est la gestion harmonieuse de la charge de travail de l’ensemble du système. Soit il dispose d’un flux de données continu provenant de plusieurs sources, soit il observe les heures creuses où le débit du flux de données finit par baisser au moins ou par des valeurs inactives. Par exemple, actuellement, l’industrie automobile a introduit des robots dans son département de production pour assembler des véhicules. Les principales activités de la section de production et d’assemblage sont le perçage, le soudage et les inspections de sécurité, ce qui est une nature de travail très mouvementée pour les humains normaux en raison d’un niveau élevé de précision et de contraintes de temps. Ainsi, les robots ont détourné la charge de travail cruciale vers les applications, les données et le traitement en temps réel. Le système reçoit non seulement une énorme quantité de données en continu des robots pour appliquer la classification, le nettoyage, la transformation, la filtration, le calcul et l’application de modèles à des fins de prédiction, mais la décision des inspections de sécurité est également basée sur des règles de validation et des contrôles. Ces vérifications, inspections et l’application de techniques d’apprentissage automatique pour la prédiction et la décision ne sont pas faciles à gérer dans un seul système.
Le système de données en temps réel est la mise en œuvre effective du traitement des données en temps réel. Le traitement des données en temps réel fait référence à l’achèvement d’une tâche dans le délai le plus court avec le résultat possible. L’ensemble du processus a toujours une sortie en fonction du flux de données, de sorte que les modifications sont reflétées dans le système et observées par l’utilisateur ; dans le même temps, les transactions bancaires ont toujours une entrée mais ne peuvent pas terminer leur transaction tant que la sortie n’est pas générée. Dans le secteur bancaire, si quelqu’un effectue une transaction avec retrait d’espèces, la banque vous fournit de l’argent jusqu’à ce qu’elle n’ait pas déduit le même montant de votre compte bancaire. Cette déduction est la sortie du retrait d’espèces dans le scénario bancaire. De même, le traitement des données en temps réel lui succède. Le traitement en temps réel survient lorsque le monde passe à la science des données et au big data, car cette énorme quantité de données consomme beaucoup de temps, et l’attente de la sortie ralentit le système même si le système peut être mis de côté. Il existe donc un besoin urgent de traitement en temps réel, qui fonctionne sur le flux de données d’entrée et donne un flux de sortie en même temps après un traitement réussi.
Un système de données en temps réel est un système pour d’énormes volumes de données et leur traitement, y compris la classification, la transformation, le nettoyage et la transmission des résultats sur une courte période.
L’architecture de traitement de données en temps réel se compose de quatre unités. La figure ci-dessous illustre l’interaction globale de chaque composant les uns avec les autres dans un système de données en temps réel.
Ingestion de messages en temps réel
Le système d’ingestion de messages prend des flux de données d’entrée provenant de diverses sources, qui sont ensuite traités par l’unité consommateur de traitement de flux. En termes plus simples, il agit pour stocker de nouveaux flux de données, qui peuvent être un tampon pour un traitement ultérieur.
Traitement de flux
Le traitement de flux traite le flux de données en appliquant les opérations demandées, telles que la filtration, le tri, la transformation, la classification, le nettoyage, etc. Le traitement de flux relève de la catégorie des mégadonnées. Dans le traitement de flux, chaque flux de données de traitement a des contraintes de temps qui comptent de la source de données à la destination des données. Le traitement des données de flux se compose de sous-modules qui fonctionnent sur un traitement parallèle et communiquent avec le canal centralisé. Chaque module a ses spécialités, comme un module pour la capture de données tandis qu’un autre module pour appliquer des filtres sur les données, et un autre module pour la synchronisation des données des deux extrémités, c’est-à-dire les extrémités consommateur et récepteur.
Magasin de données analytiques
Les magasins de données analytiques peuvent gérer et stocker d’énormes flux de données. Il se concentre principalement sur la manipulation de données volumineuses, l’analyse et l’optimisation de grands ensembles de données afin que le temps de réponse puisse être minimisé autant que possible.
Analyse et rapports
L’analyse et les rapports se concentrent sur la représentation réelle des données avec des capacités d’analyse approfondies afin d’aider davantage à la prise de décision.
Grâce au traitement des données en temps réel, le système peut apporter des modifications à la base de données avec une réponse rapide à la demande de l’utilisateur en termes de sortie ; qu’il y ait peu de changements ou des changements énormes, la synchronisation ne sera pas compromise dans le traitement en temps réel.
Dans le traitement et les systèmes en temps réel, on garde toujours à l’esprit lors du développement d’un système que le transfert de données doit être minimal et transféré au besoin, même lorsque des données sont nécessaires. Aucune donnée supplémentaire n’est transférée dans l’ensemble du système, ce qui ralentit les performances de l’application. Un système basé sur des données en temps réel signifie que chaque fois qu’un utilisateur effectue une activité, il indiquera à la personne ou à l’utilisateur concerné de prendre des mesures contre cette activité.
Ces réflexions peuvent être faites de différentes manières, mais la technique la plus standard utilisée à cette fin est une notification à l’utilisateur que quelqu’un effectue cette activité, afin que l’utilisateur le sache instantanément et puisse agir rapidement en effectuant toute autre activité en utilisant les événements disponibles. ou actions. Une autre méthode consiste à utiliser un déclencheur qui génère une autre activité système par rapport à cette activité utilisateur afin que l’utilisateur reçoive une notification et fasse ce qu’il veut. Une autre façon de l’implémenter consiste à conserver les enregistrements du journal d’activité chaque fois que l’utilisateur effectue une activité et affiche la notification de l’utilisateur à partir des enregistrements du journal d’activité en conséquence.
Mais toutes ces méthodes reposent sur la configuration système requise, l’architecture et les plates-formes. Chaque méthode ne peut pas être implémentée en raison des limitations de l’architecture, et la prise en charge telle que la géolocalisation via GPS ne peut pas être implémentée dans les systèmes de bureau, il devrait donc y avoir une autre solution de contournement. Lors de la construction d’un temps réel…