Streaming data là gì? Thông tin cần biết về Streaming data

Bizfly Cloud

1313

17-05-2024

Data Streaming là quá trình xử lý các dòng dữ liệu liên tục ngay sau khi chúng được tạo ra. Trong mọi ngành công nghiệp hiện nay, việc truyền dữ liệu đang trở thành một phần không thể thiếu. Để hiểu rõ hơn về khái niệm này, hãy cùng Bizfly Cloud khám phá thông tin chi tiết trong bài viết.

Streaming data là gì?

Streaming data là loại dữ liệu được truyền đi theo khối lượng lớn và liên tục, giúp các tổ chức xử lý nhanh chóng và hiệu quả. Với Streaming data, các doanh nghiệp có thể theo dõi và phân tích các thông tin quan trọng ngay lập tức, giúp họ đưa ra các quyết định đúng đắn và kịp thời.

Đặc điểm của streaming data

Có tính quan trọng theo thứ tự thời gian

Mỗi thành phần trong Streaming data đều có dấu thời gian và có tầm quan trọng khác nhau theo thời gian. Ví dụ, khi xây dựng một ứng dụng đưa ra đề xuất về nhà hàng dựa trên vị trí hiện tại của người dùng, việc xử lý dữ liệu vị trí địa lý theo thời gian thực là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác và hữu ích của thông tin.

Truyền liên tục

Streaming data cũng phải được truyền liên tục, tức là không có bắt đầu hay kết thúc rõ ràng. Dữ liệu sẽ được thu thập và truyền đi mà không ngừng, như là nhật ký hoạt động của máy chủ hoặc dữ liệu cảm biến từ thiết bị IoT. Điều này đặt ra thách thức về khả năng xử lý dữ liệu liên tục một cách hiệu quả và đáng tin cậy.

Tính duy nhất

Việc lặp lại quá trình truyền dữ liệu có thể gặp khó khăn do tính nhạy cảm về thời gian. Để xử lý dữ liệu luồng một cách chính xác, hệ thống phải có khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực và đảm bảo tính nhất quán của thông tin.

Không đồng nhất

Dữ liệu có thể được truyền ở nhiều định dạng khác nhau như JSON, Avro, CSV và chứa các loại dữ liệu đa dạng. Hệ thống xử lý luồng phải có khả năng xử lý những định dạng và loại dữ liệu khác nhau một cách linh hoạt và hiệu quả.

Tính không hoàn hảo

Streaming data không hoàn hảo và có thể gặp phải những lỗi tạm thời từ nguồn dữ liệu. Dẫn đến việc dữ liệu bị hỏng hoặc thiếu, đặt ra thách thức trong việc đảm bảo tính nhất quán và chính xác của thông tin. Việc xây dựng logic xác thực dữ liệu trong hệ thống phân tích và xử lý luồng là cần thiết để giảm thiểu các lỗi và đảm bảo chất lượng dữ liệu.

Tầm quan trọng của streaming data

Streaming data đã trở thành một phần không thể thiếu trong môi trường kinh doanh hiện đại. Với sự phát triển của công nghệ và khối lượng dữ liệu ngày càng tăng, việc hiểu và quản lý Streaming data trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

Một trong những lý do quan trọng khiến Streaming data trở nên quan trọng là do khối lượng dữ liệu ngày càng lớn. Các nguồn Streaming data khác nhau tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ, đòi hỏi việc phân tích dữ liệu theo thời gian thực để quản lý tính toàn vẹn, cấu trúc và vận tốc của dữ liệu. Điều này đặt ra thách thức lớn đối với các hệ thống xử lý Streaming data thống.

Sự phát triển của cơ sở hạ tầng đám mây cũng đã mang lại nhiều lợi ích cho việc quản lý Streaming data. Việc sử dụng tài nguyên điện toán linh hoạt và hiệu quả hơn, cùng khả năng chọn lọc Streaming data theo yêu cầu là những điểm mạnh của kiến trúc Streaming data hiện đại. Bằng cách sử dụng các công nghệ đám mây, việc tiêu thụ, phong phú, phân tích và lưu trữ Streaming data trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn.

Những trường hợp ứng dụng của streaming data

Hệ thống xử lý Streaming data mang lại nhiều lợi ích trong hầu hết các trường hợp khi dữ liệu động mới được tạo ra liên tục. Có nhiều trường hợp sử dụng dữ liệu truyền mà chúng ta có thể thấy trong thực tế có thể kể đến như phân tích dữ liệu, ứng dụng IoT, phân tích tài chính, đề xuất theo thời gian thực, đảm bảo dịch vụ, truyền thông và trò chơi, kiểm soát rủi ro. Các lĩnh vực này đều có nhu cầu sử dụng dữ liệu truyền để cung cấp giải pháp và dịch vụ tốt nhất cho người dùng. 

Việc áp dụng Streaming data không chỉ giúp tăng cường hiệu suất làm việc mà còn giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và tài nguyên. Bằng cách sử dụng dữ liệu truyền, họ có thể dự đoán và phản ứng nhanh chóng với các biến động trong môi trường kinh doanh.

Điểm khác biệt giữa batch data và streaming data

Batch data là một phương pháp hiệu quả mà máy tính sử dụng để xử lý các công việc liên quan đến dữ liệu khối lượng lớn một cách định kỳ và lặp đi lặp lại. Phương pháp này cho phép bạn xử lý các truy vấn đa dạng trên nhiều tập dữ liệu khác nhau và trích xuất kết quả từ toàn bộ dữ liệu trong lô. Trong khi đó, Streaming data tập trung vào việc cập nhật thông tin khi có bản ghi dữ liệu mới được tiếp nhận, phù hợp với các chức năng phân tích và phản hồi theo thời gian thực.

Những thách thức dễ gặp phải khi xử lý streaming data

Độ sẵn sàng của hệ thống

Ứng dụng dữ liệu truyền cần đảm bảo sự nhất quán, độ trễ thấp và mức độ sẵn sàng cao. Người dùng phải liên tục lấy dữ liệu mới từ luồng xuống để tiến hành xử lý. Sự chậm trễ có thể khiến hệ thống ngừng hoạt động và gây ra lỗi, vì vậy việc đảm bảo độ sẵn sàng là cực kỳ quan trọng.

Khả năng mở rộng của hệ thống

Trong quá trình xử lý dữ liệu, việc đảm bảo luồng dữ liệu thô được xử lý một cách hiệu quả là rất quan trọng, đặc biệt khi có sự kiện lớn xảy ra. Hệ thống cần được thiết lập sao cho có khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn một cách linh hoạt và đồng nhất, ngay cả trong các thời điểm cao điểm để đảm bảo khả năng mở rộng của nó. Điều này đòi hỏi sự ưu tiên và quản lý thông tin một cách cẩn thận để đảm bảo rằng hệ thống có thể hoạt động một cách hiệu quả và ổn định trong mọi tình huống.

Độ bền của hệ thống

Để đảm bảo tính nhạy cảm về mặt thời gian của dữ liệu, hệ thống xử lý luồng cần phải có khả năng chịu lỗi. Việc này giúp tránh được tình trạng mất dữ liệu vĩnh viễn trong trường hợp xảy ra sự cố, từ đó giảm thiểu ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động của hệ thống.

Trên đây là những chia sẻ về Streaming data và đặc điểm của Streaming data. Hy vọng các bạn đã nhận được những kiến thức bổ ích về Streaming data thông qua bài viết!