Qu'est-ce que la Streaming données Streaming?

Le streaming données est une approche transformatrice de la gestion et du traitement des données en en temps réel, qui offre aux entreprises un avantage concurrentiel dans le paysage complexe d'aujourd'hui. Voici un aperçu du streaming données, de son objectif et de son impact sur votre entreprise.

Le streaming données est centré sur le traitement, la transmission et l'analyse en temps réel de flux de données continus, plutôt que sur leur stockage dans des bases de données traditionnelles. Cette approche implique la transmission continue et à grande vitesse des données, généralement par l'intermédiaire de réseaux. Les données sont ainsi traitées au fur et à mesure de leur arrivée, ce qui permet une réactivité immédiate aux informations. Avec l'augmentation constante du volume de données collectées et utilisées par votre organisation, l'adoption du traitement des données en temps réel devient de plus en plus vitale, et c'est là que la streaming données entre en jeu.

Vous travaillez dans des secteurs tels que la finance, la surveillance de la santé ou la logistique ? Vous devez gérer des quantités importantes de données tout en limitant les besoins de stockage au minimum ? Si c'est le cas, le streaming données est bien adapté à vos besoins, car il implique un stockage temporaire des données. Avec l'expansion de l'internet des objets (IoT), le streaming données est devenu indispensable pour traiter les données générées par les capteurs et les appareils connectés. En outre, il permet une prise de décision rapide et éclairée, un aspect essentiel pour rester compétitif et répondre à l'évolution des demandes des clients dans un monde de plus en plus numérique et interconnecté.

Comment fonctionne la Streaming ?

Le streaming données est un mécanisme conçu pour permettre le transfert, le traitement et l'analyse en temps réel de flux de données continus. Il fonctionne différemment des bases de données traditionnelles, où les données sont généralement stockées avant d'être traitées. Le processus de streaming données streaming peut être décomposé en six étapes essentielles :

Capture des données

Les données sont générées en temps réel à partir de diverses sources, telles que les capteurs IoT, les applications en ligne, les réseaux sociaux, les serveurs, etc.

ingestion de données

Les données brutes sont collectées à l'aide d'outils d'ingestion tels que Apache Kafka, RabbitMQ ou des API. Ces outils assurent l'acheminement fiable des données vers la plateforme de streaming .

Traitement en temps réel

Une fois ingérées, les données sont immédiatement disponibles pour le traitement. Les moteurs de Streaming , tels que Apache Flink, Apache Spark Streaming ou Kafka Streams, sont utilisés pour traiter ces données en temps réel. Au cours de cette étape, les données peuvent être filtrées, transformées, agrégées ou enrichies pendant qu'elles sont en transit.

Stockage temporaire

Dans de nombreux cas, les données sont stockées temporairement, ce qui permet un accès à court terme. Ce stockage temporaire facilite le réexamen ou les analyses supplémentaires si nécessaire.

Diffusion ou action en temps réel

Les résultats du traitement peuvent être diffusés en temps réel vers des applications en aval, telles que des tableaux de bord en temps réel, des alertes et des actions automatisées.

Archivage ou stockage à long terme

Après le traitement en temps réel, les données peuvent être archivées dans des systèmes de stockage à long terme, tels que des bases de données ou des entrepôts de données. Ces données archivées peuvent ensuite être utilisées pour des analyses futures et des références historiques.

Traitement par lots ou Streaming données : Quelles sont les différences ?

Le traitement par lots et la streaming représentent deux approches distinctes du traitement des données, chacune servant des objectifs uniques. Elles se distinguent essentiellement par la manière dont elles gèrent et analysent les informations.

Dans le traitement par lots, les données sont collectées et stockées pendant une certaine période jusqu'à ce qu'elles soient suffisantes pour être traitées, ce qui introduit un délai entre la saisie des données et leur analyse. Les données sont traitées à des intervalles prédéfinis, par exemple quotidiennement ou hebdomadairement, dans des lots désignés. Cette méthode convient aux situations où une analyse immédiate n'est pas impérative, ce qui la rend adaptée à des tâches telles que l'analyse des tendances historiques et l'établissement de rapports.

D'autre part, la streaming fonctionne en temps réel. Il traite les données au fur et à mesure qu'elles arrivent, éliminant ainsi le besoin de stockage intermédiaire entre la capture et l'analyse. Le temps de latence est donc minimal, ce qui permet d'obtenir des informations et de prendre des mesures immédiates sur la base de données fraîches. Le streaming données est idéal pour les applications qui exigent une réactivité en temps réel et s'appuient sur les données les plus récentes, telles que la détection des fraudes, le traitement des données des capteurs IoT et l'analyses des données en temps réel.

Quels sont les avantages de la Streaming?

Le traitement en temps réel est un avantage indéniable, en particulier dans l'environnement commercial actuel où la rapidité de la prise de décision est cruciale. Cette dimension temps réel raccourcit considérablement le time-to-market.

Un autre avantage est la maîtrise des coûts. La streaming élimine le besoin de stockage de données à long terme, ce qui permet aux entreprises de réduire leurs coûts de stockage. En effet, les données sont traitées au fur et à mesure qu'elles arrivent, ce qui réduit la nécessité de constituer des référentiels de données à grande échelle, généralement associés au traitement par lots traditionnel.

La streaming excelle également dans la gestion de flux de données importants provenant de diverses sources, notamment l'internet des objets (IoT), les réseaux sociaux et les applications en ligne. En outre, le streaming données favorise l'automatisation, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle. En permettant le traitement des données et la prise de décision en temps réel, il réduit le besoin d'interventions manuelles et permet aux systèmes de répondre rapidement aux informations sur les données.

Quels sont les cas d'utilisation de la Streaming données Streaming?

La streaming données streaming est appliquée dans divers secteurs, l'accent étant mis sur la surveillance en temps réel. La détection des anomalies dans les systèmes d'information, les systèmes financiers et les machines industrielles permet de réagir rapidement aux écarts par rapport à la norme afin de prévenir les problèmes et d'optimiser les opérations.

Dans le domaine de la cybersécurité, le streaming données est essentiel pour identifier les menaces de sécurité et y répondre en temps réel, en aidant à surveiller le trafic réseau, à détecter les intrusions et à protéger les actifs numériques.
Le streaming données est une solution idéale pour les applications IoT, où les capteurs génèrent continuellement des données. Il est largement utilisé dans les contextes industriels pour surveiller des paramètres tels que la température et la pression pour le contrôle des processus et la maintenance prédictive.

Dans le secteur financier, le streaming données est largement utilisé pour l'analyse du marché en temps réel, permettant aux traders et aux institutions financières de prendre des décisions éclairées et de réagir instantanément aux fluctuations du marché. Il prend en charge diverses applications, notamment le commerce algorithmique, la gestion des risques et la détection des fraudes.

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous abordons des sujets tels que l'ingestion de données en temps réel, l'analyse de données, la gouvernance données, la gestion des données, la qualité des données, l'intelligence des données et l'analyse pilotée par l'IA.