O que é fluxo de dados em tempo real?

Fluxo de dados em tempo real refere-se ao processamento instantâneo de pontos de dados à medida que eles chegam, geralmente milissegundos após serem gerados.

Essa abordagem de baixa latência é diferente do processamento em lote tradicional, no qual as tarefas são agrupadas e executadas em horários agendados. Em contrapartida, por meio do fluxo de dados em tempo real, o processamento imediato de "dados em movimento" significa que as empresas podem acessar informações atualizadas em tempo real. As fontes de dados em tempo real incluem:

• Dispositivos e sensores da Internet das coisas (IoT)
• Fontes de dados do mercado financeiro
• Redes sociais
• Sistemas de ponto de venda e comércio eletrônico
• Fluxos de cliques (registros do comportamento do usuário em um site)

A análise dessas informações produz insights que podem alimentar a tomada de decisão oportuna e aplicações em tempo real, incluindo inteligência artificial (IA) agêntica. Outras vantagens do fluxo de dados em tempo real incluem maior eficiência operacional, retenção de dados, gestão de riscos e personalização para o cliente.

O fluxo de dados em tempo real é possível graças a uma infraestrutura composta por uma camada de ingestão, um mecanismo de processamento em tempo real e uma camada de armazenamento e distribuição. Soluções como os frameworks de código aberto e as plataformas de fluxo de dados são compatíveis com a infraestrutura de fluxo em tempo real e ajudam as empresas a gerenciar com eficiência milhões de registros em milhares de pipelines de dados.

Imagine uma fonte de água jorrando. Um pedestre sedento para e tenta tomar alguns goles, mas a água jorra com tanta força que ele mal consegue engolir alguma coisa. A maior parte do líquido espirra para fora da boca dele, deixando poças aos seus pés. Para matar a sede, ele vai precisar ficar ali parado por um tempo, tanto tempo, na verdade, que pode chegar à conclusão de que o esforço não vale a pena.

Esse é o dilema que as empresas enfrentam ao tentar aproveitar o poder dos fluxos rápidos de informações, uma das fontes mais valiosas de business intelligence da atualidade.

Tentar capturar e processar esses dados usando métodos tradicionais é semelhante ao desafio enfrentado pelo viajante sedento diante de uma fonte descontrolada: alcançar seu objetivo, seja obter informações práticas ou se hidratar adequadamente, pode ser um processo complicado e demorado.

O fluxo de dados em tempo real oferece às empresas uma maneira de aproveitar os dados em tempo real de forma rápida e sem complicações.

Por meio da ingestão e processamento de dados em tempo real, as empresas podem pegar dados contínuos e de fluxo rápido e alimentá-los em sistemas de análise de dados em tempo real – que então produzem insights oportunos e praticáveis. Esses insights em tempo real proporcionam uma vantagem competitiva em diversos setores e disciplinas.

Os varejistas podem ajustar dinamicamente os preços com base em informações imediatas sobre a demanda do consumidor. Os bancos podem analisar dados de transações e realizar detecção de fraudes em tempo real. Os fabricantes podem detectar falhas em máquinas e resolvê-las antes que ocorra um downtime significativo.

A agilidade proporcionada pelos dados em tempo real é amplificada quando combinada com a IA agêntica. A IA agêntica aproveita dados em tempo real para apoiar a tomada de decisões rápida e autônoma do mundo real, como identificar e responder a ameaças às ameaças de cibersegurança ou ajustar as rotas de transporte durante atrasos no tráfego.

Sem o fluxo de dados em tempo real, as empresas não conseguiriam obter esses benefícios. Em vez disso, dependeriam de formas tradicionais e mais lentas de ingestão e processamento de dados.

Como uma solução moderna de processamento de dados, o fluxo de dados em tempo real – e o gerenciamento geral do fluxo de dados – contrasta com a abordagem tradicional de processamento de dados: processamento em lote.

No fluxo de dados em tempo real, cada ponto de dados individual recebido é processado assim que entra no sistema de destino. No processamento em lote, as organizações agregam e analisam os conjuntos de dados em lotes (dados em lote) em intervalos fixos.

O processamento em lote pode automatizar cargas de trabalho repetitivas, como a geração de relatórios de rotina. Ele também permite que as organizações otimizem o uso de recursos ao agendar os trabalhos em lote para períodos convenientes, como durante a noite, quando os sistemas não estão sendo intensamente utilizados.

No entanto, o processamento em lote deixa a desejar quando se trata de necessidades empresariais que não podem esperar pela próxima execução programada. Para prazos de entrega mais rápidos, as empresas recorrem a processos mais rápidos, incluindo fluxo de dados em tempo real.

As empresas que usam fluxo de dados em tempo real têm muitos benefícios, incluindo:

O termo "fluxo de dados em tempo real" é frequentemente usado como sinônimo de "fluxo de eventos" por um bom motivo: a diferença entre os dois é sutil.

O fluxo de eventos captura o fluxo de registros chamados "eventos" (ocorrências ou mudanças no sistema ou ambiente) de várias fontes de dados, como aplicações e dispositivos IoT, e os transporta para processamento imediato e posterior análise de dados ou armazenamento. Os fluxos de eventos normalmente consistem em dados em tempo real.

No entanto, durante o fluxo de eventos, a filtragem dos dados ocorre antes de sua movimentação, reduzindo significativamente as demandas sobre o sistema de destino. Embora isso possa ser um principal benefício para algumas organizações, o fluxo de eventos também pode ter uma desvantagem: a análise de séries temporais e o processamento de sinais (a manipulação de dados de sensores e outras informações para liberar valor) são mais desafiadores para o fluxo de eventos do que o fluxo de dados em tempo real.

Apesar dessa distinção, as soluções para o fluxo de dados em tempo real e o fluxo de eventos são as mesmas. As plataformas de fluxo de dados dominantes, como Apache Kafka, Amazon Kinesis da Amazon Web Services (AWS) e Redpanda, também são conhecidas como plataformas de fluxo de eventos.

A arquitetura de dados compatível com o fluxo de dados em tempo real é a arquitetura de fluxo, com componentes de engenharia de dados projetados para manter os dados em movimento e evitar a obsolescência. Os três componentes básicos são:

• Ingestão
• Processamento
• Destino

Diversas fontes produzem e emitem pontos de dados continuamente. Esses dados recebidos são frequentemente ilimitados, o que significa que são gerados e continuam fluindo sem um endpoint fixo. Essas informações são capturadas por ferramentas de ingestão de dados com conectores de fluxo e, em seguida, enviadas a um processador. As interfaces de programação de aplicativos (APIs) também podem ajudar a automatizar a transmissão de dados em tempo real de diversas fontes.

No processamento de fluxos (às vezes chamado de processamento de dados em tempo real), os dados são filtrados, enriquecidos, transformados ou analisados à medida que chegam. A IA e o aprendizado de máquina podem ser implementados para potencializar a análise de dados e discernir padrões e outros insights importantes.

Os dados processados são enviados a um destino para uso imediato (em um aplicativo ou dashboard, por exemplo) ou armazenamento. As organizações costumam recorrer a data lakes e data lakehouses para o armazenamento de fluxo de dados, pois eles podem acomodar grandes volumes de dados a custos relativamente baixos. O fluxo de dados também pode ser armazenado no data warehouse, que utiliza processos de ETL (extrair, transformar, carregar) para a transformação, organização e visualização dos dados.

As ferramentas de fluxo e os recursos de processamento corretos são essenciais para a construção de pipelines de fluxo de dados em tempo real. Isso inclui framework de fluxo de código aberto, plataformas e ferramentas de fluxo de dados baseadas em nuvem e soluções de integração de dados.

O Apache Kafka, Apache Flink e Apache Spark Streaming são frameworks e ferramentas de código aberto essenciais para fluxo de dados em tempo real.

• Apache Kafka: uma plataforma distribuída que permite que as aplicações publiquem ou se inscrevam em fluxos de dados ou eventos com entrega de dados de alta taxa de transferência.

• Apache Flink: um mecanismo de processamento distribuído para computações com estado (mantendo o contexto dos dados entre eventos) e processamento de eventos complexos (detectando padrões e relações em fluxos de eventos).

• Apache Spark Streaming: o Spark Streaming é uma extensão do mecanismo de processamento de dados do Spark. Ele proporciona processamento escalável e tolerante a falhas de fluxos de dados em tempo real.

As soluções de fluxo de código aberto podem fornecer a base para o fluxo de dados em tempo real. No entanto, as empresas muitas vezes contam com provedores de nuvem e plataformas especializadas baseadas na nuvem para suporte adicional para gerenciar o fluxo de dados, desenvolver aplicações de fluxo e garantir a escalabilidade.

Ferramentas e plataformas populares incluem Amazon Kinesis, Confluent, Microsoft Azure Stream Analytics, Google Cloud’s Dataflow e IBM Event Streams.

Diferentes tipos de processamento de dados exigem diferentes tipos de ferramentas de integração de dados. As plataformas de fluxo de dados incluem funcionalidades de integração, mas o advento de um tipo mais abrangente de solução de integração pode ajudar as empresas a integrar o fluxo de trabalho do fluxo de dados em tempo real e outros tipos de fluxos de trabalho de processamento – lote e ETL, por exemplo – dentro da mesma solução. Esse recurso pode ajudar a reduzir a proliferação de ferramentas.

Para aproveitar com sucesso o fluxo de dados em tempo real, pode ser útil considerar e planejar os desafios inerentes à sua implementação.

A ingestão, processamento e análise de dados sob demanda, especialmente para volumes massivos e complexos de dados, também conhecidos como big data, são esforços caros e que consomem muitos recursos. Ao decidir se deve ou não investir dinheiro e recursos em fluxo de dados em tempo real, as empresas devem equilibrar os custos com os custos de dados desatualizados e de uma tomada de decisão mais lenta.

A tolerância a falhas (a capacidade de um sistema de continuar funcionando apesar da falha de um componente) é crucial para o sucesso do fluxo de dados em tempo real. As interrupções e downtime em sistemas de fluxo de dados em tempo real podem resultar na perda de dados e prejudicar a velocidade que distingue o fluxo de outros métodos de processamento.

É necessário ter uma visão abrangente dos fluxos de dados em tempo real para evitar falhas e garantir o desempenho ideal. Monitorar as métricas-chave de qualidade dos dados e identificar rapidamente problemas, como mudanças de esquema e desvios de dados, pode ajudar as empresas a garantir a integridade dos dados e a confiabilidade dos pipelines.

O fluxo de dados em tempo real pode incluir o fluxo contínuo de dados confidenciais ou informações de identificação pessoal (PII) sujeitas a regulamentações de privacidade de dados. Medidas para garantir pipelines seguros, incluindo criptografia de dados e controles de acesso, podem ajudar as empresas a aderir a regimes regulatórios e evitar a violação de dados.