Dados de streaming são o fluxo contínuo de dados em tempo real de várias fontes. Ao contrário do processamento em lote, que lida com conjuntos de dados em intervalos agendados, os dados de streaming são processados à medida que chegam para fornecer insights imediatos e em tempo real.
Atualmente, as organizações geram grandes volumes de dados sobre tudo, desde dispositivos da Internet das coisas (IoT) até transações de comércio eletrônico. Os dados de streaming, também conhecidos como “fluxo de dados” ou “fluxo de dados em tempo real”, ajudam as organizações a processar esses fluxos de dados contínuos à medida que eles chegam.
Veja alguns exemplos de dados de streaming:
As organizações geralmente usam dados de streaming para respaldar iniciativas de negócios que dependem de dados em tempo real, permitindo uma rápida tomada de decisão baseada em dados, como análise de dados e business intelligence (BI).
Dados de streaming costumam fazer parte dos esforços de coleta e processamento de big data. Por exemplo, as organizações podem analisar fluxos contínuos de dados usando análise de big data para obter insights sobre eficiência operacional, tendências de consumo e mudanças na dinâmica do mercado.
Como envolve um fluxo contínuo, os dados de streaming requerem métodos de processamento diferentes do processamento em lote tradicional. Eles frequentemente incluem arquiteturas de streaming escaláveis e processadores de fluxo que gerenciam a ingestão, o processamento e a análise de dados, mantendo o desempenho ideal.
Nos últimos anos, o surgimento da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina aumentou ainda mais o foco nos recursos de dados de streaming. Essas tecnologias costumam depender do processamento de dados de streaming para gerar insights e previsões em tempo real.
De acordo com a Gartner, 61% das organizações relatam ter que evoluir ou repensar seu modelo operacional de dados e análise de dados devido ao impacto das tecnologias de IA.1
A WealthAPI, uma fintech, construiu sua plataforma de análise de dados financeiros em torno de uma arquitetura de streaming orientada a eventos para lidar com fluxos contínuos de dados bancários e de transações inconsistentes em tempo real. Os dados recebidos são armazenados em buffer e distribuídos pelo Google Publish/Subscribe, um serviço de mensagens que desacopla produtores de dados de sistemas posteriores e permite que múltiplos serviços consumam o mesmo fluxo simultaneamente. Então, o IBM watsonx.data gerencia a recuperação de dados estruturados de alto desempenho, entregando insights financeiros até 80% mais rápido, atendendo dezenas de milhares de usuários enquanto escala para milhões sem alterações arquitetônicas.
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As organizações podem processar dados de duas maneiras principais: processamento em lote ou dados de streaming.
Embora os dois métodos lidem com grandes volumes de dados, eles atendem a casos de uso diferentes e exigem arquiteturas distintas.
As principais diferenças incluem:
As organizações normalmente escolhem entre processamento em lote e em fluxo com base em volumes de dados, necessidades de latência e objetivos de negócios. Muitas delas usam ambas as abordagens dentro de uma malha de dados unificada para lidar com diferentes tipos de tarefas de dados.
Por exemplo, uma organização de comércio eletrônico pode usar o processamento em lote para gerar relatórios diários de vendas enquanto usa dados de streaming e sistemas de análise em tempo real para monitorar as principais métricas do site.
Em um nível elevado, os dados de streaming funcionam capturando, processando e analisando fluxos de dados de forma contínua, de várias fontes e em tempo real. Esse processo consiste em quatro fases principais:
A primeira fase envolve a captura de fluxos de dados recebidos de diversas fontes. Ferramentas modernas de ingestão de dados, como o Apache Kafka, armazenam esses fluxos em buffer e os padronizam à medida que eles chegam, o que proporciona escalabilidade e consistência dos dados.
As organizações geralmente integram ferramentas de ingestão de dados com outros componentes para criar fluxos de trabalho unificados. As ferramentas de integração de dados também podem alinhar ainda mais tipos de dados díspares em um formato padronizado de processamento, para que dados de várias fontes possam ser combinados e analisados de forma eficaz.
Na fase de processamento, frameworks de processamento de fluxos, como o Apache Flink, analisam e transformam os dados enquanto estão em movimento. Esses frameworks permitem às organizações:
Nessa fase, as organizações obtêm insights de negócios praticáveis a partir de fluxos de dados de streaming por meio de visualização de dados e outras ferramentas analíticas.
As principais aplicações incluem:
Ao armazenar dados de streaming, as organizações devem equilibrar a necessidade de acessar rapidamente os dados para uso em tempo real com o armazenamento de dados de longo prazo, eficiência de custos e preocupações com conformidade de dados.
Muitas organizações usam data lakes e data lakehouses para armazenar dados de streaming, pois essas soluções oferecem ambientes de armazenamento flexíveis e de baixo custo para grandes volumes de dados. Depois que os dados de streaming são capturados, eles podem ser enviados para um data warehouse, onde podem ser limpos e preparados para uso.
As organizações muitas vezes implementam várias soluções de armazenamento de dados juntas em uma malha de dados unificada. Por exemplo, instituições financeiras podem usar data lakes para armazenar fluxos de transações brutas enquanto usam warehouses para análise de dados e geração de relatórios.
As organizações podem usar vários tipos de dados de streaming para atender à análise em tempo real e à tomada de decisão. Alguns dos fluxos de dados de streaming mais comuns são:
Fluxos de eventos capturam ações ou alterações do sistema à medida que ocorrem, como chamadas de interface de programação de aplicativos (API), cliques em sites ou entradas de registro de aplicativos. Event streams são comumente usados para rastrear atividades em tempo real em sistemas, permitindo respostas instantâneas às interações do usuário ou aos eventos do sistema.
Dados de transações em tempo real capturam fluxos contínuos de transações comerciais, como pagamentos digitais ou compras de comércio eletrônico. Esses dados são usados em aplicações, como detecção de fraude e tomada de decisão instantânea.
Os dados de IoT e sensores incluem informações sobre condições ambientais, desempenho dos equipamentos e processos físicos. Esses fluxos de dados geralmente ajudam na automação de processos e no monitoramento de equipamentos em tempo real.
Dados de streaming permitem que as organizações processem grandes volumes de informações em tempo real para extrair insights e ações imediatos.
As aplicações comuns incluem:
As instituições financeiras utilizam a streaming analytics com frequência para processar dados de mercado, transações e interações com clientes.
Por exemplo, as empresas de cartões de crédito recorrem aos dados de streaming para detecção de fraude. As plataformas de dados de streaming permitem que essas empresas analisem milhares de transações por segundo para detectar atividades incomuns e sinalizar ou bloquear transações suspeitas.
As instalações de fabricação modernas geralmente usam sensores de dispositivos de IoT e processamento de dados em tempo real para melhorar a eficiência operacional.
Por exemplo, uma montadora automotiva pode monitorar milhares de sensores da linha de montagem, rastreando métricas como temperatura, vibração e desempenho. Esses dados ajudam os operadores a detectar ineficiências com antecedência e programar a manutenção preventiva para evitar o downtime.
Os prestadores de serviços de saúde dependem de aplicações de streaming para processar dados de dispositivos médicos e sistemas de monitoramento de pacientes.
Em unidades de terapia intensiva, por exemplo, monitores de cabeceira transmitem sinais vitais para processadores centrais por meio de pipelines de dados. Assim, esses processadores podem identificar padrões preocupantes e fornecer alertas automáticos à equipe médica quando for necessária uma intervenção.
Os varejistas e as empresas de comércio eletrônico utilizam dados de streaming de sistemas de ponto de venda, sensores de inventário e plataformas online para otimizar as operações.
Por exemplo, uma grande plataforma de comércio eletrônico pode usar o Apache Kafka para processar fluxos de cliques de milhões de compradores para avaliar a demanda e personalizar as experiências dos clientes.
Empresas de transporte costumam usar a streaming analytics para processar dados de GPS e leituras de sensores de IoT para otimização da frota.
Por exemplo, um provedor de logística pode integrar dados em tempo real de milhares de veículos com conjuntos de dados meteorológicos e de tráfego. Com isso, os processadores de fluxos podem permitir a otimização automatizada de rotas com latência mínima para ajudar os motoristas a evitar atrasos.
Os dados de streaming ajudam em medidas de cibersegurança, como a detecção automatizada de anomalias. Os sistemas de IA e de aprendizado de máquina podem analisar os fluxos de dados das ferramentas de monitoramento em todo o sistema para identificar padrões incomuns ou comportamentos suspeitos, permitindo respostas imediatas a possíveis problemas.
Os dados de streaming também têm um papel vital na IA e no aprendizado de máquina. Por exemplo, os frameworks de processamento de fluxos podem viabilizar o treinamento contínuo de modelos de IA, para que os algoritmos de aprendizado de máquina se adaptem às mudanças de padrões quase em tempo real.
Os sistemas de aprendizado de máquina também podem aprender de forma gradual com fontes de dados de streaming por meio de um processo chamado aprendizado online, usando algoritmos especializados para melhorar a precisão sem exigir um novo treinamento completo do modelo.
Com a ajuda de soluções de dados de streaming comerciais e de código aberto, as organizações podem construir pipelines de dados escaláveis que são tolerantes a falhas, ou seja, podem se recuperar de falhas sem perda de dados ou downtime.
Dois tipos principais de tecnologias sustentam a maioria das implementações de dados de streaming: frameworks de processamento de fluxos e plataformas de dados de streaming.
Os frameworks de processamento de fluxos fornecem a base para lidar com fluxos contínuos de dados. Esses frameworks ajudam as organizações a criar pipelines de dados de alto desempenho, que processam grandes volumes de dados de forma sistemática, rápida e confiável.
Três frameworks de código aberto dominam o cenário de streaming:
O Kafka é uma importante plataforma de streaming que pode lidar com volumes enormes de dados com latência de milissegundos. As organizações costumam usar o Kafka para criar pipelines para rastreamento de atividades, monitoramento operacional e agregação de registros.
O Apache Flink especializa-se em processamento de eventos complexos e computações com estado. Ele é valioso para análise em tempo real, detecção de fraude e manutenção preditiva, onde entender o contexto dos eventos ao longo do tempo é crítico.
Conhecido por seus recursos de análise de dados unificada, o Spark pode lidar com dados em lote e de streaming simultaneamente. Essa capacidade o torna útil em situações em que as organizações precisam analisar dados históricos juntamente com dados em tempo real.
As plataformas de dados de streaming oferecem várias ferramentas e funções para atender a todo o ciclo de vida dos dados de streaming, desde a ingestão e o processamento até o armazenamento e a integração.
Muitos dos principais provedores de nuvem oferecem soluções gerenciadas de dados de streaming que facilitam para as organizações a configuração de aplicações de alto volume de fluxo de dados. Serviços como o Amazon Kinesis da Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure Stream Analytics, Dataflow do Google Cloud e IBM Event Streams fornecem ferramentas prontas para uso. As empresas não precisam construir uma infraestrutura complexa a partir do zero.
Esses serviços também podem se integrar a ferramentas de streaming no local para criar arquiteturas híbridas que ajudam a equilibrar as necessidades de desempenho com os requisitos de privacidade de dados.
As organizações também podem usar ferramentas como o IBM StreamSets e o Confluent para criar pipelines de dados de streaming adaptados a seus ecossistemas de TI específicos.
Embora os dados de streaming possam trazer muitos benefícios, as organizações podem enfrentar desafios ao criar as arquiteturas de dados necessárias para atender às aplicações de streaming.
Veja alguns desafios comuns:
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Crie e gerencie pipelines de dados de streaming inteligentes por meio de uma interface gráfica intuitiva, facilitando a integração sem dificuldades dos dados em ambientes híbridos e de multinuvem.
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1 "Gartner Survey Finds 61% of Organizations Are Evolving Their D&A Operating Model Because of AI Technologies," Gartner, 29 de abril de 2024.
