Cos'è lo streaming dati in tempo reale?

Lo streaming di dati in tempo reale si riferisce all’elaborazione istantanea dei dati via via che arrivano, spesso pochi millisecondi dopo la loro generazione.

Questo approccio a bassa latenza si distingue dall'elaborazione in batch tradizionale, in cui le attività vengono raggruppate ed eseguite in orari programmati. Al contrario, attraverso data streaming, l'elaborazione immediata dei "dati in movimento" permette alle aziende di accedere a informazioni fresche e aggiornate. Le fonti di dati in tempo reale includono:

• Dispositivi e sensori Internet of Things (IoT)
• Feed di dati del mercato finanziario
• Social
• Sistemi per punti vendita ed e-commerce
• Clickstream (record del comportamento degli utenti su un sito web)

L’analisi di queste informazioni produce insight in grado di supportare processi decisionali tempestivi e applicazioni in tempo reale, inclusa l’intelligenza artificiale agentica (AI). Ulteriori benefici dello streaming dei dati in tempo reale includono miglioramenti a livello di efficienza operativa, conservazione dei dati, gestione dei rischi e personalizzazione dei clienti.

Il data streaming in tempo reale è reso possibile da un'infrastruttura composta da un livello di ingestion, un motore di elaborazione in tempo reale e un livello di storage e servizio. Soluzioni come framework open source e piattaforme di data streaming supportano infrastrutture di streaming in tempo reale e aiutano le imprese a gestire in modo efficiente milioni di record tramite migliaia di pipeline di dati.

Immagina una fontana che zampilla. Un passante assetato si ferma e cerca di bere un sorso, ma l'acqua scorre così forte che riesce a malapena a ingoiare qualcosa. La maggior parte del liquido schizza direttamente fuori dalla bocca, bagnandogli i piedi. Per placare la sete, dovranno rimanere lì per un po', anzi, così a lungo che potrebbero decidere che lo sforzo non ne vale la pena.

Questo è il dilemma che le aziende devono affrontare quando cercano di utilizzare la potenza dei flussi di informazioni in rapida evoluzione, una delle fonti di business intelligence attualmente più preziose.

Cercare di catturare e elaborare quei dati con metodi tradizionali è simile alla sfida che affronta il passante assetato alla fontana fuori controllo: raggiungere il proprio obiettivo, che si tratti di insight fruibili o di un'idratazione adeguata, può essere un processo complicato che richiede tempi proibitivi.

Lo streaming di dati in tempo reale offre alle aziende un modo per utilizzare i dati in tempo reale rapido e ordinato.

Attraverso data ingestion ed elaborazione dei dati in tempo reale, le aziende possono prendere flussi di dati continui e rapidi e inserirli in sistemi di analytics in tempo reale che poi producono insight tempestivi e fruibili. Questi insight in tempo reale offrono un vantaggio competitivo in diversi settori e discipline.

I rivenditori possono regolare dinamicamente i prezzi sulla base di informazioni immediate sulla domanda dei consumatori. Le banche possono analizzare i dati delle transazioni ed effettuare il rilevamento delle frodi in tempo reale. I produttori possono rilevare i guasti delle macchine e risolverli prima che si verifichino tempi di inattività significativi.

L'agilità consentita dai dati in tempo reale viene amplificata se abbinata all'agentic AI. L'agentic AI utilizza i dati in tempo reale per supportare decisioni rapide e autonome nel mondo reale, come l'identificazione e la risposta alle minacce alla cybersecurity o l'adattamento delle rotte di spedizione durante i ritardi del traffico.

Senza lo streaming di dati in tempo reale, le aziende non sarebbero in grado di ottenere questi benefici, ma si affiderebbero a forme di acquisizione e elaborazione dei dati tradizionali e più lente.

Come soluzione moderna di elaborazione dati, lo streaming dati in tempo reale (e la gestione complessiva dei dati in streaming) si contrappongono all'approccio tradizionale, cioè l'elaborazione in batch. 

Nello streaming di dati in tempo reale, ogni singolo punto dati in arrivo viene elaborato non appena entra nel sistema di destinazione. Nell'elaborazione in batch, le organizzazioni aggregano e analizzano i set di dati in batch (dati batch) a intervalli fissi.

L'elaborazione in batch può automatizzare workload ripetitivi, come la generazione di report di routine. Permette inoltre alle organizzazioni di ottimizzare l'uso delle risorse stallando le attività in batch durante i periodi comodi, per esempio durante la notte, quando i sistemi non sono molto utilizzati.

Tuttavia, l'elaborazione batch non è sufficiente quando si tratta di esigenze aziendali che non possono aspettare la prossima esecuzione programmata. Per tempi di risposta più rapidi, le imprese si affidano a processi più rapidi, incluso lo streaming di dati in tempo reale.

Le aziende che utilizzano lo streaming di dati in tempo reale ottengono numerosi vantaggi, tra cui:

Lo streaming dei dati in tempo reale viene spesso utilizzato in modo intercambiabile con il termine "event streaming" per una buona ragione: la differenza tra i due è sottile.

L'event streaming cattura il flusso di record chiamati “eventi” (occorrenze o cambiamenti nel sistema o nell’ambiente) provenienti da diverse fonti di dati, come applicazioni e dispositivi IoT, quindi li trasporta per l’elaborazione immediata e, successivamente, per l'analytics o lo storage. Gli event stream sono in genere costituiti da dati in tempo reale.

Tuttavia, durante l'event streaming, il filtraggio dei dati avviene prima del loro movimento, riducendo significativamente le richieste sul sistema target. Sebbene questo possa rivelarsi un vantaggio fondamentale per alcune organizzazioni, l'event streaming può anche comportare uno svantaggio: l'analisi delle serie temporali e l'elaborazione del segnale (la manipolazione dei dati dei sensori e di altre informazioni per sbloccare valore) sono più difficili per l'event streaming rispetto al data streaming.

Nonostante questa distinzione, le soluzioni di data streaming ed event streaming in tempo reale sono le stesse. Le principali piattaforme di streaming di dati, come Apache Kafka, Amazon Kinesis di Amazon Web Services (AWS) e Redpanda, sono anche note come piattaforme di event streaming.

L'architettura dei dati che supporta lo streaming dati in tempo reale è l'architettura di streaming, con componenti di data engineering progettati per mantenere i dati in movimento ed evitare la stagnazione. I tre componenti di base sono:

• Ingestione
• Elaborazione
• Destinazione

Diverse fonti producono ed emettono continuamente punti dati. Questi dati in ingresso sono spesso illimitati, poiché vengono generati e continuano a fluire senza un endpoint prestabilito. Queste informazioni vengono acquisite dagli strumenti di data ingestion con connettori di streaming e quindi inviate a un processore. Le application programming interface (API) possono anche aiutare ad automatizzare la trasmissione di dati in tempo reale da varie fonti.

Nell'elaborazione in streaming (talvolta definita elaborazione dei dati in tempo reale), i dati vengono filtrati, arricchiti, trasformati o analizzati man mano che arrivano. L'AI e il machine learning possono essere impiegati per alimentare l'analisi dei dati e individuare pattern e altri insight chiave.

I dati elaborati vengono inviati a una destinazione per l’uso immediato (ad esempio in un’applicazione o in una dashboard) oppure per lo storage. Le organizzazioni spesso si affidano ai data lake e ai data lakehouse per lo storage dei dati in streaming perché possono gestire grandi volumi di dati a costi relativamente bassi. I dati in streaming possono anche essere memorizzati all'interno di data warehouse, che utilizzano processi ETL (estrazione, trasformazione e caricamento) per la trasformazione, l'organizzazione e la visualizzazione dei dati. 

Gli strumenti di streaming giusti e le corrette funzionalità di elaborazione sono critici per creare pipeline di streaming dei dati in tempo reale. Questi includono framework open source per lo streaming, piattaforme e strumenti basati su cloud per il data streaming e soluzioni di integrazione dei dati .

Apache Kafka, Apache Flink e Apache Spark Streaming sono framework e strumenti open source chiave per lo streaming di dati in tempo reale.

• Apache Kafka: una piattaforma distribuita che consente alle applicazioni di pubblicare o iscriversi a flussi di dati o event streams con distribuzione dei dati ad alta velocità.

• Apache Flink: un motore di elaborazione distribuito per le computazioni stateful (mantenimento del contesto dei dati attraverso gli eventi) e l'elaborazione di eventi complessi (rilevamento di modelli e relazioni negli event stream).

• Apache Spark Streaming: Spark Streaming è un'estensione del motore di elaborazione dei dati Spark. Offre un'elaborazione scalabile e tollerante agli errori dei flussi di dati in tempo reale.

Le soluzioni di streaming open source possono fornire la base per lo streaming di dati in tempo reale. Tuttavia, le aziende spesso si affidano a provider di cloud e piattaforme specializzate basate su cloud per un supporto aggiuntivo nella gestione dei dati in streaming, nella creazione di applicazioni di streaming e nella scalabilità.

Strumenti e piattaforme popolari includono Amazon Kinesis, Confluent, Microsoft Azure Stream Analytics, Google Cloud's Dataflow e IBM Event Streams.

Diversi tipi di trattamento dei dati richiedono strumenti di Integrazione differenti. Le piattaforme di dati in streaming includono funzionalità di integrazione, ma l'avvento di una soluzione più completa può aiutare le aziende a integrare workflow dati in streaming in tempo reale e altri tipi di workflow di elaborazione (ad esempio batch e ETL) all'interno della stessa soluzione. Questa funzionalità può aiutare a ridurre la proliferazione degli strumenti.

Per utilizzare con successo il data streaming in tempo reale, può essere utile considerare e pianificare le sfide insite nella sua implementazione.

La data ingestion, l'elaborazione e l'analytics on-demand, soprattutto per volumi di dati enormi e complessi, noti anche come big data, sono attività costose e ad alta intensità di risorse. Nel decidere se destinare fondi e risorse allo streaming dati in tempo reale, le imprese dovrebbero bilanciare i costi con quelli dei dati obsoleti e dei processi decisionali più lenti.

La tolleranza ai guasti (cioè la capacità di un sistema di continuare a funzionare nonostante il guasto di un componente) è cruciale per uno streaming dati in tempo reale di successo. Interruzioni e tempi di inattività nei sistemi di streaming dati in tempo reale potrebbero causare perdita di dati minando la velocità che distingue lo streaming dagli altri metodi di elaborazione.

Sono necessarie visioni complete delle pipeline di dati in streaming per evitare guasti e garantire prestazioni ottimali. Monitorare le metriche chiave della qualità dei dati e individuare rapidamente i problemi, come cambiamenti di schema e deriva dei dati, aiuta le aziende a garantire l'integrità dei dati e l'affidabilità della pipeline.

Lo streaming dei dati in tempo reale può includere il flusso continuo di dati sensibili o informazioni di identificazione personale (PII) soggette alle normative sulla privacy dei dati. Le misure per garantire pipeline sicure, tra cui la crittografia dei dati e i controlli degli accessi, possono aiutare le aziende a rispettare i regimi normativi e ad evitare le violazioni dei dati.