ما هي معالجة تدفق البيانات؟

معالجة تدفق البيانات هي طريقة لاستيعاب البيانات وتحليلها فور توليدها في الوقت الفعلي.

على عكس المعالجة الدفعية التقليدية، التي تتعامل مع مجموعات البيانات الثابتة، فإن معالجة التدفق البيانات تتعامل مع التدفقات المستمرة للبيانات من مصادر مختلفة مثل أجهزة الاستشعار، ومنصات التواصل الاجتماعي، والمعاملات المالية، وأجهزة إنترنت الأشياء (IoT). يمكن تمثيل كل تغيير أو إجراء أو حدث يقع داخل هذه الأنظمة المصدرية في شكل "حدث"، ولهذا السبب يُشار أحياناً إلى معالجة التدفقات باسم "معالجة تدفقات الأحداث".

يساعد هذا النهج الفوري المؤسسات على الاستجابة الفورية للمعلومات الجديدة، مما يجعل معالجة تدفق البيانات خياراً مثالياً لتطبيقات مثل كشف الاحتيال، والتحليلات التنبؤية، وتجارب العملاء المخصصة. تُستخدم المنصات مثل Apache Kafka بشكل شائع لدعم معالجة التدفق من خلال تمكين الأنظمة من نشر كميات كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي ونقلها ومعالجتها بموثوقية وبنطاق واسع.

تعد معالجة تدفق البيانات مهمة أيضاً لتطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML)، والتي غالباً ما تعتمد على البيانات المحدثة باستمرار وفي الوقت المناسب لإنشاء تنبؤات ورؤى دقيقة. بدون معالجة تدفق البيانات، قد تعتمد النماذج على بيانات قديمة أو غير مكتملة، مما قد يقلل من دقة التنبؤ ويزيد من المخاطر.

تحتوي بنية معالجة تدفق البيانات على تقنيات وأنماط لاستيعاب تدفق البيانات ونقلها ومعالجتها وتحليلها في الوقت الفعلي.

في البنية النموذجية، تنتقل تدفقات البيانات المستمرة عبر منصة لتدفق البيانات، حيث يتم استيعابها وتخزينها وإتاحتها للأنظمة النهائية. تقوم أطر عمل وتطبيقات معالجة التدفق بمعالجة البيانات في الوقت الفعلي وتسليمها إلى الوجهات النهائية.

تتبع بعض بنيات معالجة التدفق أنماطاً بنيوية مثل Lambda أو Kappa. تستخدم بنية Lambda نهج المسار التوجيهي المزدوج الذي يجمع بين المعالجة الدفعية ومعالجة تدفق البيانات، وغالبًا ما يكون ذلك لدعم تحليل البيانات التاريخية والمعالجة ذات زمن الانتقال المنخفض. تستخدم بنية Kappa مسار معالجة تدفقيًا واحدًا لجميع البيانات، مما يساهم في تبسيط البنية الشاملة، وغالبًا ما يتم اختيارها للبيانات الموجهة بالأحداث.

توفر منصات البيانات المتدفقة الأساس لمسارات البيانات والتطبيقات في الوقت الفعلي. إنها بمثابة الممر الرئيسي لتبادل الرسائل وطبقة التخزين التي تتيح تدفق البيانات بين الأنظمة أو التطبيقات المولِّدة للأحداث، وبين الخدمات أو التطبيقات التي تُعالج تلك الأحداث أو تُحللها.

تعد منصة Apache Kafka واحدة من أكثر منصات المصادر المفتوحة استخداماً على نطاق واسع في مجال تدفق الأحداث. من خلال سجل الأحداث الموزّع والمستدام، تتيح Kafka للتطبيقات إمكانية نشر تدفقات البيانات، والاشتراك فيها، وتخزينها، وإعادة تشغيلها. هذه القدرات تجعلها مفيدة في مجالات التحليلات في الوقت الفعلي، وتكامل التطبيقات، وكشف الاحتيال، ومعالجة بيانات إنترنت الأشياء (IoT)، والبنى القائمة على الأحداث.

Confluent هي منصة لتدفق البيانات مبنية حول Apache Kafka. فهي توفر خدمات مدارة، وموصلات، وحوكمة، وإدارة المخططات، وأدوات الأمان ومعالجة التدفقات لمساعدة المؤسسات على تشغيل منصة Kafka على نطاق واسع.

تشمل منصات وخدمات تدفق البيانات الأخرى ما يلي:

• خدمات Kafka المُدارة: خدمات مستضافة على السحابة تتولى تشغيل وإدارة البنية التحتية لمنصة Kafka نيابةً عن المستخدمين.
  
  
• Amazon Kinesis: خدمة السحابة الأصلية لتدفق البيانات واستيعابها في الوقت الفعلي.
  
  
• Google Cloud Pub/Sub: خدمة بدون خادم للمراسلة واستيعاب الأحداث، مخصصة للتحليلات الفورية وتكامل التطبيقات.
  
  
• Microsoft Azure Event Hubs: هو خدمة استيعاب أحداث ذات إنتاجية عالية مخصصة لمعالجة أعباء عمل البيانات المتدفقة.

أطر معالجة تدفق البيانات هي أدوات يستخدمها المطورون لمعالجة وتحليل البيانات أثناء الحركة. بينما تركز منصات التدفق مثل Kafka على استيعاب الأحداث وتخزينها ونقلها، تركز أطر عمل معالجة تدفق البيانات على العمليات الحسابية والبرمجية: تصفية البيانات، وتحويلها، ودمجها، وتجميعها، وتحليلها أثناء انتقالها عبر مسار تدفق البيانات.

تتكامل العديد من أطر عمل معالجة التدفقات مع Kafka، حيث تستخدم موضوعات Kafka كمصدر للأحداث الواردة ووجهة للنتائج المعالجة.

تشمل أمثلة أطر عمل وأدوات معالجة تدفق البيانات ما يلي:

• Kafka Streams: مكتبة Java لبناء تطبيقات معالجة التدفقات مباشرة على Apache Kafka.
  
• ksqlDB: محرك معالجة تدفقات البيانات قائم على لغة SQL ومبني على تقنية Kafka Streams، يتيح للمطورين معالجة بيانات التدفقات والاستعلام عنها باستخدام صيغة SQL.
  
  
• Apache Flink: إطار عمل لمعالجة تدفق البيانات يتميز بإدارة الذاكرة الداخلية، ومصمم للعمليات الحسابية المستندة إلى الحالة ومعالجة الأحداث المعقدة. يتم استخدامه بشكل شائع لحالات الاستخدام مثل الكشف عن الغش والمراقبة.

• Apache Spark Structured Streaming: هو محرك لمعالجة تدفق البيانات تم بناؤه امتداداً لحل Apache Spark Streaming التقليدي، وهو يدعم التحليلات في الوقت الفعلي جنباً إلى جنب مع المعالجة الدفعية. وغالبًا ما يتم استخدامه للجمع بين تحليل البيانات المتدفقة والتاريخية.
  
  
• Apache Storm: نظام حسابي موزَّع في الوقت الفعلي لغرض معالجة تدفقات البيانات غير المحدودة بزمن انتقال منخفض للغاية.

تخيّل أنك تراقب العلامات الحيوية لمريضٍ ما ولكنك لا تفحص البيانات إلا كل بضع ساعات—في هذه الحالة، ستفوت مقدمي الرعاية الطبية تغيرات حرجة تتطلب إجراءً فورياً.

تواجه المؤسسات في مختلف القطاعات مخاطر متشابهة عندما تعتمد فقط على معالجة البيانات المؤجلة أو المعالجة القائمة على الدفعات.للعمل بسرعة ودقة، يحتاجون إلى الوصول إلى المعلومات فور حدوثها. تعالج أنظمة معالجة تدفق البيانات هذه الحاجة من خلال الاستيعاب والتحليل المستمر للبيانات في الوقت الفعلي، مما يقلل من زمن الانتقال الكامن في مهام عمل الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) المجدولة على دفعة واحدة.

من خلال المعالجة في الوقت الفعلي للبيانات الواردة من الأنظمة الموزعة عبر بيئات السحاب الهجينة والمتعددة—مثل قواعد البيانات العلائقية، وبحيرات البيانات، وقوائم انتظار الرسائل، وأجهزة إنترنت الأشياء (IoT)، وتطبيقات المؤسسات—تساعد معالجة تدفق البيانات المؤسسات على بناء رؤية أكثر توحيداً وفي الوقت الفعلي تقريباً للبيانات التشغيلية. يدعم هذا حالات الاستخدام مثل كشف حالات الخلل، ومنع الاحتيال، والتسعير الديناميكي، والتخصيص في الوقت الفعلي.

تزداد أهمية معالجة تدفق البيانات أيضاً من أجل توسيع نطاق مبادرات الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على بيانات محدثة باستمرار. مع نمو حجم البيانات وزيادة تعقيد النماذج، يجب أن تكون البنية التحتية لبيانات المؤسسات قادرة على معالجة التدفق العالي والتحجيم السريع عبر البيئات الموزعة.

تُظهر الأبحاث الصادرة عن معهد IBM Institute for Business Value أن حوالي نصف المؤسسات التي شملها الاستطلاع تضع في مقدمة أولوياتها تحسين أداء الشبكات، وتسريع معالجة البيانات، والحوسبة الموزعة لدعم أحمال التشغيل الحديثة. بدون القدرة على معالجة وتوصيل البيانات الضخمة في الوقت الفعلي، تواجه المؤسسات مخاطر تباطؤ الحصول على الرؤى، وانخفاض دقة النماذج، وتفويت الفرص لتحقيق ميزة تنافسية.

تلعب معالجة تدفق البيانات دوراً هاماً في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتطلب استجابة في الوقت الفعلي. فعلى سبيل المثال، غالباً ما تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي المخصصة للصيانة التنبؤية، وكشف الاحتيال، الأنظمة الذاتية، والتوصيات المخصصة على البيانات الحديثة فائقة السرعة لإنشاء تنبؤات أو اتخاذ قرارات في الوقت المناسب.

من خلال تمكين تطبيقات الذكاء الاصطناعي من استيعاب البيانات والتعامل معها فور إنشائها—سواء كانت قراءات للمستشعرات في المعدات الصناعية أو سلوك المستخدمين على موقع إلكتروني—تساعد معالجة تدفق البيانات أنظمة الذكاء الاصطناعي على الاستجابة للمتغيرات في الوقت الفعلي. تعمل هذه القدرة على تحسين دقة وملاءمة مخرجات الذكاء الاصطناعي. في الواقع، تشير ما يقرب من 55% من المؤسسات التي شملها الاستطلاع إلى أن تعزيز تجربة العملاء من خلال قدرات الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي يعد دافعاً أساسياً للاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، وذلك وفقاً لمعهد IBM Institute for Business Value.

كما تدعم معالجة تدفق البيانات نشر نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسينها. توفر مسارات تدفق البيانات بيانات في الوقت الفعلي إلى بحيرات البيانات أو مستودعات البيانات أو مخازن الميزات، مما يوجِد مصدراً مستمراً للبيانات لمراقبة النماذج وتقييمها وإعادة تدريبها بمرور الوقت.

توفر معالجة تدفق البيانات مجموعة واسعة من المزايا التي تساعد المؤسسات على الاستجابة الفورية للأحداث في الوقت الفعلي، وتحسين استخدام الموارد، ودمج مصادر البيانات المتنوعة عبر الأنظمة البيئية للبيانات، ودعم التطبيقات القائمة على البيانات. تشمل الميزات الرئيسية ما يلي:

• رؤى فورية لصناعة القرار أسرع
• قابلية التوسع والمرونة
• تجربة العملاء المحسّنة
• الكفاءة التشغيلية
• التكامل مع منظومة البيانات
• دعم البنى الهجينة

تتيح معالجة تدفق البيانات للمؤسسات تحليل البيانات فور إنشائها، مما يسمح باكتشاف أسرع للتوجهات، أو حالات الخلل، أو الفرص. من خلال تقليل زمن الانتقال بين توليد البيانات وتحليلها، يمكن للشركات الاستجابة للأحداث في غضون أجزاء من الثانية—وهو أمر بالغ الأهمية للأمن السيبراني، والكشف عن الغش، والمراقبة، وغيرها من أحمال العمل الحساسة لعامل الوقت.

يمكن لتقنيات معالجة البيانات المتدفقة التعامل مع أحجام هائلة من البيانات عبر الأنظمة الموزعة، وترقية السعة التوسعية ديناميكياً مع تغير مستويات الطلب. تمنح هذه المرونة الشركات القدرة على التكيف مع تقلبات أعباء العمل، ودمج مصادر البيانات المختلفة، ودعم حالات الاستخدام الجديدة دون الحاجة إلى إعادة هيكلة بنيتها التحتية.

يمكن لمعالجة تدفقات البيانات دعم إضفاء الطابع الشخصي في الوقت الفعلي من خلال محركات التوصية والواجهات الاستجابية. تساعد هذه القدرات الشركات على تقديم تفاعلات أكثر جاذبية وملاءمة مع العملاء.

يمكن أن تساعد المراقبة المستمرة وفي الوقت الفعلي للأنظمة، وسلاسل التوريد، والبنية التحتية، المؤسساتِ على تمكين الصيانة الاستباقية وتحسين العمليات، مما يقلل من أوقات التوقف عن العمل ويخفض التكاليف.

يمكن لمعالجة تدفق البيانات أن تغذي باستمرار البيانات في الوقت الفعلي داخل بحيرات البيانات، ومستودعات البيانات، وبحيرات مستودعات البيانات، ومسارات البيانات، مما يدعم سير عمل هندسة البيانات، والتحليلات، والتعلم الآلي، وذكاء الأعمال.

يمكن لتقنيات معالجة تدفق البيانات أن تكمل أنظمة المعالجة الدفعية، مما يساعد المؤسسات على تحليل البيانات التاريخية والبيانات في الوقت الفعلي على حد سواء. على سبيل المثال، يدعم Apache Spark كلاً من التحليلات الدفعية والتحليلات التدفقية، بينما يمكن لـ Apache Kafka العمل كأساس لتدفق الأحداث يتولى معالجة بيانات الأحداث لعمليات المعالجة النهائية.

في جوهرها، تتبع معالجة تدفق البيانات نموذجاً ثلاثي المراحل:

• الاستيعاب
• المعالجة
• المخرجات

أثناء مرحلة الاستيعاب، تقوم موصلات التدفق أو منصات تدفق الأحداث بالتقاط البيانات في الوقت الفعلي من مصادر متعددة، مثل أجهزة الاستشعار، والأجهزة المتصلة، وتطبيقات الهاتف المحمول، أو أنظمة المؤسسات. غالباً ما تكون البيانات الواردة غير محدودة وتصل بشكل مستمر، مما يعني أنه يتم إنشاؤها دون نقطة نهاية ثابتة ويمكن أن تنمو بشكل غير محدود مع وقوع أحداث جديدة. أدوات مثل Kafka Connect و Apache Pulsar هي أدوات رئيسية للتعامل مع استيعاب البيانات عالية السرعة.

في مرحلة المعالجة، يتم تحويل البيانات أو تصفيتها أو إثراؤها أو تحليلها عند وصولها. يمكن أن تشمل هذه المرحلة عمليات مثل تجميع المقاييس، اكتشاف الخلل، ربط عدة تدفقات أو تطبيق نماذج التعلم الآلي للاستدلال في الوقت الفعلي.

تُعد معالِجات التدفق ذات قيمة خاصة في بيئات البيانات الكبيرة، حيث يتعين على المؤسسات إدارة وتحليل كميات هائلة من البيانات سريعة الحركة والمتدفقة من مصادر متنوعة. يتم تنظيم هذه العمليات وتنسيقها من خلال مسارات المعالجة، والتي تُحدد تسلسل التحويلات والمنطق البرمجي المُطبّق أثناء تدفق البيانات عبر النظام.

يمثّل تدفق المخرجات المرحلة النهائية، حيث يتم تسليم البيانات المعالَجة إلى الأنظمة النهائية مثل لوحات المعلومات الفورية للمراقبة، أو قواعد البيانات للتخزين، أو الأنظمة المؤتمتة التي تُطلق سير العمل والتنبيهات. وفي كثير من الحالات، يتم أيضاً توجيه البيانات المعالجة إلى بحيرة بيانات للاستكشاف المرن، أو إلى مستودع بيانات للاستعلام المنظم وإعداد التقارير.

في حين أن معالجة تدفقات البيانات توفر العديد من المزايا، إلا أنها قد تفرض أيضًا تحديات عبر أبعاد متعددة تتعلق بإدارة البيانات، والبنية، والتكامل، والعمليات:

• إدارة البيانات ذات الحجم الهائل والسرعة الفائقة والمستمدة من مصادر متنوعة
• دمج معالجة التدفق في استراتيجية بيانات أوسع
• تصميم واجهات برمجة تطبيقات موثوقة ومنطق التطبيق في الوقت الفعلي
• اختيار لغات البرمجة المناسبة
• الحفاظ على اتساق البيانات وحوكمة المخطط
• دعم الاستعلامات في الوقت الفعلي والتحليلات الهجينة

تنتج المدخلات الواردة من الأنظمة والأجهزة المتنوعة أحجاماً هائلة من البيانات سريعة الحركة التي تتطلب معالجة ذات زمن انتقال منخفض. وللتعامل مع هذا الأمر بفعالية، تحتاج المؤسسات إلى محركات معالجة التدفقات وأنظمة تصميم يمكنها التوسع أفقيًا، وتوزيع أعباء العمل عبر العُقد، والحفاظ على مستوى الأداء مع تقلب أحجام البيانات.

يجب على المؤسسات أيضا أن تأخذ في الاعتبار كيف تتناسب معالجة تدفق البيانات مع منظومة البيانات الأوسع. يمكن أن ينطوي هذا التكامل على تحديات؛ نظراً لأن فِرق البيانات ستحتاج إلى تحديد البيانات التي ينبغي معالجتها في الوقت الفعلي، وتلك التي ينبغي تخزينها لتحليلها لاحقاً، وكيفية تفاعل الأنظمة المتدفقة مع التطبيقات ومسارات نقل البيانات الحالية.

غالباً ما تتفاعل تطبيقات التدفق مع الخدمات الأخرى من خلال واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، والواجهات الموجهة بالأحداث، والخدمات المصغرة، والتي تم تصميمها لتوفير اتصالات ذات زمن انتقال منخفض وقدرة على تحمل الأخطاء. بالإضافة إلى ذلك، ينبغي على المطورين مراعاة تعقيد الخوارزميات المستخدمة لتحليل البيانات المتدفقة، سواء كان ذلك لاكتشاف أنماط الخلل، أو النمذجة التنبؤية، أو اتخاذ القرار في الوقت الفعلي.

تتطلب معالجة تدفق البيانات من فرق العمل اختيار الأدوات ولغات البرمجة التي تتوافق مع احتياجاتهم المتعلقة بالأداء، وقابلية التوسع، والتطوير. غالبا ما يلجأ المطورون إلى Java و Python، ولكل منهما أغراض مختلفة ضمن منظومة معالجة التدفقات. تُستخدم لغة Java عادةً لبناء مسارات معالجة بيانات قابلة للتوسع وعالية الكفاءة في أطر عمل مثل Apache Kafka و Apache Flink، في حين تُستخدم لغة Python لأغراض النمذجة الأولية السريعة ودمج نماذج التعلم الآلي في تدفقات عمل البيانات المتدفقة.

للحفاظ على اتساق البيانات وقابليتها للتفسير أثناء تدفقها عبر النظام، تعتمد منصات معالجة التدفقات على المخططات، والتي تُحدد تنسيق البيانات وأنواعها وبنيتها. تساعد هذه المخططات في التحقق من الصحة البيانات عبر العُقد الموزعة وتدعم الاستعلام في الوقت الفعلي. في غياب حوكمة قوية للمخططات، يمكن للتغييرات في تنسيقات الأحداث أن تؤدي إلى عطل في التطبيقات التابعة، أو لوحات المعلومات، أو مسارات تدفق التعلم الآلي.

تُوفر العديد من منصات معالجة تدفق البيانات واجهات شبيهة بلغة SQL، تتيح للمستخدمين تصفية وتجميع وربط البيانات المتدفقة دون الحاجة إلى كتابة تعليمات برمجية معقدة. ومع ذلك، قد يكون الاستعلام عن البيانات أثناء الحركة أمرًا صعبًا. تحتاج المؤسسات أيضاً إلى دمج أنظمة التدفق مع بيئات التحليلات الدفعية والتاريخية لدمج الرؤى اللحظية الفورية مع السياق التاريخي، وهو ما قد يزيد من درجة التعقيد.

تتبنى المؤسسات بمختلف قطاعاتها تطبيقات معالجة تدفق البيانات لاتخاذ الإجراءات الفورية بشأن البيانات بمجرد إنشائها. فيما يلي أمثلة على كيفية استفادة القطاعات المختلفة من معالجة تدفق البيانات لتحسين الكفاءة، وتعزيز النتائج الصحية للمرضى، وزيادة تفاعل العملاء، والمزيد.

يعتمد الاختيار بين معالجة تدفق البيانات والمعالجة الدفعية على طبيعة البيانات ومدى همية الرؤى وتعقيد التحليل.

معالجة تدفق البيانات مثالية لأحمال التشغيل التي تتطلب استجابة في الوقت الحقيقي أو زمن شبه حقيقي. على سبيل المثال، تتيح معالجة التدفق تحليل البيانات في الوقت الفعلي والمراقبة المباشرة والتوصيات المخصصة وإدارة المخزون الديناميكي لأنها يمكن أن تعالج كميات هائلة من البيانات باستمرار أثناء تدفقها عبر مسارات البيانات.

من ناحية أخرى، تكون المعالجة الدفعية أكثر ملاءمة عند العمل مع كميات كبيرة من البيانات التاريخية أو عندما يكون الزمن الانتقال أقل أهمية. وهي تُستخدم عادةً في مهام مثل إعداد التقارير وتخزين البيانات وتحليل الاتجاهات طويلة الأجل، حيث يتم جمع البيانات من مصادر بيانات متعددة وتخزينها ومعالجتها على فترات زمنية مجدولة.

يمكن أن تكون المعالجة الدفعية أبسط في التنفيذ وأكثر توفيراً لأعباء العمل التي لا تتطلب نتائج فورية. في العديد من البنى الحديثة، تجمع المؤسسات بين النهجين: استخدام معالجة التدفق للحصول على رؤى فورية والمعالجة الدفعية لتحليل أعمق وبأثر رجعي. يعمل هذا النموذج الهجين على زيادة قيمة كل من البيانات الفورية والبيانات التاريخية.