Te explicamos la Diferencia entre el tratamiento por lotes y el tratamiento por flujos con ejemplos y definiciones. Conoce todos los datos para distinguirlos fácilmente.
¿Cuál es la Diferencia entre el tratamiento por lotes y el tratamiento por flujos?
Los datos son la nueva moneda de cambio en la economía digital actual. Muchas organizaciones están aprovechando las tecnologías de big data y la nube para mejorar la infraestructura de TI tradicional y respaldar la cultura y la toma de decisiones basadas en datos, al tiempo que modernizan los centros de datos. Sin embargo, la virtualización y la automatización son solo una parte de la transición a un entorno de nube. Los enfoques para satisfacer las crecientes demandas empresariales tienen que adaptarse a la empresa. Mientras que la computación en nube es nada menos que un cambio revolucionario en la industria y las tecnologías basadas en la nube son la clave para garantizar una estructura de gestión de datos sofisticada, el reto es cómo conseguir que los datos se procesen más rápido: procesamiento por lotes o procesamiento por flujos. Cada uno tiene sus pros y sus contras, pero todo se reduce a su caso de uso empresarial. Echemos un vistazo a los dos enfoques y descubramos las diferencias entre ambos.
¿Qué es el tratamiento por lotes?
El procesamiento por lotes es un método para procesar grandes volúmenes de datos en un grupo o lote dentro de un intervalo de tiempo específico. Los sistemas ejecutan una serie de programas que toman un conjunto de archivos de datos como entrada, procesan los datos y producen un conjunto de archivos de datos como salida. Un buen ejemplo de procesamiento por lotes son los sistemas de nóminas y facturación, en los que todos los datos relacionados se recopilan y se mantienen hasta que la factura se procesa como un lote al final de cada mes. Es el procesamiento de los bloques de datos que ya se han almacenado durante un periodo de tiempo específico. Se denomina así porque los datos se recogen por lotes como conjuntos de registros y se procesan como una unidad. La salida es otro lote que puede reutilizarse como entrada si es necesario. La simplicidad y sofisticación del sistema por lotes también permite el procesamiento en paralelo, por ejemplo, Hadoop.
¿Qué es el procesamiento de flujos?
El tratamiento de flujos es un método utilizado para consultar flujos continuos de datos y detectar condiciones rápidamente en un periodo de tiempo limitado. En otras palabras, el procesamiento de flujos es el tratamiento de datos directamente a medida que se producen o reciben. Los sistemas de procesamiento de flujos suelen alimentarse de acciones que se producen en tiempo real, como mensajes de redes sociales, clics en páginas web, transacciones de comercio electrónico, lecturas de sensores, etc. Estos sistemas deben tener una tasa de procesamiento más rápida que la tasa de datos entrantes. La idea básica del procesamiento de flujos es que se supone que los sistemas son de larga duración y tratan con un flujo continuo de datos. Para obtener valor de los big data, los datos deben procesarse tan pronto como llegan, manteniendo al mismo tiempo la calidad de los datos. El procesamiento eficaz de flujos puede resolver una gran variedad de problemas del mundo real. Por ejemplo, el flujo puede utilizarse para la detección de fraudes, la toma de decisiones, el aprendizaje de patrones, etc.
Diferencia entre procesamiento por lotes y procesamiento por flujos
Definición
– El procesamiento por lotes es un método para procesar grandes volúmenes de datos en un grupo o lote dentro de un periodo de tiempo específico. Se denomina procesamiento por lotes porque los datos se recogen en lotes como conjuntos de registros y se procesan como una unidad. La salida es otro lote que puede reutilizarse como entrada si es necesario. Por otro lado, el procesamiento de flujo es un método de procesamiento de datos directamente a medida que se producen o reciben. Se utiliza para consultar flujos continuos de datos y detectar condiciones rápidamente en un periodo de tiempo limitado.
Modelo
– En el procesamiento por lotes, el sistema ejecuta una serie de programas que toman un conjunto de archivos de datos como entrada, procesan los datos y producen un conjunto de archivos de datos como salida. El componente de entrada se encarga de recopilar datos de múltiples fuentes, normalmente bases de datos, y el componente de procesamiento es responsable de realizar los cálculos utilizando estas entradas. Por último, el componente de salida genera resultados que se vuelven a escribir en las bases de datos. En el procesamiento de flujo, el sistema realiza el procesamiento en el registro más reciente de datos, lo que significa que los sistemas se alimentan de acciones que ocurren en tiempo real.
Ejemplo
– El mejor ejemplo de sistemas de procesamiento por lotes son los sistemas de nóminas y facturación en los que todos los datos relacionados se recopilan y se mantienen hasta que la factura se procesa como un lote al final de cada mes. Muchas plataformas de programación distribuida como MapReduce, Spark, GraphX y HTCondor son sistemas de procesamiento por lotes. El procesamiento de flujos se puede utilizar como una solución en línea para la detección de fraudes y para aplicaciones que necesitan una salida continua de datos entrantes, como el mercado de valores, mensajes de redes sociales, transacciones de comercio electrónico, lecturas de sensores, etc. Las plataformas de programación de Big Data como Storm, Spark Streaming y S4 son sistemas de procesamiento de flujos.
Procesamiento por lotes vs. Procesamiento por flujos: Cuadro comparativo
Resumen del procesamiento por lotes frente al procesamiento por flujos
Mientras que los sistemas de procesamiento por lotes son significativamente menos complejos y más sofisticados en comparación con los sistemas de procesamiento de flujo, el coste de los sistemas de procesamiento por lotes puede parecer menos factible para algunas empresas y organizaciones que no tienen hardware caro para empezar. Sin embargo, los sistemas de procesamiento de flujo se pueden utilizar en aplicaciones que necesitan una salida continua de los datos entrantes en tiempo real, como las aplicaciones de medios sociales, el mercado de valores, etc. Mientras que el procesamiento de flujo funciona mejor para casos de uso empresarial en los que el tiempo es una limitación, el procesamiento por lotes funciona bien cuando toda la información relacionada se ha almacenado previamente. Por lo tanto, todo se reduce a su caso de uso empresarial.
