Processamento em lote versus processamento em fluxo: Quando usar cada um e por que é importante

O processamento em lote e em fluxo são duas abordagens fundamentais para o manuseio e a análise de dados. Compreender os dois métodos é importante para aproveitar os pontos fortes de cada abordagem em diferentes cenários orientados por dados, desde a análise histórica até a tomada de decisões em tempo real.

Um profissional de dados deve entender os pontos fortes e fracos de ambas as abordagens e o melhor lugar para implementar cada abordagem em seus processos de ETL e ELT. 

Neste artigo, definiremos o processamento em lote e em fluxo, suas diferenças e como escolher a abordagem certa para o seu caso de uso específico. 

O que é processamento em lote?

O processamento em lote é um método no qual grandes volumes de dados coletados são processados em partes ou lotes.

Essa abordagem é especialmente eficaz para trabalhos com uso intensivo de recursos, tarefas repetitivas e gerenciamento de conjuntos de dados extensos em que o processamento em tempo real não é necessário. Ele é ideal para aplicativos como data warehouse, ETL (Extract, Transform, Load) e relatórios em grande escala.

Devido à sua versatilidade para atender a várias necessidades comerciais, o processamento em lote continua sendo uma opção amplamente adotada para o processamento de dados.

O processamento de dados em lote é principalmente automatizado, exigindo o mínimo de interação humana depois que o processo é configurado. As tarefas são predefinidas e o sistema as executa de acordo com um cronograma programado, normalmente fora do horário de pico, quando os recursos de computação estão prontamente disponíveis.

O envolvimento humano geralmente se limita à configuração dos parâmetros iniciais, à solução de erros, caso ocorram, e à revisão dos resultados, o que torna o processamento em lote uma abordagem altamente eficiente e sem intervenção humana para o gerenciamento de tarefas de dados em grande escala.

Há uma variedade de ferramentas de ETL para processamento em lote. Uma ferramenta comum é o Apache Airflow, que permite que os usuários criem rapidamente pipelines de orquestração de dados que podem ser executados em um cronograma definido e ter um monitoramento simples. Explore diferentes ferramentas para encontrar a que melhor se adapta às necessidades de sua empresa!

O que é processamento de fluxo?

O processamento de fluxo, às vezes chamado de processamento de fluxo ou processamento de dados em tempo real, é uma abordagem de processamento de dados projetada para manipular e analisar dados em tempo real à medida que eles fluem por um sistema.

Diferentemente do processamento em lote, que envolve a coleta e o processamento de dados em blocos grandes e discretos em intervalos programados, o processamento de fluxo lida com os dados de forma contínua e incremental.

Os dados são coletados de várias fontes, como sensores, registros, transações, feeds de mídia social ou outras fontes de dados em tempo real. 

Os fluxos de dados são processados à medida que são recebidos, envolvendo uma série de operações, como filtragem, transformação e agregação de dados. Isso permite a implementação em tempo real, como análise ao vivo, acionamento de alertas, painéis de controle em tempo real ou alimentação de outros sistemas para ações adicionais. Essas percepções são frequentemente usadas para influenciar decisões imediatas. 

Os aplicativos de processamento de streaming incluem análise em tempo real para mercados financeiros, detecção de fraudes, monitoramento de tráfego de rede, mecanismos de recomendação e muito mais.

Os sistemas de streaming geralmente incluem recursos para monitoramento e gerenciamento constantes de fluxos de dados e pipelines de processamento para dar suporte a dados de alta velocidade. Isso inclui rastrear o desempenho do sistema, a integridade dos fluxos de dados e os resultados das tarefas de processamento. 

Uma estrutura popular é o AWS Kinesis, que é combinado com o Lambda. O Amazon Kinesis é um serviço baseado em nuvem que permite que você colete, processe e analise dados de streaming em tempo real, enquanto o Lambda oferece suporte a funções complexas e automação.

Diferenças entre processamento em lote e processamento de streaming

Agora que definimos os processos em lote e de fluxo contínuo, vamos destacar algumas de suas diferenças.

Latência de dados

Os métodos em lote e de streaming têm diferenças distintas quando se considera a rapidez com que os dados podem ser processados e analisados.

• Processamento de streaming: Baixo. 
• O processamento de streaming lida com os dados à medida que eles chegam, permitindo a análise e a tomada de decisões quase em tempo real. Isso é ideal para aplicações em que respostas imediatas são cruciais.
• Processamento em lote: Alta.
• Os dados são coletados durante um período e processados em partes em intervalos programados. Essa abordagem é adequada para cenários em que o tempo da análise é menos crítico.

Volume de dados

A quantidade de dados que cada método pode gerenciar em um determinado momento também varia significativamente.

• Processamento de streaming: Em tempo real. 
• Ele pode lidar com grandes volumes de dados contínuos, mas a escalabilidade depende do projeto e da infraestrutura do sistema. O gerenciamento de grandes volumes de dados em tempo real exige sistemas robustos e dimensionáveis.
• Processamento em lote: Pedaços grandes. 
• Normalmente, é mais adequado para grandes volumes de dados que podem ser processados em partes. Os sistemas de processamento em lote podem agregar grandes quantidades de dados antes do processamento.

Complexidade

A complexidade envolvida na configuração e manutenção desses métodos de processamento é outra diferença importante.

• Processamento de streaming: Alta. 
• Requer uma infraestrutura complexa para gerenciar fluxos de dados contínuos, garantir o processamento em tempo real e lidar com problemas de gerenciamento de estado e tolerância a falhas.
• Processamento em lote: Baixo. 
• Os sistemas de processamento em lote geralmente são mais simples de implementar e gerenciar, pois o processamento de dados é feito em intervalos predefinidos e pode ser otimizado para operações em grande escala.

Casos de uso

Diferentes métodos de processamento se prestam a diferentes tipos de aplicativos e casos de uso.

• Processamento de streaming: Cenários que exigem percepções em tempo real e ação imediata.
• Entre os exemplos estão o monitoramento de mídias sociais para verificar o sentimento da marca, o gerenciamento de tráfego em tempo real ou a análise de transmissão ao vivo.
• Processamento em lote: Cenários em que os dados podem ser processados em intervalos sem ação imediata. 
• Entre os exemplos estão relatórios periódicos, data warehouse e transformações de dados em grande escala.

Infraestrutura e custo

Os requisitos de infraestrutura e os custos associados também diferem entre o processamento em lote e em fluxo contínuo.

• Processamento de streaming: 
• Infraestrutura: Requer infraestrutura especializada para lidar com fluxos de dados contínuos, incluindo pipelines de dados de alto rendimento, mecanismos de processamento em tempo real e, muitas vezes, sistemas distribuídos complexos. 
• Custo: Potencialmente maior devido à necessidade de recursos de computação de alto desempenho, monitoramento contínuo e dimensionamento para gerenciar dados em tempo real com eficiência.
• Processamento em lote:
• Infraestrutura: Normalmente, você precisa de uma infraestrutura que ofereça suporte ao processamento e armazenamento de dados periódicos, como data warehouses ou clusters do Hadoop. A infraestrutura pode ser menos complexa em comparação com os sistemas de streaming. 
• Custo: Os custos de processamento em larga escala geralmente são menores, pois podem aproveitar os recursos de armazenamento e computação existentes sem exigir operações contínuas.

Processamento em lote versus processamento de streaming: Resumo das diferenças

Casos de uso comuns para processamento em lote

O processamento em lote tem diversas aplicações que atendem a diferentes necessidades comerciais, especialmente em situações que envolvem grandes conjuntos de dados ou operações de rotina. A seguir, você encontrará vários exemplos de cenários em que o processamento em lote serve como uma solução prática:

Data warehousing e ETL

O processamento em lote é comumente usado em ambientes de warehouse de dados para processos de ETL. Isso garante que o data warehouse esteja sempre atualizado e minimiza o impacto nos sistemas operacionais. 

Ele se concentra na agregação de dados de várias fontes, transformando-os em um formato adequado e carregando-os com eficiência em um data warehouse centralizado em intervalos programados. 

Relatórios periódicos

Muitas organizações usam o processamento em lote para gerar relatórios periódicos, como resumos de vendas mensais ou análises de desempenho trimestrais. 

As empresas podem produzir com eficiência relatórios abrangentes que fornecem insights valiosos sobre suas operações, coletando e processando dados em intervalos regulares.

Análise de dados históricos

O processamento em lote é adequado para analisar dados históricos, pois pode processar e examinar regularmente grandes conjuntos de dados acumulados durante longos períodos. 

As empresas podem analisar anos de dados de vendas, interações com clientes ou métricas operacionais em um único trabalho em lote. Essa análise abrangente pode ajudar a identificar tendências e anomalias que indiquem ineficiências ou riscos operacionais. 

Migrações de dados em grande escala

O processamento em lote pode mover com eficiência grandes volumes de dados de um sistema para outro. Ao processar a migração em lotes, as organizações podem minimizar o tempo de inatividade e garantir uma transição mais suave, mantendo a integridade dos dados.

Casos de uso comuns para processamento de streaming

O processamento de streaming é particularmente adequado para cenários em que insights oportunos e respostas imediatas são essenciais. Aqui estão alguns exemplos específicos de onde o processamento de streaming se destaca.

Análise e monitoramento em tempo real

O processamento de streaming permite a análise em tempo real dos dados recebidos, fornecendo insights instantâneos sobre tendências, comportamento do cliente e possíveis problemas. 

Por exemplo, um aumento repentino de menções negativas nas mídias sociais pode ser detectado imediatamente, permitindo que a empresa responda rapidamente.

Detecção de fraudes

Ao analisar os padrões de transação em tempo real, o sistema pode identificar anomalias ou comportamentos suspeitos - como padrões de gastos incomuns ou transações de locais inesperados - e acionar alertas ou bloquear transações para evitar fraudes. Isso protege tanto os consumidores quanto a empresa, reduzindo o risco de transações errôneas.

Feeds de dados ao vivo e processamento de eventos

As redes de televisão usam o processamento de streaming para fornecer atualizações e informações ao vivo durante as transmissões. 

Um ótimo exemplo são os eventos esportivos. Os fluxos de dados em tempo real (como pontuações, estatísticas de jogadores e ações de jogo a jogo) são processados para fornecer informações atualizadas e aumentar o envolvimento do espectador com comentários ao vivo e recursos interativos.

Processamento de dados de IoT

Em cidades inteligentes, o processamento de streaming gerencia dados de sensores incorporados em semáforos, parquímetros e sistemas de transporte público. A análise em tempo real desses dados ajuda a otimizar o fluxo de tráfego, monitorar a qualidade do ar e gerenciar os sistemas de transporte público com eficiência. 

Ao detectar anomalias nos padrões de viagem que possam indicar possíveis problemas, as autoridades municipais podem fazer ajustes proativos e minimizar o tráfego.

Escolhendo a abordagem correta: Fatores a serem considerados

Ao decidir entre processamento em lote e streaming, considere vários fatores, como requisitos comerciais, características dos dados, necessidades de latência, orçamento, recursos e pilha de tecnologia. Esses componentes determinam a abordagem ideal para sua empresa e suas necessidades de dados.

Requisitos de negócios

Cada empresa tem necessidades exclusivas, e entender como o fluxo de trabalho de dados afeta as metas da empresa é vital para implementar a estrutura de processamento adequada.

• Processamento em lote: Escolha o processamento em lote se as necessidades de sua empresa envolverem a geração de relatórios periódicos, a análise de dados históricos ou a realização de transformações de dados em grande escala, em que respostas imediatas não são cruciais. Essa abordagem é adequada a cenários como relatórios financeiros mensais ou agregação de dados no final do dia.
• Processamento de fluxo: Opte pelo processamento de streaming se sua empresa precisar de insights em tempo real e ações imediatas. Isso é ideal para aplicativos como detecção de fraudes, gerenciamento de tráfego ao vivo ou envolvimento do cliente em tempo real, em que a análise de dados em tempo hábil é essencial para a tomada de decisões e a eficiência operacional.

Características dos dados

Saiba quais métodos de processamento são mais adequados para diferentes tipos de dados. O processamento em lote funciona melhor com conjuntos de dados previsíveis, enquanto o processamento em fluxo é projetado para lidar com uma estrutura de dados mais variável.

• Processamento em lote é mais adequado para grandes volumes de dados históricos ou agregados que não precisam ser analisados imediatamente. Se os seus dados forem coletados em massa e processados periodicamente, o processamento em lote lidará com essa carga de trabalho de forma eficiente.
• Processamento de fluxo é ideal para dados contínuos e de alta velocidade que precisam ser processados e analisados à medida que chegam. O processamento de streaming atenderá a essas demandas se os seus dados fluírem constantemente e exigirem processamento em tempo real, como dados de sensores de IoT ou feeds de mídia social ao vivo.

Necessidades de latência

Entender as necessidades de sua empresa é importante, mas entender quanto atraso de dados é aceitável é crucial. O fato de os dados precisarem estar em tempo real ou poderem ser tratados periodicamente será o fator decisivo entre lote e streaming.

• Processamento em lote: Se o seu aplicativo puder tolerar algum atraso e não exigir insights imediatos, o processamento em lote será adequado. A latência mais alta do processamento em lote é aceitável para gerar relatórios ou analisar tendências em que a análise em tempo real não é essencial.
• Processamento de fluxo: Escolha o processamento de streaming se o seu aplicativo exigir baixa latência e respostas em tempo real. Essa abordagem é necessária para cenários que exigem feedback imediato, como o monitoramento de transações em tempo real ou a detecção de anomalias em tempo real.

Orçamento e recursos

As restrições de orçamento e recursos podem limitar sua escolha. Sua organização pode priorizar a utilização da infraestrutura existente, e você deve fazer com que seus pipelines se encaixem nessa infraestrutura existente.

• Processamento em lote: Em geral, o processamento em lote é menos complexo e, muitas vezes, mais econômico para lidar com grandes volumes de dados. Normalmente, exige menos manutenção contínua e pode ser implementado com uma infraestrutura menos especializada, o que o torna uma opção mais econômica para operações de dados em grande escala.
• Processamento de fluxo: O processamento de streaming pode ser mais caro devido à necessidade de infraestrutura e tecnologia especializadas para lidar com fluxos de dados contínuos. Isso pode envolver custos mais altos para mecanismos de processamento em tempo real e recursos de dimensionamento, portanto, garanta que seu orçamento possa acomodar essas necessidades.

Pilha de tecnologia

Pilhas de tecnologia diferentes têm recursos variados, e a escolha das ferramentas pode afetar significativamente o fato de o processamento em lote ou streaming atender melhor às suas necessidades.

• Processamento em lote: Se a sua pilha de tecnologia existente inclui soluções modernas de data warehouse, como Google BigQuery, Amazon Redshift ou Snowflake, você pode se inclinar para o processamento em lote. Ferramentas como o Apache Spark (em modo de lote) ou o Azure Data Factory são frequentemente empregadas para lidar com operações em lote em grande escala. Essas plataformas permitem que você processe grandes quantidades de dados em intervalos programados, o que as torna ideais para tarefas como pipelines de ETL/ELT, relatórios periódicos e agregação de dados.
• Processamento de fluxo: Se a sua pilha de tecnologia incluir ferramentas de processamento em tempo real, como Apache Kafka, Apache Flink ou Amazon Kinesis, e sua infraestrutura for projetada para lidar com fluxos de dados contínuos, o processamento de streaming poderá ser mais adequado. Essas tecnologias foram projetadas para oferecer suporte à análise de dados e à tomada de decisões com baixa latência e em tempo real. Serviços nativos da nuvem, como o Google Cloud Dataflow e o AWS Lambda, podem facilitar o processamento de dados em tempo real em infraestruturas modernas.

Conclusão

Alinhar a sua escolha com os requisitos comerciais, as características dos dados, as necessidades de latência, o orçamento e a tecnologia existente garantirá que você selecione a abordagem mais eficaz para as suas necessidades de processamento de dados. 

Escolha o processamento em lote se você precisar lidar com grandes volumes de dados históricos com análises periódicas e tiver restrições orçamentárias. Opte pelo processamento de streaming se a análise de dados em tempo real e as ações imediatas forem cruciais e se você tiver o orçamento e os recursos necessários para uma infraestrutura mais complexa e de alto desempenho. 

Na minha experiência, o streaming é necessário apenas em poucos cenários. Na maioria das vezes, você pode usar o processamento em lote.

Se você quiser saber mais sobre ETL/ELT, processamento de fluxo, processamento em lote e criação de pipelines, experimente os seguintes recursos do DataCamp:

• ETL vs ELT: Entendendo as diferenças e fazendo a escolha certa
• ETL e ELT em Python
• Lista das 20 melhores ferramentas de ETL
• Criação de pipeline de ETL com o Airflow
• Conceitos de streaming
• Transmissão de dados com AWK Kinesis e Lambda