Toplu ve Akış İşleme: Her Biri Ne Zaman Kullanılır ve Neden Önemlidir

Toplu (batch) ve akış (stream) işleme, veriyi ele alma ve analiz etmede iki temel yaklaşımdır. Her iki yöntemi de anlamak, geçmişe dönük analizlerden gerçek zamanlı karar vermeye kadar farklı veri odaklı senaryolarda her yaklaşımın güçlü yanlarından yararlanmak için önemlidir.

Bir veri profesyoneli, her iki yaklaşımın güçlü ve zayıf yönlerini ve her birini ETL ve ELT süreçleri için en iyi nerede uygulayacağını bilmelidir. 

Bu yazıda, toplu ve akış işlemenin ne olduğunu, aralarındaki farkları ve özel kullanım durumunuz için doğru yaklaşımı nasıl seçeceğinizi tanımlayacağız. 

Toplu İşleme Nedir?

Toplu işleme, toplanan büyük veri hacimlerinin parçalar veya partiler (batch) halinde işlendiği bir yöntemdir.

Bu yaklaşım, gerçek zamanlı işlemeye ihtiyaç duyulmayan, kaynak yoğun işleri, tekrarlayan görevleri ve kapsamlı veri kümelerini yönetmede özellikle etkilidir. Veri ambarlama, ETL (Extract, Transform, Load) ve geniş ölçekli raporlama gibi uygulamalar için idealdir.

Çeşitli iş ihtiyaçlarını karşılamadaki esnekliği sayesinde, toplu işleme veri işleme için yaygın olarak benimsenen bir seçenek olmaya devam etmektedir.

Veri toplu işleme büyük ölçüde otomatiktir; süreç kurulduktan sonra minimum insan etkileşimi gerektirir. Görevler önceden tanımlanır ve sistem bunları genellikle kaynakların daha rahat kullanılabildiği yoğun olmayan saatlerde planlanan bir zaman çizelgesine göre yürütür.

İnsan müdahalesi genellikle başlangıç parametrelerini yapılandırmak, hata oluşursa sorun gidermek ve çıktıyı gözden geçirmekle sınırlıdır; bu da toplu işlemeyi büyük ölçekli veri görevlerini yönetmek için oldukça verimli ve düşük müdahaleli bir yaklaşım haline getirir.

Toplu işleme için çeşitli ETL araçları mevcuttur. Yaygın bir araç, kullanıcıların zamanlanmış çalışabilen ve basit izlemeye sahip veri orkestrasyon hatlarını hızla kurmasına olanak tanıyan Apache Airflow'dur. İş ihtiyaçlarınıza en uygun aracı bulmak için farklı araçları keşfedin!

Akış İşleme Nedir?

Akış işleme, bazen streaming processing veya gerçek zamanlı veri işleme olarak da adlandırılır; veriler sistemden akarken onları gerçek zamanlı olarak ele almak ve analiz etmek üzere tasarlanmış bir veri işleme yaklaşımıdır.

Verinin belirli aralıklarla planlı şekilde toplanıp büyük ve ayrık parçalar halinde işlendiği toplu işlemeden farklı olarak, akış işleme veriyi sürekli ve artımlı biçimde ele alır.

Veriler sensörler, loglar, işlemler, sosyal medya akışları veya diğer canlı veri kaynakları gibi çeşitli kaynaklardan toplanır. 

Veri akışları alındıkça işlenir; bu, verinin filtrelenmesi, dönüştürülmesi ve birleştirilmesi gibi bir dizi işlemi içerir. Bu sayede canlı analitik, uyarı tetikleme, gerçek zamanlı panolar veya daha ileri işlem için diğer sistemlere veri besleme gibi gerçek zamanlı uygulamalar mümkün olur. Bu içgörüler çoğu zaman anlık kararları etkilemek için kullanılır. 

Akış işleme uygulamaları arasında finansal piyasalar için gerçek zamanlı analitik, sahtekarlık tespiti, ağ trafiği izleme, öneri motorları ve daha fazlası yer alır.

Akış sistemleri, yüksek hızlı veriyi desteklemek için veri akışlarının ve işleme hatlarının sürekli izlenmesi ve yönetilmesine yönelik yetenekleri sıklıkla içerir. Buna sistem performansının, veri akışlarının sağlığının ve işleme görevlerinin sonuçlarının takibi dahildir. 

Popüler çerçevelerden biri AWS Kinesis ve Lambda birleşimidir. Amazon Kinesis, gerçek zamanlı akış verilerini toplamanıza, işlemenize ve analiz etmenize olanak tanıyan bulut tabanlı bir hizmettir; Lambda ise karmaşık işlevleri ve otomasyonu destekler.

Toplu İşleme ve Akış İşleme Arasındaki Farklar

Artık toplu ve akış süreçlerini tanımladığımıza göre, aralarındaki bazı farkları vurgulayalım.

Veri gecikmesi

Verinin ne kadar hızlı işlenip analiz edilebildiği açısından toplu ve akış yöntemleri belirgin şekilde farklılık gösterir.

• Akış işleme: Düşük. 
• Akış işleme, veriyi geldikçe işler ve gerçek zamana yakın analiz ve karar almayı mümkün kılar. Anlık yanıtların kritik olduğu uygulamalar için idealdir.
• Toplu işleme: Yüksek.
• Veri belirli bir süre boyunca toplanır ve planlanan aralıklarla partiler halinde işlenir. Analiz zamanlamasının kritik olmadığı senaryolar için uygundur.

Veri hacmi

Her bir yöntemin herhangi bir anda yönetebildiği veri miktarı da önemli ölçüde farklıdır.

• Akış işleme: Gerçek zamanlı. 
• Sürekli ve yüksek hacimli veriyi işleyebilir; ancak ölçeklenebilirlik sistemin tasarımına ve altyapısına bağlıdır. Gerçek zamanlı çok büyük veri hacimlerini yönetmek sağlam ve ölçeklenebilir sistemler gerektirir.
• Toplu işleme: Büyük partiler. 
• Genellikle parçalara bölünerek işlenebilen çok büyük veri hacimleri için daha uygundur. Toplu işleme sistemleri, işlemden önce muazzam miktarda veriyi bir araya getirebilir.

Karmaşıklık

Bu işleme yöntemlerini kurma ve sürdürme sırasında ortaya çıkan karmaşıklık, bir diğer önemli farktır.

• Akış işleme: Yüksek. 
• Sürekli veri akışlarını yönetmek, gerçek zamanlı işlemeyi sağlamak ve durum yönetimi ile hata toleransı konularını ele almak için karmaşık bir altyapı gerektirir.
• Toplu işleme: Düşük. 
• Toplu işleme sistemleri, verinin önceden tanımlı aralıklarda işlenmesi ve büyük ölçekli operasyonlara yönelik optimize edilebilmesi nedeniyle genellikle uygulaması ve yönetimi daha basittir.

Kullanım alanları

Farklı işleme yöntemleri farklı türde uygulama ve kullanım alanlarına uygundur.

• Akış işleme: Gerçek zamanlı içgörü ve anında aksiyon gerektiren senaryolar.
• Örnekler: marka duyarlılığı için sosyal medyanın izlenmesi, gerçek zamanlı trafik yönetimi veya canlı akış analitiği.
• Toplu işleme: Verinin anında aksiyon gerekmeksizin aralıklı olarak işlenebildiği senaryolar. 
• Örnekler: periyodik raporlama, veri ambarlama ve büyük ölçekli veri dönüşümleri.

Altyapı ve maliyet

Altyapı gereksinimleri ve buna bağlı maliyetler de toplu ve akış işlemeye göre farklılık gösterir.

• Akış işleme: 
• Altyapı: Sürekli veri akışlarını yönetmek için yüksek verimlilikte veri hatları, gerçek zamanlı işleme motorları ve çoğu zaman karmaşık dağıtık sistemler dahil, özel altyapı gerektirir. 
• Maliyet: Yüksek performanslı bilişim kaynaklarına, sürekli izlemeye ve gerçek zamanlı veriyi verimli yönetmek için ölçeklendirmeye ihtiyaç duyulması nedeniyle potansiyel olarak daha yüksektir.
• Toplu işleme:
• Altyapı: Veri ambarları veya Hadoop kümeleri gibi periyodik veri işleme ve depolamayı destekleyen altyapılar gerektirir. Akış sistemlerine kıyasla altyapı daha az karmaşık olabilir. 
• Maliyet: Büyük ölçekli işleme maliyetleri genellikle daha düşüktür; çünkü sürekli çalışmaya ihtiyaç duymadan mevcut depolama ve bilişim kaynaklarından yararlanabilir.

Toplu ve akış işleme: Farkların özeti

Toplu İşlemenin Yaygın Kullanım Alanları

Toplu işleme, özellikle büyük veri kümeleri veya rutin işlemlerin söz konusu olduğu durumlarda farklı iş ihtiyaçlarına hitap eden çeşitli uygulamalara sahiptir. Aşağıda, toplu işlemenin pratik bir çözüm sunduğu senaryolara ilişkin birkaç örnek yer almaktadır:

Veri ambarlama ve ETL

Toplu işleme, veri ambarlama ortamlarında ETL süreçleri için yaygın olarak kullanılır. Operasyonel sistemler üzerindeki etkiyi en aza indirirken veri ambarının tutarlı şekilde güncel kalmasını sağlar. 

Çeşitli kaynaklardan verileri bir araya getirmeye, uygun bir formata dönüştürmeye ve planlı aralıklarla merkezi bir veri ambarına verimli şekilde yüklemeye odaklanır. 

Periyodik raporlama

Birçok kuruluş aylık satış özetleri veya üç aylık performans değerlendirmeleri gibi periyodik raporlar üretmek için toplu işlemeyi kullanır. 

Verileri düzenli aralıklarla toplayıp işleyerek işletmeler, operasyonlarına ilişkin değerli içgörüler sunan kapsamlı raporları verimli şekilde üretebilir.

Tarihsel veri analizi

Toplu işleme, uzun süreler boyunca birikmiş büyük veri kümelerini düzenli olarak işleyip inceleyebildiğinden tarihsel verilerin analizine uygundur. 

İşletmeler, yıllara yayılan satış verilerini, müşteri etkileşimlerini veya operasyonel metrikleri tek bir toplu işte analiz edebilir. Bu kapsamlı analiz, operasyonel verimsizlikleri veya riskleri işaret eden eğilimleri ve anormallikleri belirlemeye yardımcı olabilir. 

Büyük ölçekli veri taşımaları

Toplu işleme, büyük miktardaki veriyi bir sistemden diğerine verimli şekilde taşıyabilir. Taşımayı partiler halinde işleyerek kuruluşlar, kesinti süresini en aza indirebilir, geçişi daha sorunsuz hale getirebilir ve veri bütünlüğünü koruyabilir.

Akış İşlemenin Yaygın Kullanım Alanları

Akış işleme, zamanında içgörü ve anında yanıtların kritik olduğu senaryolar için özellikle uygundur. İşte akış işlemenin öne çıktığı bazı somut örnekler.

Gerçek zamanlı analitik ve izleme

Akış işleme, gelen verinin gerçek zamanlı analizini mümkün kılar; eğilimler, müşteri davranışları ve potansiyel sorunlara ilişkin anında içgörüler sağlar. 

Örneğin, sosyal medyada olumsuz paylaşımlarda ani bir artış derhal tespit edilerek şirketin hızlı tepki vermesi sağlanabilir.

Sahtekarlık tespiti

İşlem kalıplarını gerçek zamanlı analiz ederek sistem, olağandışı harcama kalıpları veya beklenmedik konumlardan gelen işlemler gibi anormallikleri veya şüpheli davranışları tanımlayabilir ve dolandırıcılığı önlemek için uyarılar tetikleyebilir veya işlemleri engelleyebilir. Bu, hatalı işlemler riskini azaltarak hem tüketicileri hem de işletmeyi korur.

Canlı veri akışları ve olay işleme

Televizyon ağları, yayınlar sırasında canlı güncellemeler ve bilgiler sunmak için akış işlemeyi kullanır. 

Buna en iyi örnek spor karşılaşmalarıdır. Skorlar, oyuncu istatistikleri ve oyun içi aksiyonlar gibi gerçek zamanlı veri akışları işlenerek güncel bilgiler sunulur ve canlı yorumlar ile etkileşimli özelliklerle izleyici etkileşimi artırılır.

IoT veri işleme

Akıllı şehirlerde akış işleme, trafik ışıkları, parkmetreler ve toplu taşıma sistemlerine gömülü sensörlerden gelen verileri yönetir. Bu verilerin gerçek zamanlı analizi, trafik akışını optimize etmeye, hava kalitesini izlemeye ve toplu taşıma sistemlerini verimli şekilde yönetmeye yardımcı olur. 

Seyahat kalıplarındaki potansiyel sorunları işaret edebilecek anormallikleri tespit ederek, şehir yetkilileri proaktif düzenlemeler yapabilir ve trafiği azaltabilir.

Doğru Yaklaşımı Seçmek: Dikkate Alınacak Faktörler

Toplu ve akış işlemeden hangisini seçeceğinize karar verirken, iş gereksinimleri, veri özellikleri, gecikme ihtiyaçları, bütçe, kaynaklar ve teknoloji yığını gibi birçok faktörü göz önünde bulundurun. Bu bileşenler, işletmeniz ve veri ihtiyaçlarınız için ideal yaklaşımı belirler.

İş gereksinimleri

Her işletmenin benzersiz ihtiyaçları vardır ve veri iş akışının iş hedeflerini nasıl etkilediğini anlamak, doğru işleme çerçevesini uygulamak açısından hayati önem taşır.

• Toplu işleme: İşletmenizin ihtiyaçları periyodik raporlar üretmek, tarihsel verileri analiz etmek veya anında yanıtların kritik olmadığı geniş ölçekli veri dönüşümleri yapmak ise toplu işlemeyi seçin. Bu yaklaşım, aylık finansal raporlama veya gün sonu veri birleştirme gibi senaryolara uygundur.
• Akış işleme: İşletmeniz gerçek zamanlı içgörü ve anında aksiyon gerektiriyorsa akış işlemeyi tercih edin. Bu, sahtekarlık tespiti, canlı trafik yönetimi veya gerçek zamanlı müşteri etkileşimi gibi, zamanında veri analizinin karar alma ve operasyonel verimlilik için kritik olduğu uygulamalar için idealdir.

Veri özellikleri

Farklı veri türlerine en uygun işleme yöntemlerini bilin. Toplu işleme öngörülebilir veri kümeleriyle en iyi şekilde çalışırken, akış işleme daha değişken veri yapısını ele almak üzere tasarlanmıştır.

• Toplu işleme hemen analiz edilmesi gerekmeyen, tarihsel veya birleştirilmiş büyük veri hacimleri için en uygundur. Veriniz toplu halde toplanıp periyodik olarak işleniyorsa, toplu işleme bu iş yükünü verimli şekilde karşılar.
• Akış işleme geldiği anda işlenip analiz edilmesi gereken sürekli ve yüksek hızlı veriler için idealdir. Veriniz sürekli akıyor ve IoT sensörleri veya canlı sosyal medya akışları gibi gerçek zamanlı işlem gerektiriyorsa akış işleme bu ihtiyaçları karşılar.

Gecikme ihtiyaçları

İş ihtiyaçlarınızı anlamak önemlidir; ancak kabul edilebilir veri gecikmesi düzeyini anlamak kritik önemdedir. Verinin gerçek zamanlı mı yoksa periyodik olarak mı ele alınması gerektiği, toplu mu akış mı sorusundaki belirleyici faktör olacaktır.

• Toplu işleme: Uygulamanız belirli bir gecikmeyi tolere edebiliyor ve anında içgörü gerektirmiyorsa toplu işleme uygundur. Toplu işlemenin daha yüksek gecikmesi, gerçek zamanlı analizin zorunlu olmadığı rapor üretimi veya eğilim analizi gibi durumlar için kabul edilebilirdir.
• Akış işleme: Uygulamanız düşük gecikme ve gerçek zamanlı yanıtlar talep ediyorsa akış işlemeyi seçin. Canlı işlemlerin izlenmesi veya gerçek zamanlı anormallik tespiti gibi anında geri bildirim gerektiren senaryolar için bu yaklaşım gereklidir.

Bütçe ve kaynaklar

Bütçe ve kaynak kısıtları seçiminizi sınırlayabilir. Kuruluşunuz mevcut altyapıyı kullanmayı önceliklendirebilir ve siz de hatlarınızı bu altyapıya uyacak şekilde kurgulamak zorunda kalabilirsiniz.

• Toplu işleme: Genel olarak daha az karmaşıktır ve büyük veri hacimlerini ele almak için sıklıkla daha maliyet etkindir. Genellikle daha az sürekli bakım gerektirir ve daha az özel altyapıyla uygulanabilir; bu da geniş ölçekli veri operasyonları için daha bütçe dostu bir seçenek olmasını sağlar.
• Akış işleme: Sürekli veri akışlarını yönetmek için özel altyapı ve teknoloji gerektirdiğinden daha maliyetli olabilir. Gerçek zamanlı işleme motorları ve ölçeklendirme kaynakları için daha yüksek maliyetler içerebilir; bu nedenle bütçenizin bu ihtiyaçları karşılayabildiğinden emin olun.

Teknoloji yığını

Farklı teknoloji yığınlarının yetenekleri farklıdır ve araç seçimi, ihtiyaçlarınıza toplu mu yoksa akış işlemenin mi daha uygun olduğunu önemli ölçüde etkileyebilir.

• Toplu işleme: Mevcut teknoloji yığınımız Google BigQuery, Amazon Redshift veya Snowflake gibi modern veri ambarı çözümlerini içeriyorsa, toplu işlemeye yönelebilirsiniz. Apache Spark (batch modunda) veya Azure Data Factory gibi araçlar, büyük ölçekli toplu operasyonları yönetmek için sıklıkla kullanılır. Bu platformlar, verileri planlı aralıklarla işlemenize olanak tanır; bu da ETL/ELT hatları, periyodik raporlama ve veri birleştirme gibi görevler için idealdir.
• Akış işleme: Teknoloji yığınınız Apache Kafka, Apache Flink veya Amazon Kinesis gibi gerçek zamanlı işleme araçlarını içeriyor ve altyapınız sürekli veri akışlarını yönetmek üzere tasarlanmışsa, akış işleme daha uygun olabilir. Bu teknolojiler, düşük gecikmeli, gerçek zamanlı veri analitiği ve karar almayı desteklemek üzere tasarlanmıştır. Google Cloud Dataflow ve AWS Lambda gibi bulut yerel hizmetler, modern altyapılarda kesintisiz gerçek zamanlı veri işlemeyi kolaylaştırabilir.

Sonuç

Seçiminizi iş gereksinimleri, veri özellikleri, gecikme ihtiyaçları, bütçe ve mevcut teknolojiyle uyumlu hale getirmek, veri işleme ihtiyaçlarınız için en etkili yaklaşımı seçmenizi sağlayacaktır. 

Periyodik analizle büyük miktarda tarihsel veriyi işlemeniz gerekiyor ve bütçe kısıtlarınız varsa toplu işlemeyi seçin. Gerçek zamanlı veri analizi ve anında aksiyon kritikse ve daha karmaşık, yüksek performanslı bir altyapı için gerekli bütçe ve kaynaklara sahipseniz akış işlemeyi tercih edin. 

Benim deneyimime göre, akış yalnızca çok az senaryoda gereklidir. Çoğu zaman, toplu işleme yeterlidir.

ETL/ELT, akış işleme, toplu işleme ve hat kurma hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, DataCamp'in aşağıdaki kaynaklarını deneyin:

• ETL ve ELT: Farkları Anlamak ve Doğru Seçimi Yapmak
• Python ile ETL ve ELT
• En İyi 20 ETL Aracı Listesi
• Airflow ile ETL Hattı Kurma
• Akış Kavramları
• AWK Kinesis ve Lambda ile Akış Verisi