Différence entre le traitement par lots et le traitement en continu

Les données sont la nouvelle monnaie d’échange dans l’économie numérique d’aujourd’hui. De nombreuses organisations s’appuient sur les technologies big data et cloud pour améliorer l’infrastructure informatique traditionnelle et soutenir une culture et une prise de décision basées sur les données, tout en modernisant les centres de données. Toutefois, la virtualisation et l’automatisation ne constituent qu’une partie de la transition vers un environnement en nuage. Les approches visant à répondre aux demandes croissantes des entreprises doivent être adaptées à l’entreprise. Alors que l’informatique en nuage n’est rien de moins qu’un changement révolutionnaire dans l’industrie et que les technologies basées sur l’informatique en nuage sont la clé pour assurer une structure sophistiquée de gestion des données, le défi est de savoir comment traiter les données plus rapidement – traitement par lots ou traitement en flux. Chacune a ses avantages et ses inconvénients, mais tout dépend du cas d’utilisation de votre entreprise. Examinons les deux approches et découvrons les différences entre elles.

Qu’est-ce que le traitement par lots ?

Le traitement par lots est une méthode de traitement de gros volumes de données dans un groupe ou un lot dans un intervalle de temps spécifique. Les systèmes exécutent une série de programmes qui prennent un ensemble de fichiers de données en entrée, traitent les données et produisent un ensemble de fichiers de données en sortie. Un bon exemple de traitement par lots est celui des systèmes de paie et de facturation, où toutes les données connexes sont collectées et conservées jusqu’à ce que la facture soit traitée par lots à la fin de chaque mois. Il s’agit du traitement de blocs de données qui ont déjà été stockés pendant une période spécifique. On l’appelle ainsi parce que les données sont collectées par lots sous forme d’ensembles d’enregistrements et traitées en tant qu’unité. Le résultat est un autre lot qui peut être réutilisé comme entrée si nécessaire. La simplicité et la sophistication du système de traitement par lots permettent également le traitement parallèle, par exemple Hadoop.

Qu’est-ce que le Stream Processing ?

Le traitement de flux est une méthode utilisée pour interroger un flux continu de données et détecter rapidement des conditions dans un laps de temps limité. En d’autres termes, le traitement en continu consiste à traiter les données directement au moment où elles sont produites ou reçues. Les systèmes de traitement de flux se nourrissent souvent d’actions qui se produisent en temps réel, telles que les messages des médias sociaux, les clics sur les pages web, les transactions de commerce électronique, les relevés de capteurs, etc. Ces systèmes doivent avoir un taux de traitement plus rapide que le taux de données entrantes. L’idée de base du traitement en flux est que les systèmes sont censés fonctionner longtemps et traiter un flux continu de données. Pour tirer parti des big data, les données doivent être traitées dès qu’elles arrivent, tout en préservant leur qualité. Un traitement efficace des flux peut résoudre une grande variété de problèmes réels. Par exemple, le flux peut être utilisé pour la détection des fraudes, la prise de décision, l’apprentissage de modèles, etc.

Différence entre le traitement par lots et le traitement par flux

Définition

– Le traitement par lots est une méthode de traitement de volumes importants de données dans un groupe ou un lot dans un laps de temps spécifique. On parle de traitement par lots parce que les données sont collectées par lots sous forme d’ensembles d’enregistrements et traitées en tant qu’unité. Le résultat est un autre lot qui peut être réutilisé comme entrée si nécessaire. Le traitement en flux, quant à lui, est une méthode de traitement des données directement au fur et à mesure qu’elles sont produites ou reçues. Il est utilisé pour interroger un flux continu de données et détecter rapidement des conditions dans un laps de temps limité.

Modèle

– Dans le traitement par lots, le système exécute une série de programmes qui prennent un ensemble de fichiers de données en entrée, traitent les données et produisent un ensemble de fichiers de données en sortie. Le composant d’entrée est chargé de collecter des données à partir de sources multiples, généralement des bases de données, et le composant de traitement est chargé d’effectuer des calculs à l’aide de ces données d’entrée. Enfin, le composant de sortie génère des résultats qui sont retranscrits dans les bases de données. Dans le traitement en flux, le système effectue le traitement sur l’enregistrement de données le plus récent, ce qui signifie que les systèmes s’alimentent eux-mêmes des actions qui se produisent en temps réel.

Exemple

– Le meilleur exemple de systèmes de traitement par lots est celui des systèmes de paie et de facturation, dans lesquels toutes les données connexes sont collectées et conservées jusqu’à ce que la facture soit traitée par lots à la fin de chaque mois. De nombreuses plateformes de programmation distribuées telles que MapReduce, Spark, GraphX et HTCondor sont des systèmes de traitement par lots. Le traitement en flux peut être utilisé comme solution en ligne pour la détection des fraudes et pour les applications qui ont besoin d’une sortie continue des données entrantes, comme le marché boursier, les messages des médias sociaux, les transactions de commerce électronique, les relevés de capteurs, etc. Les plateformes de programmation Big Data telles que Storm, Spark Streaming et S4 sont des systèmes de traitement en flux.

Résumé du traitement par lots par rapport au traitement par flux

Bien que les systèmes de traitement par lots soient nettement moins complexes et plus sophistiqués que les systèmes de traitement en continu, leur coût peut sembler moins abordable pour certaines entreprises et organisations qui ne disposent pas d’un matériel coûteux au départ. Cependant, les systèmes de traitement en flux peuvent être utilisés dans des applications qui nécessitent un résultat continu à partir de données entrantes en temps réel, telles que les applications de médias sociaux, le marché boursier, etc. Alors que le traitement en flux fonctionne mieux dans les cas d’utilisation professionnelle où le temps est une contrainte, le traitement par lots fonctionne bien lorsque toutes les données connexes ont été stockées à l’avance. Tout dépend donc du cas d’utilisation de votre entreprise.