Batch vs Stream: cuando qué

¿Por qué elegir?

Cualquier sistema de datos equilibra entre la frescura (latency), el coste, la complejidad del soporte y la fiabilidad.
Batch - «porciones» periódicas de datos con alto ancho de banda y bajo costo por escritura.
Stream: procesamiento continuo de eventos con latencia y estado mínimos en la memoria/stores locales.

Resumen de los modelos

Batch

Fuente: archivos/tablas/snapshots.
Desencadenador: horario (hora/día) o condición (nuevo archivo parquet).
Fortalezas: simplicidad, determinismo, contexto completo de datos, grandes recomposiciones baratas.
Débiles: no hay «online», alta latencia, «ventanas» sin señales en tiempo real.

Stream

Fuente: corredores (Kafka/NATS/Pulsar), CDC, colas.
Desencadenador: evento.
Fuerte: baja latencia, reactividad, integración natural con el producto.
Débil: dificultad de tiempo (proceso de eventos vs), orden/toma, estado, explotación.

Solución: matriz de selección

Regla 80/20: si el SLA permite retardos de minutos/horas y no hay chorros reactivos - tome el batch. Si la reacción «aquí y ahora» es crítica o se necesitan vitrinas en vivo - stream (a menudo + batch nocturno adicional para la reconciliación).

Scripts de tipo

• Informes diarios, facturación por períodos, formación ML, grandes joins, deduplicación «con todo el conjunto».
• Medallón-modelo (bronce/plata/oro) con validaciones profundas.
• Basktests masivos y muestreo de escaparates.

• Antifraude/monitoreo, alertas SRE, balance/misión en tiempo real, recomendaciones «ahora».
• Integraciones de evento como hecho (EDC), actualización de vistas materializadas (CQRS).
• Microservicios: notificaciones, webhooks, reacciones a eventos empresariales.

• El flujo forma los escaparates operativos y las señales; el batch nocturno hace la reconciliación, la bóveda y los recuentos históricos baratos.

Arquitecturas

Lambda (Stream + Batch)

Stream para el aumento y en línea; Batch para la plenitud y correcciones.
Ventajas: flexibilidad y SLA. Contras: doble lógica, duplicación de código.

Kappa (все — Stream + Replay)

Un solo registro como fuente de la verdad; recalculaciones de batch = replay.
Ventajas: una base de código, una semántica única. Contras: operación más difícil, requisitos de almacenamiento de registros.

Hybrid-Pragmatic

Streaming «operation» + batch-jobs periódicos para joins/ML/correcciones pesadas.
En la práctica, es la opción más común.

Tiempo, orden, ventanas (para Stream)

Apoyarse en el tiempo de evento, no en el tiempo de procesamiento.
Controle watermark y 'allowed _ lateness'; admitir retractions/upserts para eventos posteriores.
Lote las llaves de las unidades, planifique las «teclas de acceso rápido».

Fiabilidad y efectos semánticos

Batch

Transacciones de DB o sustitución atómica de lotes/tablas.
Idempotencia - a través de la computación determinista y overwrite/insert-overwrite.

Stream

At-least-once + sinks idempotentes (upsert/merge, versiones de agregados).
Transaccional «leyó-registró-fijó la posición» para EOS por efecto.
Tablas de dedo por 'event _ id '/' operation _ id'.

Almacenamiento y formatos

Batch

Data Lake (Parquet/Delta/Iceberg), OLAP (ClickHouse/BigQuery), almacenamiento de objetos.
Tablas ACID para replace atómico, tiempo de viaje.

Stream

Logs/temas en corredores, state stores (RocksDB/embedded), KV/Redis, OLTP para proyecciones.
Registro de esquemas (Avro/JSON/Proto), modos de compatibilidad.

Costo y SLO

Batch: paga con «packs» - rentable con grandes volúmenes, pero retrasando ≥ horarios.
Stream: recursos de Rantim permanentes, costo máximo con un alto QPS; Pero SLA en segundos.
Considere p95/p99 latency, track-track, costo en u.a./evento y soporte TCO.

Pruebas

General: conjuntos de oro, invariantes property-based, generación de entradas sucias.
Batch: determinismo, reinicios idempotentes, comparación de bóvedas «antes/después».
Stream: out-of-order/duplicados, fault-injection entre efecto y fijación offset, replay-tests.

Observabiliti

Batch: duración del job, fracción de feil/retrae, frescura de las vitrinas, escaneo-costo.
Stream: valor por tiempo/mensaje, watermark, late-rate, tamaño state/frecuencia checkpoint, apuesta DLQ.
En todas partes: 'trace _ id', 'event _ id', versiones de circuitos/transportadores.

Seguridad y datos

PII/PCI - Minimizar, cifrar en/in-flight, etiquetar campos en circuitos ('x-pii').
Para Stream - protección de state/checkpoint's, ACL en topics.
GDPR/derecho al olvido: en Stream - cripto-borrado/edición en proyecciones; en Batch, un nuevo cálculo de los partidos.

Estrategias de transición

Batch → Stream: comienza publicando eventos (Outbox/CDC), levanta un pequeño escaparate en tiempo real sin tocar la bóveda existente.
Stream → Batch: agregue bóvedas diarias para reportar/conciliar y reducir la carga de flujo de sinks.

Anti-patterny

«Todo está en Stream» por el bien de la moda: caro y difícil sin necesidad real.
«Un batch nocturno gigante» con requisitos <5 minutos.
Uso del tiempo de procesamiento para las métricas de negocio.
Los CDC crudos como eventos públicos: conectividad rígida, dolor en la evolución.
No hay idempotencia en los sinks → efectos dobles en los restarts.

Lista de verificación de selección

• SLO frescura: ¿cuántos segundos/minutos/horas es permitido?
• Estabilidad de las entradas: ¿Hay fuera de orden/duplicados?
• ¿Se necesitan reacciones/vitrinas en línea?
• Costo: rantime 24/7 vs «ventana en horario».
• Método de corrección: retract/upsert o recuento nocturno.
• Equipo y madurez operativa (observabilidad, on-call).
• Requisitos para «exactamente un efecto».
• Políticas PII/retenciones/derecho al olvido.

Referens-patterny

• Stream: EDC → proyección (KV/Redis, OLTP) para UI, idempotent upsert.
• Batch: bóveda nightly en OLAP, reconciliation, ML-fichi.

• Stream: ventana de sesión, reglas CEP, alertas <1-5 s.
• Batch: readiestramiento de modelos, validación offline.

• Stream: disparadores, segmentos en tiempo real.
• Batch: puntuaciones, modelos LTV, informes.

FAQ

¿Es posible obtener un «tiempo casi real» en el batch?
Sí: los microbatches/jobs desencadenantes (cada 1-5 minutos) son un compromiso, pero sin las complejidades de las ventanas/late-events.

¿Es necesario un enfoque Lambda en todas partes?
No. Si el flujo cierra todas las tareas y sabes cómo hacer replay - Kappa es más fácil de largo. De lo contrario, un híbrido.

¿Cómo puedo contar el costo?
Resume compute + storage + ops. Para Stream, agregue el precio de inactividad «24/7» y noches de emergencia; para Batch, el precio de los datos «atrasados».

Resultado

Elija Batch cuando el bajo costo, la simplicidad y las bóvedas periódicas son importantes; Stream - cuando la reactividad y la frescura son críticas. En la práctica, gana el híbrido: el flujo - para señales y en línea, el batch - por la plenitud y los cálculos históricos baratos. Lo principal es establecer el SLO, proporcionar idempotencia/observabilidad y diseñar de antemano la ruta de corrección.