Partia vs Stream: Kiedy Co

Dlaczego w ogóle wybrać

Każdy system danych równoważy opóźnienia, koszty, wsparcie złożoności i niezawodności.
Partia - okresowe „kawałki” danych o dużej przepustowości i niskim koszcie na rekord.
Strumień - ciągłe przetwarzanie zdarzeń z minimalnym opóźnieniem i stanem w sektorach pamięci/lokalnej.

Krótko o modelach

Partia

Źródło: pliki/tabele/migawki.
Wyzwalacz: harmonogram (godzina/dzień) lub stan (nowy plik parkietu).
Mocne strony: prostota, determinizm, pełny kontekst danych, tanie duże przeliczenia.
Słaby: brak „online”, duża opóźnienie „, okna” bez sygnałów w czasie rzeczywistym.

Strumień

Źródło: brokerzy (Kafka/NATS/Pulsar), CDC, kolejki

Wyzwalacz: zdarzenie.
Silny: niska opóźnienie, reaktywność, naturalna integracja z produktem.
Słabe: złożoność czasu (event vs processing), zamówienie/duplikaty, stan, operacja.

Rozwiązanie: matryca wyboru

Zasada 80/20: jeśli SLA pozwala na minutę/godzinę opóźnień i nie ma funkcji reaktywnych - weź partię. Jeśli reakcja jest krytyczna „tu i teraz” lub potrzebujesz pokazów na żywo - strumień (często + dodatkowa partia nocna do pojednania).

Typowe scenariusze

• Codzienne raportowanie, rozliczanie w okresach, szkolenie ML, duże połączenia, deduplication „z całego zestawu”.
• Model medalionu (brąz/srebro/złoto) z głębokimi walidacjami.
• Masowe backtests i reasekuracja okien sklepu.

• Przeciwdziałanie nadużyciom finansowym/monitorowanie, wpisy SRE, bilans/misje w czasie rzeczywistym, zalecenia „teraz”.
• Integracje event-as-fact (EDC), aktualizacja urzeczywistnionych widoków (CQRS).
• Mikroservice: powiadomienia, haki internetowe, reakcje na wydarzenia biznesowe.

• Przepływ generuje operacyjne wyświetlacze i sygnały; partia nocna robi pojednanie, skarbiec i tanie historyczne recenzje.

Architektura

Lambda (strumień + partia)

Strumień do przyrostu i online; Partia do kompletności i korekt.
Plusy: elastyczność i SLA. Minusy: podwójna logika, powielanie kodu.

Kappa (вса - Stream + Replay)

Pojedynczy dziennik jako źródło prawdy; batch-recalculations = replay.
Plusy: jedna podstawa kodowa, pojedyncza semantyka. Minusy: trudniejsze w obsłudze, wymagania dotyczące przechowywania dziennika.

Hybrydowo-pragmatyczny

Streaming „system operacyjny” + okresowe zadania partii dla ciężkich połączeń/ML/korekty.
W praktyce jest to najczęstsza opcja.

Czas, zamówienie, okna (dla Stream)

Polegaj na czasie zdarzeń, a nie na czasie przetwarzania.
zarządzanie znakiem wodnym i „dozwolonym _ opóźnieniem”; wsparcie retrakcji/upserts dla późniejszych wydarzeń.
Partycja według kluczy jednostkowych, zaplanuj „gorące klucze”.

Niezawodność i semantyka efektów

Partia

Transakcje w bazie danych lub atomowa wymiana partii/tabel.
Idempotencja - poprzez deterministyczne przetwarzanie i nadpisywanie/wstawianie.

Strumień

Co najmniej raz + zlewozmywaki (upsert/fuzja, wersje kruszyw).
Transakcyjna pozycja „read-write-fix” dla EOS według efektu.
Tabele deduplikowania przez 'event _ id'/' operation _ id'.

Sklepienia i formaty

Partia

Jezioro danych (Parkiet/Delta/Góra Lodowa), OLAP (ClickHouse/Query), przechowywanie obiektów.
KWASOWE tabele do wymiany atomowej, podróży w czasie.

Strumień

Dzienniki/tematy w brokerach, sklepach stanowych (RocksDB/embedded), KV/Redis, OLTP do projekcji.
Rejestr schematów (Avro/JSON/Proto), tryby kompatybilności.

Koszt i SLO

Partia: płacisz w partiach - jest opłacalna z dużymi woluminami, ale opóźnienie ≥ harmonogram.
Strumień: stałe zasoby runtime, maksymalny koszt przy wysokim QPS; Ale SLA za sekundy.
Policz opóźnienie p95/p99, przechodzenie przez opóźnienie, koszt w cu/event i wsparcie TCO.

Badania

Wspólne: złote zestawy, nieruchomości, generowanie brudnych wejść.
Partia: determinacja, idempotent uruchamia się ponownie, przed/po porównaniu skarbców.
Strumień: pozasądowe/duplikaty, wtrysk usterki między efektem a zamocowaniem offsetowym, testy powtórne.

Obserwowalność

Partia: czas trwania pracy, udział awarii/rekolekcji, świeżość okien sklepowych, koszt skanowania.
Strumień: czas/opóźnienie wiadomości, znak wodny, późna prędkość, rozmiar stanu/częstotliwość punktu kontrolnego, szybkość DLQ.
Wszędzie: 'trace _ id',' event _ id', wersje schematów/rurociągów.

Bezpieczeństwo i dane

PII/PCI - zminimalizowanie, szyfrowanie podczas odpoczynku/lotu, oznaczanie pól w obwodach („x-pii”).
Dla Stream - ochrona stanu/punktów kontrolnych, ACL dla tematów.
RODO/prawo do bycia zapomnianym: in Stream - crypto erasure/editing in projections; w Serii - ponowne obliczenie partii.

Strategie przejściowe

Batch → Stream: rozpocząć od publikowania wydarzeń (Outbox/CDC), podnieść małą prezentację w czasie rzeczywistym bez dotykania istniejącego skarbca.
Strumień → Partia - Dodaj dzienne sklepienia do raportowania/uzgadniania i redukcji obciążenia na zlewozmywakach strumieniowych.

Anty-wzory

„Wszystko w strumieniu” dla dobra mody: drogie i trudne bez prawdziwej potrzeby.
„Jedna wielka partia nocna” z wymaganiami <5 minut.
Użyj czasu przetwarzania do mierników biznesowych.
Surowe płyty CDC jako wydarzenia publiczne: ciasna łączność, ból w ewolucji.
Brak idempotencji w zlewozmywakach → podwójny wpływ na restarty.

Lista kontrolna wyboru

• Świeżość SLO: Ile sekund/minut/godzin jest dopuszczalne?
• Stabilność danych wejściowych: Czy istnieją pozasądowe/duplikaty?
• Czy potrzebuję internetowych reakcji/sklepów?
• Koszt: czas trwania 24/7 vs „zaplanowane okno”.
• Metodą korekcji jest retract/upsert lub nocna ponowna kalkulacja.
• Zapadalność zespołu i operacyjna (obserwowalność, dyżury).
• Wymogi dotyczące „dokładnie jednego efektu”.
• Polityka PII/zatrzymania/prawo do bycia zapomnianym.

Wzory odniesienia

• Strumień: EDC → projekcje (KV/Redis, OLTP) dla interfejsu użytkownika, idempotent upsert.
• Partia: skarbiec nocny w OLAP, pojednanie, funkcje ML.

• Stream: session-windows, CEP-rules, alerty <1-5 s.
• Partia: modele przekwalifikowania, walidacja offline.

• Strumień: wyzwalacze, segmenty czasu rzeczywistego.
• Partia: punktacja, modele LTV, raporty.

NAJCZĘŚCIEJ ZADAWANE PYTANIA

Czy to możliwe, aby dostać „prawie w czasie rzeczywistym” na partii?
Tak: mikrobatches/trigger jabs (co 1-5 minut) - kompromis, ale bez złożoności okien/późnych zdarzeń.

Czy podejście Lambda potrzebuje wszędzie?
Nie, nie jest. Jeśli wątek zamyka wszystkie zadania i wiesz, jak zrobić powtórkę - Kappa jest łatwiejsze do długiego. W przeciwnym razie - hybryda.

Jak policzyć koszt?
Suma obliczeń + pamięć + operacje. W przypadku Stream dodaj cenę przestoju „24/7” i noce awaryjne; dla Partii - cena „zaległych” danych.

Wynik

Wybierz partię, gdy ważne są niskie koszty, prostota i sklepienia czasowe; Strumień - gdy reaktywność i świeżość są krytyczne. W praktyce wygrywa hybryda: strumień - w Internecie i sygnałach, partia - dla kompletności i tanich przeliczeń historycznych. Najważniejsze jest ustawienie SLO, zapewnienie idempotencji/obserwowalności i zaprojektowanie ścieżki korekcji z wyprzedzeniem.