Stream vs Batch分析
1）簡短的精髓
Stream-在幾秒鐘內對事件進行連續處理：antifrod/AML、RG觸發器、SLA-alerta、操作面板。
Batch是具有完整可重復性的定期重新計算：監管報告（GGR/NGR），finswerks，ML-datasets。
地標： Stream p95 e2e 0。5-5秒,Batch D+1到06：00 （lock.）.
2）選擇矩陣（TL；DR)
第80/20條規則：在Batch中不需要反應的任何事情<5分鐘；其余的在Stream，與Batch的夜間驗證。
3）體系結構
3.1 Lambda
Stream for online+Batch用於整合。加：靈活性。減：兩個邏輯。
3.2 Kappa
一切都像溪流；Batch=通過日誌進行「倒帶」。另外：一個代碼。減：反射的復雜性/成本。
3.3 Lakehouse-Hybrid（推薦）
流式→操作OLAP 3月（分鐘）和Bronze/Silver；Batch重新包裝黃金（D+1）並發布報告。
4）數據和時間
Stream
窗口：tumbling/hopping/session。
Watermarks：2-5分鐘；後期數據被標記和刪除。
Stateful：CEP，dedup，TTL。
Batch
Increments/CDC：「updated_at」，日誌復制。
SCD I/II/III：屬性的歷史。
Snapshots：「as-of」的白天/月度層。
5）在iGaming中的應用模式
AML/Antifrod：流（velocity/結構）+Batch對賬和案例。
響應遊戲：流極限/自我體驗控制；Batch報告註冊表。
運營/SRE：Stream Alerta SLA；對事件和趨勢進行後期分析。
產品/營銷：流個性化/任務；Batch 隊列/LTV。
財務/報告：Batch （Gold D +1, WORM套件）,Stream-操作面板。
6） DQ,可重復性,反射
Stream DQ：方案驗證，dedup「（event_id，source）」，窗口完整性，後期評分，dup-rate；關鍵的DLQ →。
Batch DQ： 唯一性/FK/range/temporal,與OLTP/提供商對賬；關鍵→ fail job+報告。
- Stream：跨越+deterministic變換範圍的拓撲。
- Batch：時間旅行/邏輯版本（「邏輯版本」）+Gold snapshots。
7）隱私和居留權
流：化名，在線掩碼，區域輸送機（EEA/UK/BR），外部PII-lookups的時間表。
Batch：PII映射隔離，RLS/CLS，DSAR/RTBF，法律保留，WORM檔案。
8）成本工程
流：避免「熱鍵」（salting），限制async lookups，TTL狀態，預聚合。
Batch：分組/聚類，小文件壓縮，穩定單元的實現，配額/啟動窗口。
9）示例
9.1 Stream-Flink SQL （10分鐘優先存款）
sql
SELECT user_id,
TUMBLE_START(event_time, INTERVAL '10' MINUTE) AS win_start,
COUNT() AS deposits_10m,
SUM(amount_base) AS sum_10m
FROM stream. payments
GROUP BY user_id, TUMBLE(event_time, INTERVAL '10' MINUTE);9.2 Stream-CEP （AML偽代碼）
python if count_deposits(10MIN) >= 3 and sum_deposits(10MIN) > THRESH \
and all(d. amount < REPORTING_LIMIT for d in window):
emit_alert("AML_STRUCTURING", user_id, snapshot())9.3 Batch-MERGE（銀鑄造）
sql
MERGE INTO silver. payments s
USING stage. delta_payments d
ON s. transaction_id = d. transaction_id
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT;9.4 Batch — Gold GGR (D+1)
sql
CREATE OR REPLACE VIEW gold. ggr_daily AS
SELECT
DATE(b. event_time) event_date,
b. market, g. provider_id,
SUM(b. stake_base) stakes_eur,
SUM(p. amount_base) payouts_eur,
SUM(b. stake_base) - SUM(p. amount_base) ggr_eur
FROM silver. fact_bets b
LEFT JOIN silver. fact_payouts p
ON p. user_pseudo_id = b. user_pseudo_id
AND p. game_id = b. game_id
AND DATE(p. event_time) = DATE(b. event_time)
JOIN dim. games g ON g. game_id = b. game_id
GROUP BY 1,2,3;10）度量和SLO
流（地標）
p95 ingest→alert ≤ 2–5 c completeness окна ≥ 99.5%
schema-errors ≤ 0.1%
late-ratio ≤ 1%
可用性≥ 99。9%
Batch（地標）
Gold.每日準備到06：00 lock。
completeness ≥ 99.5%
validity ≥ 99.9%
MTTR DQ事件≤ 24-48小時
11）測試和發布
合同/計劃： 消費者駕駛測試；back-compat CI.
流：金絲雀規則，黑暗啟動，重播模擬器。
Batch： dry-run在采樣、指標比較、校驗總和（reconciliation）。
12）反模式
邏輯重復：不同的Stream和Batch計算沒有公式對齊。
在沒有緩存/定時器的Stream熱路徑中同步外部API。
「以防萬一」完全重置而不是增添。
缺少watermarks/late策略。
分析層中的PII；沒有CLS/RLS。
追溯地「變異」的黃金店面。
13）推薦的混合動力（花花公子）
1.流路徑：ingest →總線→ Flink/Beam（watermarks，dedup，CEP）→
OLAP（ClickHouse/Pinot）用於1-5分鐘面板+青銅/銀（append）。
2.Batch回路：increments/CDC → Silver 正常化/SCD →黃金每日店面/報告（WORM）。
3.配對：單個語義層度量；夜間Stream↔Batch對賬；差異>閾值→滴答聲。
14) RACI
R（響應性）：流平臺（流輸入），數據工程（Batch模型），域分析（度量/規則），MLOps（fichi/Feature Store）。
A (Accountable): Head of Data / CDO.
C (Consulted): Compliance/Legal/DPO, Finance (FX/GGR), Risk (RG/AML), SRE (SLO/стоимость).
I （Informed）： BI/產品/營銷/運營。
15）路線圖
MVP（2-4周）：1.Kafka/Redpanda+2關鍵拓撲（「payments」，「auth」）。
2.Flink-joba：watermark+dedup+1 CEP規則（AML或RG）。
3.OLAP陳列櫃1-5分鐘+dashboard lag/late/dup。
4.Lakehouse Silver（ACID），第一枚金牌。ggr_daily （D+1至06：00）。
第二階段（4-8周）：- 按域，SCD II，語義度量層/CDC。
- 流式DQ和夜間對賬Stream↔Batch。
- 區域化（EEA/UK/BR），DSAR/RTBF，法律保留。
- Replay Simulator，canary/A-B規則/度量版本。
- Cost-dashbords和配額；tiered storage;DR演習。
- 店面/度量和線性文檔的自動生成。
16）實施支票
- Registry的計劃/合同；背對背測試為綠色。
[] Stream: watermarks/allowed-lateness, дедуп, DLQ;銷售中的OLAP面板。- Batch： increments/CDC、SCD II、Gold D+1 with WORM export。
- 單個語義層度量；夜間核對Stream↔Batch。
- DQ-dashbords Freshness/Completeness/Validity；Alerta lag/late/dup。
- RBAC/ABAC,加密,居住；DSAR/RTBF/Legal Hold.
- 控制成本（成本/GB、成本/查詢、狀態大小、繼電器配額）。
17）結果
Stream和Batch不是競爭對手，而是兩個單一驅動器的齒輪。Stream提供了「這裏和現在」的反應，Batch是「早晨」可驗證的真相。Lakehouse方法混合體，單層度量和DQ/lineage學科，使您可以構建快速，可復制和兼容的分析輪廓，從而實現SLA和成本的最佳化。