Last updated on 11 août 2024

Vous vous efforcez d’obtenir des données précises en temps réel. Comment maintenez-vous la vitesse de vos solutions évolutives ?

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Dans le monde en évolution rapide de l’ingénierie des données, il est essentiel d’obtenir une précision des données en temps réel tout en maintenant la vitesse dans les solutions évolutives. Vous devez vous assurer que vos pipelines de données peuvent gérer des volumes croissants de données sans compromettre la qualité des données que vous traitez. Cela implique une approche stratégique de l’infrastructure, des logiciels et des processus, en veillant à ce que chaque composant soit optimisé à la fois pour la vitesse et la précision. En vous concentrant sur l’ingestion efficace des données, la rationalisation des méthodes de traitement et la mise en œuvre de systèmes de surveillance robustes, vous pouvez atteindre l’équilibre délicat requis pour la précision des données en temps réel dans des solutions évolutives.

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1 Ingestion de données

Une ingestion efficace des données est essentielle pour maintenir la vitesse de vos solutions évolutives. Vous devez choisir les bons outils capables de gérer des flux de données à grande vitesse sans goulets d’étranglement. Envisagez d’utiliser des courtiers de messages distribués comme Apache Kafka, qui peuvent traiter de grands volumes de données en temps réel. En veillant à ce que votre couche d’ingestion puisse évoluer horizontalement, vous pouvez gérer l’augmentation des charges, et l’utilisation de mécanismes de contre-pression permet d’éviter les surcharges du système, ce qui permet de maintenir la fluidité et la précision des flux de données.

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m indra rahmansyah

A Bachelor Degree Of Chemical Engineering and Engineering Management. Certified IBM Data Scientist, Data Analyst, AI Engineering and Data Engineering. finding a way to developing and learning.
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Efficient data ingestion is the backbone of maintaining speed in scalable solutions. To handle high-velocity data streams without bottlenecks, it's crucial to choose the right tools. Distributed message brokers like Apache Kafka are ideal because they can process large volumes of data in real-time. Ensuring your ingestion layer can scale horizontally allows it to manage increased loads effectively. Implementing back-pressure mechanisms is also key to preventing system overloads, ensuring data flows smoothly and accurately.

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Paul Eder, PhD

I Lead You to New Insights | Strategy Consulting, Artificial Intelligence, & Data Innovation | Author of FIRESTARTERS
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The larger the dataset, the harder it can be to attain speed. Nonetheless, most code can be streamlined. Get it to work first. Then try to refine it.

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Sai Ranjith Reddy Konda Reddy

MS-ITM | Quantitative Scientist @ Pieces | Expertise in Python, SQL | Google Cloud Certified | Proven ETL & IICS Skills | Transforming Data into Insights
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Use the efficient data processing frameworks like Apache Kafka or Apache Flink, which are designed for low-latency data streaming. Implement in-memory data processing to reduce delays and leverage data partitioning to handle large volumes efficiently. Use distributed databases that can scale horizontally while maintaining quick access times. Optimize your data validation and error-checking processes to catch issues without slowing down the pipeline. Regularly monitor performance metrics and fine-tune your infrastructure to ensure that speed and accuracy remain balanced as your data scales.

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2 Traitement des flux

Pour une précision des données en temps réel, les cadres de traitement des flux sont indispensables . Ils vous permettent d’analyser et de traiter les données au fur et à mesure qu’elles arrivent, ce qui réduit considérablement la latence. Apache Flink ou Apache Storm sont des choix populaires qui offrent des capacités de traitement à faible latence. En concevant votre traitement de flux avec des calculs avec état et des fonctions de fenêtrage, vous pouvez vous assurer que vos analyses en temps réel sont à la fois rapides et précises, ce qui vous donne des informations instantanées sur vos données.

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Hari Gottipati

Senior Technology Executive | Digital and Data Transformation Strategist | Data/AI/ML/Cloud Expert | Writer | Speaker | Transforming Ideas into Impactful Solutions | Driving Innovation and Growth Through Technology
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Real-time data processing is dependent on real-time ingestion. With Apache Kafka or Apache Pulsar, you can efficiently ingest data and scale it out as needed. While Apache Flink and Apache Storm are designed to process the data in real-time, Apache Spark, the widely used processing framework in the big data landscape, can also mimic real-time data processing with micro batches (batches every 5 seconds). They call it Spark streaming and it is used by many companies. Storm is a bit old and companies like Cloudera deprecated it in favor of Flink.

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3 Stockage des données

Les solutions de stockage de données doivent être choisies avec soin pour maintenir la vitesse dans les systèmes évolutifs. Optez pour un stockage qui prend en charge les opérations à haut débit et à faible latence, comme les bases de données NoSQL ou les grilles de données en mémoire. Cela vous permettra d’accéder rapidement à vos données et de les mettre à jour en temps réel. En outre, envisagez d’utiliser le stockage hiérarchisé pour optimiser les coûts et les performances, en conservant les données fréquemment consultées sur un stockage plus rapide et plus coûteux, et les données moins fréquemment consultées sur un stockage moins cher et plus lent.

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Shivkant K.

Associate Consultant at Wipro Ltd | Expertise in GCP, AWS, Azure | Specializing in Data Pipelines, ETL, and Cloud Solutions. {9x GCP Certified | 4x AWS Certified}
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To maintain speed while ensuring real-time data accuracy in scalable solutions, I utilize advanced techniques and technologies. Stream processing with tools like Apache Kafka and Flink reduces latency by enabling real-time data ingestion and processing. Data partitioning and sharding distribute workloads across multiple nodes, enhancing scalability and query performance. In-memory computing with databases like Redis speeds up data access. Efficient ETL pipelines, optimized with tools like Apache Airflow or AWS Glue, ensure timely data processing. Auto-scaling in cloud environments dynamically adjusts resources to handle varying loads, while robust data validation maintains accuracy without sacrificing speed.

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4 Systèmes de surveillance

Des systèmes de surveillance robustes sont essentiels pour garantir l’exactitude des données en temps réel. Mettez en place une journalisation et une surveillance complètes pour détecter rapidement toute anomalie ou problème de performance. Utilisez une combinaison de métriques et de journaux pour obtenir une visibilité sur les performances du système et la qualité des données. Les alertes en temps réel peuvent ensuite vous informer de tout problème avant qu’il n’affecte vos opérations, ce qui permet une résolution rapide et maintient l’intégrité de votre pipeline de données.

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5 Stratégies d’évolutivité

Les stratégies d’évolutivité doivent être au cœur de votre solution pour gérer des volumes de données croissants sans perdre en vitesse. Utilisez des mécanismes de mise à l’échelle automatique qui ajustent les ressources en fonction de la demande actuelle. Cela signifie que votre système peut gérer les pics de charge sans intervention manuelle. L’équilibrage de charge sur plusieurs instances peut également répartir uniformément la charge de travail, ce qui permet de s’assurer qu’aucun composant ne devient un goulot d’étranglement, ce qui permet de maintenir à la fois la vitesse et la précision de votre traitement des données.

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6 Qualité des données

Enfin, le maintien de la qualité des données est essentiel pour des analyses précises en temps réel. Mettez en œuvre des règles de validation et des contrôles d’intégrité dans votre pipeline de données pour détecter les erreurs à un stade précoce. Utilisez des techniques d’évolution de schéma pour gérer les modifications apportées à votre structure de données sans temps d’arrêt. En privilégiant la qualité des données à chaque étape de votre pipeline, vous pouvez faire confiance aux informations dérivées de vos analyses en temps réel, ce qui vous permet de prendre de meilleures décisions sur la base d’informations précises et à jour.

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Ingénierie des données

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1 Ingestion de données

2 Traitement des flux

3 Stockage des données

4 Systèmes de surveillance

5 Stratégies d’évolutivité

6 Qualité des données

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