摘要：“数据流”指的是由数据源持续生成和输出的数据流。这些数据可以被即时处理、分析和应用。与传统的批量处理方法（在特定时间间隔，例如隔夜处理数据）相比，数据流能够在数据创建时立即摄取、处理和评估数据。这种方法使组织能够利用最新的可访问信息获取洞察力和做出决策。

了解数据流是什么，它如何实现实时洞察和决策，以及其在金融、物联网和电子商务等行业的应用。

译自 Introduction to Data Streaming，作者 TNS Staff。

“数据流”指的是由数据源持续生成和输出的数据流。这些数据可以被即时处理、分析和应用。与传统的批量处理方法（在特定时间间隔，例如隔夜处理数据）相比，数据流能够在数据创建时立即摄取、处理和评估数据。这种方法使组织能够利用最新的可访问信息获取洞察力和做出决策。

在技术进步的时代，能够快速地、实时地处理和分析数据对于保持竞争优势至关重要。数据流部署在各个领域都至关重要，包括金融、欺诈预防、实时分析、医疗保健、广告技术、电子商务、工业互联网和物联网集成。通过使用数据流工具，公司可以提高客户满意度，优化业务流程，更好地实现业务目标，并利用及时的实时机会——例如，在客户购物时为其提供个性化的交叉销售和追加销售建议。数据流工作通过即时访问有价值的数据洞察力，为用户提供了无限的可能性。

数据流就像一条永无止境的信息之河，来自传感器、移动应用程序和分布式设备等来源，包括边缘计算的网关基础设施和其他去中心化架构。它可以包含从日志文件到媒体更新、交易信息、性能指标、地理位置数据等等任何内容。数据流涉及用于及时摄取、转换和分析此数据流的工具和方法。这些功能增强了对不断变化的情况和事件的态势感知和延迟响应能力——无论对于人和机器而言。

实时数据处理和批量处理是两种不同的数据处理方法：

连续流数据在实时数据处理中起着关键作用。与批量处理数据的方案相比，连续数据流保证信息不断流动，实时进行处理和分析。这种持续的数据流使公司能够识别模式、趋势和异常情况。在需要及时洞察的快节奏环境中，例如股票交易和金融市场分析，这为他们提供了宝贵的优势。

数据流使公司能够从数据中提取洞察力并促进低延迟决策。通过实时分析数据，企业可以迅速应对趋势、机遇和挑战。这种能力在金融、医疗保健和电子商务等行业至关重要，及时数据带来的行动可以提高结果并提供优势。

持续的数据流技术在确保数据被一致地处理和分析方面发挥着作用，从而维护数据准确性和可靠性的标准。通过在出现数据重复、错误和不一致等问题时及时解决，公司可以维护其数据的完整性，最终提高分析和决策能力。

将低延迟流数据与历史数据结合起来，使组织能够充分理解其针对任何特定业务问题的任何数据——例如实现销售目标。通过用历史参考数据丰富流数据，组织可以更全面地了解客户的行为，例如，这对于客户360或客户忠诚度计划的新功能和服务至关重要。

数据流解决方案旨在管理数据源产生的海量数据。它们具有灵活的扩展性，因此公司可以高效地处理和分析巨大的数据流。这种可扩展性对于处理海量移动数据流的企业至关重要，例如社交媒体网站、电子商务平台和物联网应用。

强大的数据流架构由几个关键组件组成，这些组件协同工作以摄取、处理和管理数据流。

Apache Kafka是一个分布式流平台，广泛用于开发实时数据管道和流应用程序。凭借其高吞吐量和低延迟处理能力，Kafka非常适合管理和存储大量流数据。

Kafka的架构围绕发布-订阅模型展开，其中生产者将数据传输到主题，而消费者则从这些主题检索数据。Kafka的水平可扩展性、各种连接器和流处理库促进了其在各行业的应用。

Kafka最初由LinkedIn开发，并于2011年开源。Jay Kreps、Neha Narkhede和Jun Rao帮助共同创建了后来被称为Apache Kafka的项目，他们在2014年创立了Confluent公司来帮助将他们的项目商业化。

Apache Flink是一个流处理框架，旨在以最小的延迟高效地处理数据。它可以处理批处理和流数据处理，并包含一个数据流引擎，使用户能够对海量数据发出复杂的查询。凭借事件时间处理、窗口化和不同类型的聚合等功能，Flink以其可靠性和精度而著称。它能够无缝扩展和处理实时操作，使其成为解决数据挑战（例如分析、机器学习应用程序和识别欺诈活动）的绝佳选择。

Amazon Kinesis是AWS提供的一项服务，有助于及时处理流数据。它包含多个组件，例如Amazon Kinesis Data Streams（摄取和存储实时流数据）、Kinesis Data Firehose（将数据转换并传输到存储和分析服务）和Kinesis Data Analytics（用于分析数据）。它与AWS工具的无缝集成使Amazon Kinesis成为处理时间数据处理和分析任务的宝贵资源。

Google Cloud Dataflow是Google Cloud Platform提供的一项服务，它处理流处理和批处理。它利用Apache Beam编程模型，使开发人员能够创建数据处理管道。凭借其与Google Cloud服务（如BigQuery和Pub/Sub范例）的集成，以及其动态扩展和实时分析的能力，Dataflow是数据流应用程序的灵活选择。

在金融领域，实时数据流用于监督交易、及时识别用户行为和市场机会以及防止欺诈。通过检查交易趋势并在发生时发现异常情况，银行可以迅速应对风险，减少欺诈并保护客户的资金。

实时数据流允许公司分析和监控其业务活动。此功能在各个行业（例如零售业）中至关重要，因为它允许公司实时观察客户行为、监督库存水平并简化供应链流程。即时分析还可以通过提供有关绩效指标的详细信息来改进决策。

物联网 (IoT) 产生大量由分布式环境中的传感器和设备传输的数据。流数据处理技术处理和分析这些信息，从而开发出预测性维护、智慧城市和医疗保健可穿戴设备等应用。通过监控传感器数据，公司可以在问题发生之前识别问题，从而提高运营效率并提升整体系统效率。

数据流对于改善客户体验至关重要，因为它提供了及时的个性化机会和推荐系统。通过实时分析客户互动和偏好，公司可以提供内容、产品建议和个性化交易，以增强客户满意度和参与度。这些低延迟的机会帮助企业保持竞争力并适应客户不断变化的需求。

在整个数据管道中维护数据一致性和准确性需要为数据流付出细致的努力。实时数据处理需要管理每个数据源的数据格式和数据质量。此要求对于保证数据在通过处理阶段进行分析和决策时保持可靠和精确至关重要。

管理数据流系统涉及处理来自数据源的移动数据流。至关重要的是，要拥有基础设施和有效的处理方法来平稳地处理数据流，以避免任何中断或延迟。扩展能力对于处理数据的速度和数量至关重要，确保系统能够适应不断增长的数据需求。

组织还必须确保其流数据基础设施与现有基础设施共存。特别是，他们必须能够集成历史数据和参考数据以丰富数据流，理想情况下具有低延迟。这些因素是定义和实施与其他数据源、应用程序和工具集成的流数据管道的关键。管理数据流系统涉及处理来自源头的移动数据流。至关重要的是，要拥有基础设施和有效的处理方法来平稳地处理数据流，避免任何中断或减速。扩展能力对于处理数据的速度和数量至关重要，确保系统能够适应不断增长的数据需求。

为了确保数据处理和即时洞察，减少数据流中的延迟至关重要。高延迟会阻碍数据分析和决策，从而影响流应用程序的效率。增强数据管道、流处理引擎和网络设置对于满足苛刻的实时处理需求并将延迟降至最低至关重要。

数据流与机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 的融合越来越流行，从而提高了有效处理实时数据的能力。通过利用流数据上的 ML 算法，公司可以发现见解、自动化决策过程和增强预测分析。这种组合促进了诸如即时欺诈检测、异常识别、通用人工智能和个性化建议等应用。

流处理技术的持续改进正在推动数据流解决方案的发展。流处理引擎、数据集成工具和实时分析平台的进步正在提高数据流系统的效率、可扩展性和适应性。这些进步简化了组织实时数据处理管道的实施和监督。

边缘计算正在改变数据流的工作方式，即将处理能力转移到数据来源处。边缘计算通过在网络边缘处理数据来减少延迟并节省带宽。这种转变对于物联网 (IoT) 应用尤其重要，在物联网应用中，即时数据处理至关重要。将边缘计算与数据流集成允许更有效的数据分析，从而带来进步的可能性。

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来源：卷毛丸圆