Data pipelines'ın Evrimi

Organizasyonlar bugün her zamankinden daha fazla veri topluyor. Müşteri etkileşimleri ve IoT sensör okumalarından, uç girişleri ve finansal işlemleri, hacim, hız ve çeşitli veriler üst düzeye çıkmış durumda. Geleneksel veri hatları, özellikle de ekipler için önemli bir sürtünmeye odaklanmıştı.

Serverless veri hatları bu zorluklara doğrudan bir yanıt olarak ortaya çıktı.Bu paradigmayı kullanarak altyapı yönetimi, sunucusuz mimariler, ekipleri ölçeklenebilir hale getirmelerini sağlar, etkinlik odaklı veriler otomatik olarak iş yüklerine uygun olarak akışlarını keşfeder.Bu makale, zaman öncesindeki kaynakları geri almak yerine, organizasyonlar sadece işletme maliyetlerini azaltır, zaman zaman zaman ilerledikçe, gerçek dünya görüşlerini azaltır ve büyük veri analizleri için yeni olasılıkları geliştirir.

Serverless Data Boruları Nedir?

Bir sunucusuz veri hattı, tamamen bulut hizmetleri üzerinde inşa edilmiş bir veri işleme akışıdır ve platform, manuel kümelenme, kapasite planlama ve devam eden bakım gerektiren geleneksel boru hatlarından temel olarak farklıdır.

Serverless boru hatları genellikle olay odaklıdır. Örneğin, nesne depolamada yeni bir dosya iniş bir işleme işlevi tetikleyebilir; bir mesajdan gelen kayıtların akışı veri dönüşümü servisini içerebilir.Bu etkinlik odaklı doğa sunucusuz boru hatları gerçek zamanlı veri değişikliklerine son derece duyarlıdır. Ayrıca yatay ölçeklendirilmiş ve otomatik olarak, ikinci başına milyonlarca olaydan milyonlarca olaya kadar, herhangi bir müdahale olmadan. Anahtar özellikler şunlardır:

  • [FONT:0) Hiçbir altyapı yönetimi: Sağlayıcı tüm sunucu operasyonları, yükseltmeler ve hata toleransı ile ilgilidir.
  • [FONT:0)Automatic ölçekleme:[Dönetici:[Dönetici: 0,4] Kaynaklar gelen veri hacmine göre genişliyor ve sözleşmeyi genişletiyor.
  • [FONT:0)Pay-per-use fiyatlandırması: Maliyetler, taleplerin sayısına, süresine ve veri işlemesine dayanıyor, boş kapasiteye değil.
  • [FONT:0)Built-in yüksek kullanılabilirlik:) Bulut sağlayıcıları, bölgeler ve bölgeler arasında hizmetleri çoğaltır, dayanıklılık sağlar.

Serverless, sunucu olmadığı anlamına gelmez - takım onları düşünmek zorunda değildir. Bu soyutlama, veri mühendislerine ve analistlerin altyapı operasyonlarından ziyade iş mantığına ve içgörülere odaklanmalarına olanak sağlar.

Core Architecture Elements

Sunucusuz boru hatları sağlayıcıların arasında değişirse, genellikle verileri hareket etmek ve dönüştürmek için birlikte çalışan ortak bir bileşen paylaşıyorlar. Bu bina bloklarının sağlam, maliyet-mal çözümleri tasarlamaya yardımcı oluyor.

Data Ingestion

Boru hattı, ingestion ile başlar. Data gerçek zamanlı akışlara veya toplu dosyalara gelebilir. Common serverless ingestion services include:

  • [0]Amazon Kinesis Data Streams / Firehose:[Dönetici:[Dönetici:) Depolama veya işleme hizmetlerine akış ve yükleme verileri.
  • [[Google Cloud Pub/Sub:[Dönetici:[Dönetici:0) Google Cloud Pub/Sub:[Dönetici:[Dönemli bir olay için ölçeklenebilir bir mesaj kuyruk.
  • [FONT:0)Azure Event Hubs:[Dönetici: Tamamen yönetilen bir olay saniyede milyonlarca olay için platform.
  • [FONT=0)Cloud Storage (S3, GCS, Blob Storage:[Dönetici: 1) Kurul dosya, boru iş akışlarını olay bildirimleri aracılığıyla tetikleyen yüklemeler için.

Data Processing and Transformation

Veriler yetersiz olduğunda, temizlenmelidir, zenginleştirilmelidir ve analiz için uygun bir formata dönüştürülmelidir. Serverless processing hizmetleri şunları içerir:

  • [FONT:0]AWS Glue:[Dönetici:[Dönetici:0)AWS Glue:[Dönetici:[Dönemli, dönüşüm, yük) bir sunucusuz Spark motoru üzerinde Spark işleri çalıştırabilecek hizmet.
  • [0] Google Cloud Dataflow:[[Dönetici: 1 ) Apache Beam'e dayanan birleşik bir akış ve toplu işleme hizmeti. tam olarak işlem, otomatik ölçeklendirme ve yerleşik izleme sağlar.
  • [FONT:0)Azure Data Factory:[Dönetici:[Dönetici:0) Bir bulut tabanlı veri entegrasyonu servisi görsel bir arayüz ve kod tabanlı ilk yetenekleri ile birlikte. 90+ konektörler arasında ETL/ELT boru hatları orkestrası ekleyebilirsiniz.
  • [[AWS Lambda / Google Cloud Functions / Azure Functions:[Dönetici: 0,0) Özel dönüşüm mantığını düşük değer, küçük ölçekli işlem için yürütebilen hafif, etkinlik odaklı hesaplamalar.
  • [FONT=0]AWS Step Functions / Google Workflows / Azure Mantık Uygulamaları:[Döneticileri koordinatlayan orkestrasyon hizmetleri, tekrarlamalar, hata işleme ve şubeleme ile.

Data Storage Data Storage

İşlemeden sonra, veriler genellikle bir veri gölü veya veri deposunda devam edilir. Common serverless depolama destinasyonları şunları içerir:

  • [FONT=0)Amazon S3[Dönetici:0] [Dönetici göller için temel nesne depolama, genellikle [[DÜS:2)AWS Glue Data Kataloğu) için şema keşfi için.
  • [FONT:0) Google Cloud Storage[[[Dönetici:0)[değiştir | kaynağı değiştir] – BüyükQuery) analitik için.
  • [FONT=0) Azure Blob Storage / Data Lake Storage Gen2) - Büyük veri analizi için optimize edilmiş Scalable depolama, genellikle [[ŞUYGÜ:2)Azure Synapse Analytics).
  • [FONT=0]Serverless Data Warehouses:[Dönetici:[Dönetici:0)Google BigQuery[Dönetici)[Döneticiden hesaplanan) ve [[Dönetici:0)))))Azure Synapse Serverless Pool, veri toplama kümeleri olmadan doğrudan sorgulamanıza izin verir.

Analytics ve Visualization

Son bileşen, bilgilendiriciler ile doludur. Serverless Analytics hizmetleri şunları içerir:

  • [FONT:0)Amazon Athena) - S3'te standart SQL'i geçici sunucular olmadan kullanarak sorgu verileri.
  • [FONT:0) Google BigQuery[[Dönetici: 1 ) - Yapı makine öğrenme yetenekleri ile sunucusuz çoklu bulut veri deposu.
  • [FONT=0) Azure Synapse Analytics) – Hem sunucusuz hem de özel seçeneklerle birleşik bir analitik platformu.
  • [FONT:0)BI araçları:[Dönetici:2)Amazon HızlıSight[[Dönetici:0), [[Dönetici:|Dönetici|Dönetici|Dönetici|Dönetici|s/tr|Döneticileri için sunucusuz veri depoları ve raporları için bağlantı kurabilir.

Bu bileşenleri birleştirerek, organizasyonlar en büyük, dönüştürücü, depolama, depolama ve verileri minimum operasyonel çabayla bir araya getirir.

Big Data Analytics için Serverless Faydaları

Sunucusuz veri hatlarına geçiş büyük veri analizleri iş yükleri için birkaç somut avantaj sunar. Aşağıda gerçek dünya bağlamı ile en etkili faydalar vardır.

Otomatik Elastik Scalability

Geleneksel boru hatları genellikle, üst düzey yükleri ele almak için takımların aşırı tahmin kümelerini gerektirir, düşük hareketlilik dönemlerinde boşanmalara yol açan bu elastiklik, gerçek veri hacmine dayanan sıfırdan binlerce paralel infaza kadar tutarlı performans sağlar. Örneğin, Google Cloud Dataflow işi otomatik olarak bir sürü kişi tarafından yükselebilir ve bir gecede.This elastikity, manuel müdahale olmadan tutarlı performans sağlar.

Maliyet-Effectiveness ve Pay-Per-Use Billing

Serverless fiyatlandırma, boş kapasite için ödeme ihtiyacını ortadan kaldırır. AWS Glue ile, yalnızca ETL işlerinin süresi için ödersiniz. Amazon Athena ile, tarama miktarına dayanarak sorguya ödersiniz.Bu model özellikle satış kampanyaları veya ürün fırlatmaları sırasında artış gösteren olay odaklı iş yükleri için faydalıdır.

Azaltılmış Operasyonel Overhead

Bulut sağlayıcıları, ölçeklendirme ve yüksek kullanılabilirlik ile başa çıkmak için artık Hadoop kümelerini, Spark yapılandırmalarını veya sunucu filolarını yönetmek zorunda değildir. Bu bakım görevleri, veri mühendislerinin boru hattı mantığına, veri kalitesine ve analizlere odaklanmasını sağlar. Küçük analitik takımlar için, bu bir oyun değiştirici olabilir.

Hızlı Zaman-Insight

Çünkü sunucusuz hizmetler saniyeler içinde teslim edilebilir (veya hatta işlevlerin alt saniyeleri bile), boru hatları inşa edilebilir ve hızla dağıtılabilir. Veri bilim adamları ve analistleri küme başlangıç süreleri beklemeden reklam-hoc dönüşümlerini geri döndürebilir.

İnşa Edilmiş Yanlış Toklama ve Observability

Serverless hizmetler dayanıklılık için tasarlanmıştır. AWS Glue otomatik olarak başarısız görevler; Dataflow tam olarak işlenme ve işçi başarısızlıkları sağlar; Azure Data Factory yerleşik izleme ve uyarıları içerir. Teams ayrıca bulut-native log ve telemetri ile entegre edebilir (CloudWatch, Stackvi, Azure Monitor) ek araçlama olmadan boru hattı sağlığına görünürlüğü sağlar.

Flexability and Ecosystem Entegrasyon

Serverless boru hatları, yönetilen konektörler aracılığıyla yüzlerce veri kaynağına bağlanırlar. Ayrıca makine öğrenimi API'leri, gerçek zamanlı analitik panjurlar ve bildirim sistemleri gibi diğer sunucusuz hizmetlerle sorunsuz bir şekilde entegre ederler.Bu hesaplamalar, takımların yazılı kod yazmadan sofistike veri iş akışlarını oluşturmalarını sağlar.

Popüler Serverless Data Boru Araçları

Büyük bulut sağlayıcıları benzer hizmetler sunarken, her biri eşsiz güçlü ve ticari-offlara sahiptir. Aşağıda üç önde gelen sunucusuz boru platformlarına daha derin bir bakış.

AWS

AWS, sunucusuz bir Spark motoru üzerinde çalışan tamamen yönetilen bir ETL hizmetidir. Metadata yönetimi için bir veri katalogu sağlar, ETL işlerini inşa etmek ve Python veya Scala kodu için destek sunar. Anahtar özellikler şunlardır:

  • [FONT=0]Dynamic Frame:[Dynamic Frame:[Dynamic Frame:[Dynamic Frame:[Dynamic Frame:[DyT:1).
  • [[İş Yeri işaretleri:[Dönetici:[Dönetici:0)İş Yeri:[Döneticileri:[Döneticileri) Daha önce işlenmiş verileri, daha önce artan yüklerde yeniden işlemeden kaçınmak için takip eder.
  • [FONT=0)Flex Execution:[Dönetici:[Dönetici:0) Daha yavaş infaza tahammül edebilecek işler için daha düşük maliyetli bir seçenek (örneğin, gece toplu).
  • [FONT:0) Integration:[Dönetici: [Dönetici: S3, Redchange, RDS ve Amazon Athena ile Derin bağlar.

AWS, küme yönetimi olmadan güçlü bir ETL motoruna ihtiyaç duyan takımlara ağır yatırım yapmak için idealdir. Ancak, kullanıcılar, radyatörün bazı işler için daha yavaş başlangıç süreleri (cold start) olabileceğini not eder ve uzun süren dönüşümler için uzun süreli dönüşümler için daha yüksek olabilir.Daha fazla ayrıntı 0.00AWS’nin ürün sayfası).

Google Cloud Dataflow

Google Cloud Dataflow, Apache Beam üzerinde inşa edilmiş bir birleşik bir akış ve toplu işleme hizmetidir. Olay-zaman işleme, pencereleme ve tam olarak ayrımcılığa destek veren zengin bir programlama modeli sunar.

  • [FONT:0)Unified Model:[Dönetici:[Dönetici:0) Aynı kodu hem gerçek zamanlı hem de toplu boru hatları için yazın.
  • [0]Autoscaling:[Dönetici:[Dönetici: 0) Dinamik olarak geri girişe dayanan işçi sayısını ayarlar.
  • [FONT:0]Flexible Resource Scheduling (FlexRS): [DFLT:1), esnek bir pencere içinde tamamlayabilen toplu iş için maliyet tasarrufu seçeneği.
  • [FONT:0) Integration:[Dönetici Linkleri Pub/Sub, BigQuery, Cloud Storage ve AI Platform için).

Dataflow gerçek zamanlı akış işlemeye ihtiyaç duyan veya karmaşık bir olay zamanlı analitike sahip kuruluşlar için en iyi seçimdir.The integration with BigQuery, özellikle analitik boru hatları oluşturmak için güçlü yapar.For official documents, [[ENFLT:0)Google Cloud Dataflow).

Azure Data Factory

Azure Data Factory (ADF), veri hareketini ve dönüşümünü otomatikleştirmek için bulut tabanlı bir veri entegrasyonu servisidir. Her iki kodlu görsel boru hatları ve kod-ilk seçenekleri .NET, Python ve Spark ile sunar.

  • [FONT:0]Veri Akışları: [Dönetici:[Dönetici:[Dönetici:0) Görsel sürüklenme-ve-kömsüz Spark kümeleri üzerinde yapılan veri dönüşümleri.
  • [FONT:0)Wrangling Data Flows: Bir Güç Sorgu benzeri arayüzü veri hazırlığı için.
  • [FONT:0) Kontrol Akışı:[Dönetici, döngüler ve metadataya dayalı paralellik.
  • [FONT:0)Hybrid Connectivity:[Dönetici:[Dönetici:0)[Dönetici:0)[Dönetici:[Dönetici:0)[Dönetici:0))

ADF heterojen ortamlarda (örneğin, hibrit bulut, çoklu bulut) ve görsel tasarımı tercih eden takımlar için başarır. Azure Synapse ve Power BI ile entegrasyonu sorunsuzdur.Daha fazla bilgi mevcuttur.

Bu üç ötesinde, kuruluşlar ayrıca portability gibi sunucusuz işlevleri kullanarak boru hatları da inşa edebilir, Spark ve Flink gibi birden çok koşucuda çalıştırabilir, ancak belirli bir bulut sağlayıcıyla birlikte, belirli bir bulut sağlayıcıyla birlikte, belirli bir bağlantıda çalıştırılabilir.For teamability, Apache Beam (The SDK behind Dataflow) için, Apache Beam (The SDK behind Dataflow) çoklu koşucular üzerinde çalışabilirler.

Bir Serversız Veri Boruunu Uygulama: Adım-by-Step

Bir sunucusuz veri hattı oluşturmak veri kaynakları, dönüşüm mantığı, depolama ve tüketim kalıpları hakkında dikkatli bir planlama gerektirir. Aşağıda en iyi uygulamalarla temel uygulama aşamalarıdır.

Adım 1: Veri Koleksiyonu ve Engestion

Tüm veri kaynaklarını tanımlayın: uygulama logları, veritabanı (CDC akışları), SaaS APIs, IoT cihazları veya nesne depolamadaki dosyaları seçin. geç erişim gereksinimlerine dayanan en büyük yöntemi seçin.Gerçek zamanlı akışlar için, sunucusuz bir mesajlaşma hizmeti (örneğin, AWS Kinesis, Google Pub/Sub, Azure Event Hubs) veya SQL datayı aşağıdaki araçlar aracılığıyla takip edin:0DebeziumDebezium)

2. Adım: Data Processing and Transformation

Dönüşüm mantığını tanımlar (örneğin, AWS Glue Crawler, Dataflow'un şemasını anlık veya karmaşık pencereli analizler için kullanın (örneğin, basitleştirilmiş formatlar), zenginleştirmeler (bakım masaları, geocoding), ve aggregations. Doğru işleme hizmeti seçin: Spark ile ağır ETL için baskı işlemleri, Dataflow for streaming or complex windowsed Analytics, Functions for light for lights for lights, handle nuurtures.

Adım 3: Data Storage ve Schema Management

Maliyetleri, sorgu performansı ve yönetişim için bir depolama katmanı seçin. nesne depolamada (S3, GCS, Blob Storage) genellikle en esnek, farklı bölgelerdeki veri kümelerini depolamanıza izin verir (bronze/silver/altın) Bir sunucusuz veri tabanı kullanın (AWS Glue Kataloğu, Google Data Catalog) not etmek ve SQL sorgulayıcı motorlar aracılığıyla sorgulayın.

Adım 4: Analytics ve Visualization

Veri depolanır ve kataloglanmış, sunucusuz sorgu motorlarını (Athena, BigQuery, Synapse Serverless SQL) reklamını çalıştırmak için veya sunucusuz kaynakları doğrudan sorgulayan veri setlerini kullanın.DataClick for machine learningloads, print-checking the services like BigQuery ML, SageMaker, or Azure Machine Learning (serverless}}) gibi doğrudan erişimli erişim sağlar.Use BI tools that support direct querying of serverless resources to avoid data move. For machine learning workloads, print-checking data stepsing and direct train models using services like data partition.

Adım 5: İzleme, Uyarılama ve Optimizasyon

Bulut tabanlı hizmetleri kullanarak kanal sağlığı (CloudWatch, Operations Suite, Azure Monitor) Başarısızlık, yüksek gecikmeli, maliyet dağılımı ve bütçe uyarılarını kullanarak uyarıları ayarlayabilirsiniz.[Dönetici:[Döncükler) Farklı işleme hizmetleri, yavaş dönüşümleri ile dağıtılmıştır.

Vakaları ve Gerçek Dünya Örneklerini Kullanın

Serversız veri hatları çeşitli büyük veri iş yükleri için endüstriler arasında dağıtılır:

  • [FONT=0)Real-Time IoT Analytics:[Dönetici: Üretim şirketi AWS IoT Core aracılığıyla fabrika ekipmanlarından gelen sensör verileri, AWS Lambda ve Kinesis Analytics ile, S3'te mağazalar sonuçları ve SNS'de uyarıları tetikler. Serverless ölçeklendirme işlemi sırasındaki binlerce sensörden aniden patlamalar yapar.
  • [[Kategori ve Kullanıcı Olayı Analizi:[Dönetici: 0: 1) Bir SaaS platformu, Google Pub/Sub kullanarak kullanıcı etkileşim olaylarını toplar, Dataflow ile toplu oturumlara dönüştürür, BüyükQuery'de zenginleşmiş olaylar ve gerçek zamanlı panjurlar ile ürün planlama yapmadan otomatik olarak ölçekler toplar.
  • [[Dönetici ve Güvenlik İzlemesi:[Dönetici:0) Bir işletme, S3 event bildirimleri kullanarak birden fazla AWS hesabından giriş yapar, AWS Glue ETL'yi parlat ve temiz loglar için kullanır, Athena'yı iş için kullanır ve iş akışlarını fonksiyon Steps ile birlikte toplar.
  • [FONT:0)Batch ETL for Data Warehousing:[Dönetici: Bir perakende şirketi Azure Data Factory'nin kendi barındırdığı IR kullanarak veri veri veri tabanlarını döndürür ve Azure Synapse Server veri akışını değiştirir.

Bu örnekler, sunucusuz boru hatlarının, veri büyümesine adapte olan daha çevik, maliyet-aktif çözümlerle geleneksel toplu işleme nasıl değiştirebileceğini göstermektedir.

Meydanlar ve düşünceler

Avantajlarına rağmen, sunucusuz veri boru hatları gümüş bir mermi değildir. Ekipler potansiyel sınırlamaların farkında olmalıdır:

  • [FONT:0]Cold Start Latency:[Dönetici:[Dönetici:0)[Dönetici:0)[Dörtüncü gerçek zamanlı kullanımlar için, Dataflow veya Kinesis Data Analytics daha iyi seçimlerdir.
  • [FONT=0]Vendor Lock-In:[Dönetici:[Dönetici] Serverless hizmetleri bulut sağlayıcı ekosistemlerine sıkı bir şekilde bağlanır. Azure Data Factory'den bir boru hattını kullanarak büyük geri yazmaları Mitigate'i Apache Beam gibi açık kaynaklı işlem motorlarını (eğer uyumlu) ve soyut depolamayı kullanarak geri yüklemeyi gerektirir.
  • [[Fresete:0)Kaçta Cost Yönetimi:[Dönetici:[Dönetici:0)Kaçta yüksek kullanımlar çekici olsa da, yüksek hacimli boru hatları optimize edilemezse pahalı olabilir. Örneğin, TB'de büyük miktarda veri taramak için, baskı ve sütunlama formatlarını kullanın.
  • [FONT:0]Complex Workflows:[Dönetici:[Dönetici:0)[Döneticiler:0)Complex Workflows:[Döneticiler:[Döneticiler: 0) Bir hata işleme ile birden fazla adım atarak, yeniden yazılabilir ve şubeler sağlam bir iş akışı servisi olmadan zorlanabilir. Step Functions veya Workflows gibi hizmetler bazı karmaşıklık sağlar ancak gerekli kontrol sağlar.
  • [FONT:0]Stateful Processing:[DynamoDB, Redis) veya devlet idaresi tarafından yönetilmeyen akış hizmetleri kullanın.For stateful operations (e.g., deduplication, sessionization), dış devlet mağazalarına (DynamoDB, Redis) ihtiyacınız var veya devlet idare eden akış hizmetleri kullanın (Dataflow, Kinesis Analytics).
  • [FONT:0)Debugging ve Observability:[Dönetici:[Dönetici altyapısına doğrudan erişim olmadan, debugging, giriş ve izlerle sınırlıdır.

Bu zorlukların ele alınması düşünceli mimari, maliyet-aware tasarımı ve sürekli izleme gerektirir. Birçok kuruluş için, özellikle iyi tanımlanmış, etkinlik odaklı iş yükleri ile başlayan risklere karşı olan faydaları.

Future Trendleri

Sunucusuz veri boru hattı peyzajı gelişmeye devam ediyor. Birkaç trend, bir sonraki büyük veri analizinin nesli şekillendiriyor:

  • [FONT=0]Serverless Data Lakehouse:[Dönetici:[Dönetici:0)Sunsuz Data Lakehouse:[Dönetici:0)[Dönetici:0|Dönetici:0|Dönetici:0|Dönetici:0|Dönetici:0|Dönetici|Dönetici|Dönetici|Dönetici|Dönetici|Dönetici|ebilgece|s/tr|s/tr|s/tr|s/tr|s/tr|s/tr|s/tr|s/tr|s/tr|s/tr|s/tr|s/tr|s/tr|s/tr|s/tr|-x|s/tr|s/tr|s/tr|s/tr|-)
  • [FONT=0)AI Integration:[Dönetici:[Dönetici:0) Sunucusuz boru hatları giderek artan şekilde veri katmanında makine öğrenimine dahil edilir - e.g., BigQuery ML, 03:2).AWS SageMaker Serverless Inference, ve [[Dahizitmeler)[FLT: 5 ).
  • [FONT:0] Event-Driven Architectures: Etkinlik otobüsleri ve programcılar olgun hale geldikçe, boru hatları daha reaktif ve çiftleşmiş hale geldi.Bu gerçek zamanlı veri ürünleri ve iyi pahalı maliyet tahsisini sağlar.
  • [FONT=0)Multi-Cloud ve Hybrid:[Dönetici: [Dönetici: 0) Apache NiFi veya Confluent Cloud gibi araçlar, bulutları kapsayan boru hatlarına izin veriyor, ancak sunucusuz-natif seçenekler hala en yüksek derecede tek kaynakta tek bir şekilde tek-bulunuyor.

Sunucusuz veri boru hatlarının benimsenmesi bugün bu ortaya çıkan yeteneklerin miras altyapı modellerine kilitli olması için.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Serverless veri hatları, organizasyonların büyük veri analizlerine nasıl yaklaştığını bir paradigma değişikliğini temsil ediyor.Süresel veri dağıtımını ortadan kaldırarak, otomatik ölçeklendirmeyi etkinleştirin ve optimize edilmiş maliyet kullanan fiyatlamalarını sağlayarak, satıcılara karmaşık veri akışlarını ve esnekliğe sahip olan zorlukları güçlendiriyorlar. Gerçek zamanlı akışları veya terabay-ölge-öldürme işlerinizi işlemenin, veri kanallarını modernize etmeye ve yalnızca karmaşık bir yatırım sunucularını açmaya devam edecek kadar daha güçlü bir alternatif sunuyorlar.