Il processing dei data stream rappresenta una sfida crescente per le organizzazioni moderne. Nonostante un decennio di avanzamenti tecnologici, il data streaming continua ad essere una criticità significativa da gestire per le organizzazioni infatti i team di sviluppo spesso spendono fino all’80% del loro tempo nel troubleshooting di problemi come errori negli output downstream o performance non ottimali delle pipeline.
Prendendo spunto da un recente talk che Adi Polak, Director of Advocacy and Developer Experience Engineering presso Confluent, in questo articolo ti vogliamo fornire una panoramica approfondita delle sfide persistenti nel data streaming ed alcune soluzioni pratiche per gestire pipeline di dati scalabili ed efficienti.
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I requisiti fondamentali di un data stream efficiente
Una soluzione ideale di data streaming deve garantire diversi elementi cruciali:
- un’affidabilità costante che garantisce l’integrità dei dati e rappresenta la base di qualsiasi sistema di streaming efficace;
- la compatibilità con sistemi diversi che permette di assicurare l’integrazione fluida con l’infrastruttura esistente;
- una latenza minima, indispensabile per le decisioni in tempo reale;
- l’elevata scalabilità al fine di gestire picchi improvvisi di workload;
- la qualità dei dati, cioè che i dati siano utili allo scopo.
Senza questi requisiti fondamentali, un processo di data stream diventa costoso, oneroso in termini gestionali ed inaffidabile. Per soddisfare questi requisiti puoi utilizzare i pattern ed i tool che scoprirai nel prossimo paragrafo.
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Pattern per la progettazione di Data Stream
Per affrontare le sfide dei data stream puoi utilizzare pattern derivati dalle moderne architetture data-driven.
Exactly-Once Semantics
Il primo pattern è l’implementazione di un processamento exactly-once che rimane fondamentale per un processing affidabile in quanto garantisce che il dato sia processato un’unica volta. Se vuoi un approfondimento su questo pattern e scoprire come sia diverso dall’altro “at-least-once” ti consigliamo di leggere il seguente articolo per avere un’altra opinione. La realtà rimane che le esigenze di business generali richiedono exactly-once per evitare problemi e rimanere quanto più semplici possibili nell’architettura. Utilizzando framework come Apache Kafka e Apache Flink, è possibile implementare protocolli two-phase commit che garantiscono consistenza anche in caso di guasti dei componenti.
Operazioni di Join
Le operazioni di join tra stream rappresentano una sfida complessa, sia che si tratti di combinare stream-batch o due stream real-time. La pianificazione accurata è essenziale per garantire integrazione e semantiche exactly-once durante i join. Anche in questo caso framework come Kafka e Flink vengono in aiuto( per un approfondimento puoi leggere l’articolo “Pipeline di dati real-time: come gestire ed analizzare grandi flussi di dati in tempo reale“) .
Gestione Errori e Integrità dei Dati
L’integrità dei dati è cruciale per pipeline affidabili. Il concetto di “guarding the gates” richiede un approccio strutturato e completo. La validazione degli schemi assicura la conformità dei dati in ingresso. Il versionamento permette di gestire l’evoluzione delle strutture dati nel tempo mentre la serializzazione tramite registry degli schemi garantisce consistenza attraverso l’intero sistema. In questo caso strumenti di Change Data Capture(CDC) uniti a framework di data stream e ad architetture Kubernetes possono aiutare enormemente nel garantire un’infrastruttura in cui gli errori sono mitigati e l’integrità dei dati garantiti( anche servizi Cloud native come Cloud DataStream possono essere soluzioni all-in-one valide in tantissime occasioni).
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L’importanza dell’ottimizzazione continua
L’implementazione iniziale di una pipeline di data streaming è solo il primo passo. Per mantenere prestazioni ottimali nel tempo, è necessario un processo continuo di monitoraggio e di ottimizzazione.
Il monitoraggio efficace richiede un’analisi continua e approfondita delle performance del sistema. Attraverso l’identificazione precoce dei colli di bottiglia è possibile per esempio effettuare interventi tempestivi prima che impattino sul business. Inoltre la valutazione costante dell’utilizzo delle risorse assicura efficienza operativa e controllo dei costi.
Il fine-tuning dei parametri di configurazione deve adattarsi all’evoluzione del sistema in quanto i pattern di traffico sono spesso variabili nel tempo e seguono proprie logiche di business. Il bilanciamento tra latenza e throughput, pur richiedendo aggiustamenti continui, garantisce la resilienza operativa.
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Integrazione con Sistemi AI
La moderna tecnologia AI permette di realizzare pipeline di dati robuste ed efficaci per l’analisi dei dati ma anche di essere consumatore di questi dati per il training. Al fine di permettere tale integrazione occorre utilizzare protocolli standard e sistemi modulari che si adattano a qualsiasi scenario tecnologico. E’ proprio quello che abbiamo fatto in Pupau, la nostra piattaforma di AI che permette di integrarsi con database e flussi di dati più in generale per fornire servizi evoluti agli utilizzatori.
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