Nel panorama tecnologico moderno, la capacità di gestire e analizzare i dati in tempo reale è diventata cruciale per il successo aziendale. Dall’ottimizzazione dell’esperienza utente all’intelligenza artificiale, fino ai veicoli a guida autonoma, la necessità di sfruttare i dati in real-time continua a crescere.
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Le data pipeline real-time sono sistemi progettati per acquisire, elaborare ed analizzare i dati istantaneamente. La loro implementazione richiede competenze specifiche e una profonda comprensione delle architetture distribuite. I componenti fondamentali di un’architettura real-time includono:
tutti questi elementi orchestrati in maniera sapiente per garantire performance e affidabilità.
La gestione efficace di volumi sempre crescenti di dati richiede sistemi progettati sia non solo per la velocità di processamento ma anche per l’affidabilità. Per questo motivo, un aspetto cruciale è la distinzione tra il tempo dell’evento (quando accade effettivamente) e il tempo di elaborazione (quando il sistema lo processa).
A tal fine framework moderni come Apache Flink utilizzano watermark per tracciare il tempo degli eventi in stream di dati non ordinati, migliorando significativamente l’accuratezza delle analisi. In poche parole è necessario avere a disposizione framework che permettano di gestire l’architettura ed i dati in maniera coerente e corretta affrontando le criticità che ti stiamo per indicare nel prossimo paragrafo.
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Il dimensionamento di sistemi real-time ad alto livello di throughput presenta sfide complesse che richiedono una profonda comprensione sia degli aspetti tecnici che delle implicazioni di business. Vediamo, di seguito, quali sono queste sfide.
La prima sfida, e probabilmente la più importante, è la gestione dello stato che, in sistemi distribuiti, rappresenta un elemento molto critico perchè, man mano che i dati fluiscono continuamente attraverso il sistema, diventa sempre più difficile mantenere uno stato accurato e consistente senza compromettere le performance. La gestione dello stato, pertanto, richiede meccanismi sofisticati di sincronizzazione e persistenza, bilanciando la necessità di consistenza con quella di performance elevate.
L’allocazione dinamica delle risorse, vale a dire la scalabilità, è fondamentale per gestire efficacemente carichi di lavoro variabili. Le moderne architetture fortunatamente ti mettono a disposizione, generalmente di default, tecniche avanzate come:
In questa sfida, la chiave del successo sta nell’implementare questi meccanismi in modo trasparente per gli utenti finali, riuscendo a mantenere latenze basse ed un throughput costante.
In un sistema distribuito, i guasti sono inevitabili. La vera sfida qui sta nel gestirli senza impattare sul servizio e per far questo occorre implementare:
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La scelta del framework giusto può fare la differenza tra il successo e il fallimento di un progetto di data processing, ma quale scegliere? Analizziamo in dettaglio le principali opzioni disponibili nella consapevolezza che non ci sia a prescindere una scelta giusta ed una sbagliata ma che occorra, invece, stabilire il framework e l’architettura nel suo complesso valutando numerose variabili aziendali.
Apache Kafka eccelle nell’aggregazione di log e nello streaming di eventi. La sua architettura basata su log distribuiti offre scalabilità orizzontale e durabilità dei dati. Kafka Streams e ksqlDB estendono le sue capacità con funzionalità di trasformazione real-time e processing SQL-like.
Pulsar porta l’architettura pub-sub ad uno scalino più alto con il suo storage a livelli ed il supporto nativo multi-tenant. La sua architettura separata per storage e computing lo rende ideale per deployment cloud-native e scenari di edge computing.
Flink si distingue per le sue capacità di elaborazione event-time e analytics stateful. Il suo modello di processing garantisce semantiche exactly-once e offre checkpoint distribuiti per workload mission-critical.
In questa tabella abbiamo riassunto alcune caratteristiche chiave dei tre framework.
| Caratteristica | Kafka | Pulsar | Flink |
|---|---|---|---|
| Latenza | Bassa | Molto bassa | Molto bassa |
| Scalabilità | Orizzontale | Multi-dimensionale | Orizzontale |
| Consistenza | At-least-once | Exactly-once | Exactly-once |
| Storage | Log distribuito | Tiered | Checkpoint |
| Deployment | On-premise/Cloud | Cloud-native | Versatile |
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