۲۰ مشکل اصلی پردازش دسته‌ای داده و راه‌حل‌های آن با جریان‌سازی داده
پردازش دسته‌ای روش سنتی انتقال و تبدیل داده در سیستم‌های سازمانی است که با مشکلاتی مانند تأخیر، خطا و ناسازگاری مواجه است. جریان‌سازی داده راه‌حل مدرن برای زیرساخت‌های سریع و قابل اعتماد داده محسوب می‌شود.
مشکلات پردازش دسته‌ای و راه‌حل جریان‌سازی داده
پردازش دسته‌ای برای دهه‌ها پایه‌گذار خطوط داده بوده اما مشکلات متعددی ایجاد می‌کند که آن را برای نیازهای داده‌ای بلادرنگ امروزی نامناسب ساخته است. جریان‌سازی داده با فناوری‌هایی مانند Apache Kafka و Flink راه‌حل مدرنی برای زیرساخت‌های داده ارائه می‌دهد.
- داده‌های مخدوش و مقادیر null: در سیستم‌های دسته‌ای، یک رکورد بد می‌تواند کل کار را مسموم کند
- هزاران کار دسته‌ای و پیچیدگی: خطوط دسته‌ای با گذشت زمان درهم تنیده و مدیریت سخت می‌شوند
- داده‌های مفقوده و پرکردن دستی: سیستم‌های دسته‌ای با داده‌های دیررس مشکل دارند
- ناسازگاری‌های داده و کپی‌های داده: معماری دسته‌ای منجر به ناسازگاری می‌شود
- عدم تضمین پردازش یکباره: بازاجرای کارهای شکست خورده خطر تکرار را ایجاد می‌کند
"محدودیت‌های پردازش دسته‌ای در دنیای دیجیتال‌محور امروز قابل قبول نیست"
"جریان‌سازی داده فقط سریع‌تر نیست — تمیزتر، هوشمندتر و پایدارتر است"
جریان‌سازی داده استاندارد جدیدی برای اجتناب از پردازش دسته‌ای ارائه می‌دهد که پیچیدگی را کاهش داده و ارزش فوری ایجاد می‌کند.