Tratamiento por lotes

¿Qué es el tratamiento por lotes?

El procesamiento por lotes es un método de tratamiento de datos en el que un grupo de transacciones se recopila durante un periodo y se procesa como un único lote. Este método contrasta con el procesamiento en tiempo real, en el que cada transacción se procesa de forma individual e inmediata. El procesamiento por lotes es especialmente adecuado para operaciones que no requieren resultados inmediatos, ya que puede programarse para que se ejecute durante las horas de menor actividad para reducir la carga de los recursos informáticos.

En el tratamiento por lotes, las transacciones o puntos de datos se acumulan hasta que se alcanza un determinado umbral, que puede ser una cantidad específica de datos o una hora programada. Una vez alcanzado el umbral, se procesa todo el lote a la vez. Este método es muy eficaz para tareas que requieren mucho trabajo, como análisis de datosactualización de bases de datos, tratamiento de las transacciones de los clientesy generar informes. Dado que el proceso está automatizado y puede ejecutarse sin supervisión continua, permite una mejor utilización de los recursos del sistema y puede suponer un importante ahorro de tiempo y costes.

Esta página cubre:

• Procesamiento por lotes frente a procesamiento por flujos
  
• Ejemplos de tratamiento por lotes
• Cómo supervisar el procesamiento por lotes
  
• Ventajas e inconvenientes del tratamiento por lotes
  
• Alternativas al tratamiento por lotes
• Conclusión

Procesamiento por lotes frente a procesamiento por flujos

El procesamiento por lotes y el procesamiento por flujos son dos enfoques fundamentales del procesamiento de datos. El procesamiento por lotes consiste en procesar los datos en grandes bloques o "lotes". Este método es ideal cuando se trata de grandes volúmenes de datos que no requieren una acción inmediata. Es un método tradicional de procesamiento de datos en el que los datos se recogen durante un periodo y luego se procesan todos a la vez. Es como hacer la colada: se espera a tener suficiente ropa sucia para completar una carga completa antes de poner la lavadora (o se espera a una hora determinada de la semana para poner la lavadora).

Por otro lado, el procesamiento de flujos está diseñado para procesar los datos en tiempo real a medida que llegan. Este enfoque es ideal para aplicaciones que necesitan actuar sobre los datos inmediatamente, como por ejemplo detección del fraude o análisis en tiempo real. El procesamiento en flujo puede compararse con lavar un plato en cuanto se utiliza; se trata cada elemento inmediatamente en lugar de esperar.

La diferencia clave entre estos dos enfoques radica en su gestión de la velocidad y el volumen de los datos. El procesamiento por lotes es eficaz para tareas de procesamiento de gran volumen que requieren menos tiempo, y puede permitir análisis e informes más complejos sobre grandes conjuntos de datos. El procesamiento en flujo es mejor para situaciones que requieren un procesamiento rápido e incremental de los datos y una visión inmediata.

Ejemplos de tratamiento por lotes

El procesamiento por lotes es un potente método para manejar grandes volúmenes de datos en los que las transacciones se recopilan durante un periodo y se procesan todas a la vez. Este método es muy eficaz para operaciones que no requieren una respuesta inmediata.

He aquí tres ejemplos:

Procesamiento de transacciones financieras: Bancos e instituciones financieras suelen utilizar el procesamiento por lotes para las transacciones al final del día, como el procesamiento de cheques, transferencias bancarias y transacciones con tarjetas de crédito. Las transacciones se acumulan a lo largo del día y se procesan en un único lote durante las horas de menor actividad para actualizar los saldos de las cuentas y generar informes.

Copia de seguridad y sincronización de datos: Muchas organizaciones realizan copias de seguridad de datos rutinarias utilizando el procesamiento por lotes. Este proceso puede implicar la copia de archivos de servidores activos a ubicaciones de copia de seguridad durante la noche. De forma similar, sincronización de datos entre sistemasPor ejemplo, la actualización de un almacén central con datos procedentes de ubicaciones satélite suele realizarse como un proceso por lotes para minimizar el impacto en los recursos de la red durante las horas de mayor uso.

Análisis e informes de datos por lotes: Las empresas utilizan con frecuencia el procesamiento por lotes para realizar análisis e informes complejos. Se procesan grandes conjuntos de datos para generar informes, realizar análisis de inteligencia empresarial o alimentar modelos de aprendizaje automático para su formación. Estos procesos se programan durante las horas de menor uso para evitar interrumpir otras operaciones y garantizar un uso eficiente de los recursos informáticos.

Flujo de trabajo de análisis e informes de datos por lotes (leer arriba a la izquierda, arriba a la derecha, abajo a la izquierda, abajo a la derecha)

Cómo supervisar el procesamiento por lotes

La supervisión del procesamiento por lotes es crucial para garantizar la fiabilidad de los trabajos por lotes. Implica realizar un seguimiento del rendimiento de los procesos por lotes, incluido su tiempo de ejecución, el uso de recursos y las tasas de fallo. Una supervisión eficaz puede ayudar a identificar cuellos de botella, optimizar la asignación de recursos, encontrar datos problemáticos y mejorar el rendimiento general del sistema.

Para supervisar el procesamiento por lotes, céntrese en estas métricas clave:

1. Tiempo de ejecución: Mida el tiempo que tarda en completarse cada trabajo por lotes. Esto ayuda a identificar los trabajos que tardan más de lo esperado, lo que podría indicar problemas con los datos, el código o la infraestructura subyacente.

2. Uso de recursos: Supervise el consumo de CPU, memoria y E/S de disco de los trabajos por lotes. Un uso elevado de recursos podría indicar ineficiencias en el código, la necesidad de actualizar el hardware o datos dañados.

3. Tasas y tipos de error: Realice un seguimiento del número y los tipos de errores encontrados durante el procesamiento por lotes. Analizar los errores puede ayudar a detectar problemas sistémicos, mejorar la calidad de los datos y corregir errores.

4. Rendimiento: Mida la cantidad de datos procesados en un periodo de tiempo determinado. Esto puede ayudar a evaluar el impacto en el rendimiento de los cambios en el proceso por lotes.

Para visualizar y gestionar estas métricas, puede emplear cuadros de mando que agreguen datos de diversas fuentes y ofrezcan una visión general en tiempo real del estado y el rendimiento de los procesos por lotes. Herramientas como Grafana, Prometeo, Datadogy Splunk se utilizan habitualmente para supervisar los procesos por lotes. Además, configurar alertas de anomalías o umbrales puede ayudar a abordar los problemas de forma proactiva.

Ventajas e inconvenientes del tratamiento por lotes

El procesamiento por lotes ofrece varias ventajas y desventajas que los equipos deben tener en cuenta a la hora de determinar sus estrategias de procesamiento de datos.

Ventajas

• Eficiencia a escala: El procesamiento por lotes es muy eficaz para grandes volúmenes de datos. Al agrupar tareas similares, reduce la sobrecarga de iniciar y ejecutar cada tarea individualmente, lo que supone un importante ahorro de tiempo y recursos.
• Optimización de recursos: El procesamiento por lotes permite un uso óptimo de los recursos, ya que puede programarse en horas valle para reducir el impacto en los sistemas operativos y garantizar la disponibilidad de recursos para tareas críticas en horas punta.
• Coherencia y fiabilidad: Procesar grandes conjuntos de datos por lotes garantiza la coherencia y fiabilidad en el tratamiento de los datos. Esto es especialmente importante en situaciones en las que la integridad de los datos es crítica, como las transacciones financieras o la gestión de inventarios.

Desventajas

• Latencia: Uno de los principales inconvenientes del procesamiento por lotes es el retraso inherente entre la recogida y el procesamiento de los datos. Esta latencia puede ser un problema importante para las aplicaciones que requieren análisis de datos en tiempo real o acciones inmediatas basadas en el conocimiento de los datos.
• Complejidad en el tratamiento de errores: Los errores en los trabajos por lotes pueden ser más complejos de identificar y resolver debido a la naturaleza masiva del procesamiento. Si un trabajo por lotes falla, diagnosticar el problema puede requerir examinar grandes volúmenes de datos para encontrar la causa.
• Inflexibilidad: Los sistemas de procesamiento por lotes pueden ser menos flexibles a la hora de acomodar cambios o integrar nuevas fuentes de datos, ya que las modificaciones pueden requerir cambios significativos en los trabajos por lotes o en las programaciones.

Alternativas al tratamiento por lotes

Las alternativas al procesamiento por lotes requieren menos sobrecarga y se centran en el procesamiento en tiempo real, el análisis a la carta y el escalabilidad. Comprender estas alternativas puede ayudarle a decidir cuál es la más adecuada para casos de uso específicos, especialmente cuando la información en tiempo real y la eficiencia son primordiales.

Procesamiento en tiempo real: A diferencia del procesamiento por lotes, el procesamiento en tiempo real analiza los datos a medida que llegan. Este enfoque es beneficioso para aplicaciones que requieren una toma de decisiones instantánea, como detección del fraude o análisis en directo de la interacción de los usuarios.

Arquitectura basada en eventos: Este modelo espera a que se produzcan eventos específicos y, a continuación, responde y se comunica entre servicios desacoplados en tiempo real. Es altamente escalable y flexible, por lo que resulta adecuado para sistemas complejos y distribuidos en los que la capacidad de respuesta inmediata es crucial. Herramientas como Kafka permiten el flujo escalable de datos entre componentes.

Servicios columnares Couchbase Capella™: Para quienes exploran alternativas al procesamiento por lotes tradicional, especialmente para cargas de trabajo analíticas, Servicios columnares Capella presenta una opción convincente. Sus capacidades en tiempo real eliminan la necesidad de extensas canalizaciones ETL y simplifican la arquitectura de datos. El sitio Lenguaje de consulta SQL mejora la accesibilidad y la manipulación de los datos, ofreciendo una transición fluida para quienes estén familiarizados con SQL. Y la ausencia de mantenimiento ETL y las capacidades de análisis de datos en tiempo real lo convierten en una opción atractiva para entornos dinámicos y basados en datos.

Conclusión

El procesamiento por lotes es un método potente para manejar grandes volúmenes de datos en los que la inmediatez no es crítica. Resulta especialmente útil para tareas que pueden ejecutarse sin interacción inmediata del usuario, por lo que es útil para algunas situaciones de análisis de datos, informes no sensibles al tiempo y actualizaciones del sistema.

A la hora de decidir entre el procesamiento por lotes o en flujo, hay que tener en cuenta la naturaleza de los datos, la necesidad de procesamiento en tiempo real y la complejidad de las tareas de procesamiento. Las alternativas como el procesamiento en flujo son mejores para escenarios que requieren un tratamiento inmediato de los datos. Elija siempre el método que se ajuste a los requisitos de su proyecto, teniendo en cuenta las ventajas y desventajas en cuanto a rendimiento, complejidad y escalabilidad.

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