Quelle est la différence entre un réseau de traitement par lots et un réseau en temps réel?


Réponse 1:

Le traitement par lots consiste à collecter des données pendant une certaine période et à les traiter ultérieurement en une seule fois. Un bon exemple est un distributeur de cartes de crédit dans votre station-service locale. Lorsque vous faites glisser votre carte et qu'elle est approuvée, c'est exactement cela, approuvé. Le distributeur de cartes de crédit a vérifié que vous avez suffisamment d'argent sur votre compte bancaire pour couvrir les articles que vous achetez, mais au lieu de transférer l'argent de votre compte sur le compte du magasin, votre argent n'a été mis en attente. À la fin de la journée, le commerçant effectuera ce que l'on appelle un «paiement par lots» sur la machine et c'est à ce moment-là que les transactions auront lieu, tous ceux qui ont utilisé une carte de crédit ce jour-là, en une seule fois.

Un réseau en temps réel, c'est quand les données sont envoyées, traitées et retournées immédiatement, en temps réel. Un bon exemple de réseau en temps réel serait un guichet automatique. Dans un guichet automatique, rien n'est groupé. La transaction est traitée avec votre banque depuis le GAB en temps réel. Lorsque l'argent est en main, le solde de votre compte bancaire reflétera immédiatement la transaction.


Réponse 2:

1. Objectif

Tout en appliquant de nombreuses opérations d'allumage sur des informations à remodeler, classer les données est un «traitement de données».

Fondamentalement, il mesure carré 2 types courants de traitement d'étincelles. Comme l'exécution des instructions et le fonctionnement en temps réel de Spark. Au cours de ce journal, nous apprendrons à fond chaque méthodologie de processus. Découvrez également la distinction entre les exécutions d'instructions et le processus en temps réel. Nous mentionnerons également leurs avantages et inconvénients à connaître en profondeur.

Commençons l'exécution de l'examen par rapport au fonctionnement en temps réel avec leur introduction transitoire. Nous verrons conjointement leurs bénédictions et leurs inconvénients pour bien correspondre.

A. exécution

Une manière économique de traiter des volumes d'informations élevés / importants est ce que vous décidez de l'exécution. Il est traité, en particulier partout où un groupe de transactions est collecté sur une partie de votre temps. Au cours de cette méthode, dans un premier temps, les connaissances sont collectées, saisies et traitées. Ensuite, il produit des résultats par lots. Nous pouvons dire que Hadoop travaille sur le traitement par lots. Pour l'entrée, le processus et la sortie, l'exécution nécessite des programmes distincts. Les systèmes de paie et de demande sont de beaux exemples d'exécution.

Percevons l'exécution avec une certaine situation. Les employés de vente recueilleraient des informations tout au long de votre temps. Ensuite, toutes ces informations seraient entrées dans le système tout de suite. Toute cette procédure est considérée comme une exécution. Généralement, cela fonctionne pour l'impression des étiquettes d'expédition, des bordereaux d'expédition et du processus de paiement. En d'autres termes, cette méthodologie signifie également qu'attendre pour tout essayer tout de suite. En outre, cela signifie que nous attendons avec impatience la flexibilité de votre système pour gérer tout cela.

On peut dire système d'exécution

  • Accès au traitement par lots ou à toutes les connaissances Cela peut représenter une chose énorme et compliquée Généralement, il est terriblement impliqué dans le résultat. Au lieu de cela, la latence des éléments individuels du calcul.Le traitement par lots a une latence mesurée en minutes ou beaucoup.

je. bénédictions d'exécution

  • Le traitement par lots est bon pour traiter des volumes géants de données / transaction. Il augmentera conjointement la puissance au lieu de traiter chaque élément individuellement. Ici, nous sommes en mesure de procéder individuellement. Même pendant les périodes les moins occupées ou à une heure sélectionnée souhaitée.Pour l'organisation en mettant fin à la méthode, elle offre également une puissance de valeur.Elle permet également un chemin d'audit intelligent.

ii. Inconvénients de l'exécution

  • Le délai entre la collecte des données et l'obtention du résultat après le traitement par lots.Dans le fichier informatique d'exécution n'est pas continuellement maintenu jusqu'à présent.Ici, une méthode unique peut être terriblement lente.

b. fonctionnement en temps réel

Le traitement en temps réel implique l'entrée, le traitement et la sortie continus d'informations. Par conséquent, il traite en un temps extrêmement court. Certains programmes utilisent ce type de traitement. À titre d'exemple, les guichets automatiques bancaires, les services à la clientèle, les systèmes de radiolocalisation et l'objectif des systèmes de vente (POS). Chaque transaction est directement mise en miroir le fichier informatique, avec cette méthode de connaissance. Donc, ce sera continuellement à jour.

Si vous souhaitez que l'analyse se termine en temps réel, le fonctionnement en temps réel de Spark est essentiel. Nous sommes en mesure d'intégrer des connaissances dans des outils d'analyse, en créant des flux de connaissances, comme avant longtemps car ils sont générés. De plus, il obtient des résultats d'analyse presque instantanés par des plateformes de victimisation comme Spark Streaming.

En outre, pour des tâches telles que la détection de fraude, le fonctionnement en temps réel est extrêmement utile. Fondamentalement, si la méthode traite des connaissances, nous sommes en mesure d'observer ce signal de fraude en temps réel. De plus, arrêtez les transactions trompeuses avant qu'elles ne se produisent, grâce à une opération en temps réel.

On peut dire système d'exploitation en temps réel

  • Le traitement en temps réel permet de comprendre la performance d'un composant de connaissances. Aussi, dira-t-il qu'il calcule une petite fenêtre de connaissances récentes.Le traitement en temps réel calcule une chose relativement simple Bien que nous aimerions figurer en temps quasi réel, seulement quelques secondes tout au plus, nous avons tendance à sélectionner le fonctionnement en temps réel. En fonctionnement en temps réel, les calculs sont généralement indépendants et de nature asynchrone. Cela signifie qu'une source d'informations ne se déplace pas directement avec le processus de flux.

je. bénédictions du fonctionnement en temps réel ·

  • Pendant le fonctionnement en temps réel, il n'y a pas de retard vital dans la réponse. En fonctionnement en temps réel, les informations sont généralement jusqu'à présent en hausse. Par conséquent, il rend l'organisation prête à prendre des mesures immédiates. En outre, en répondant à un incident, un problème ou une situation dans les plus brefs délais possibles, cela rend également l'organisation prête à tirer parti des connaissances mises à jour. Aide même à observer les schémas d'identification réalisable des opportunités ou des menaces.

ii. Inconvénients du fonctionnement en temps réel

  • Le processus en temps réel est encore incroyablement compliqué en tant que traitement coûteux.Il semble également être extrêmement difficile à contrôler.Le processus en temps réel peut être un traitement un peu fastidieux.

3. Conclusion

En conséquence, nous avons vu une comparaison entre l'exécution et le fonctionnement en temps réel dans spark bien. Par conséquent, la création d'un choix de méthodologie dépend du système commercial actuel. Fondamentalement, il existe différentes conditions selon lesquelles cela dépend, s'il faut ou non en utiliser une plutôt que le contraire. Par exemple, le type et le volume d'informations et le temps pendant lequel les informations doivent être traitées. Ainsi, choisissez celui qui correspond le mieux à votre système d'entreprise. J'espère que nous avons répondu à toutes les questions relatives à l'exécution par rapport au processus en temps réel.


Réponse 3:

Les réseaux par lots (la plupart des réseaux de neurones) agissent sur de grandes quantités de données stockées par rapport à un réseau en temps réel qui fonctionne juste à temps avec un flux de données.

Les réseaux par lots peuvent obtenir de meilleurs résultats au fil du temps car ils n'ont pas besoin de sortir aussi tôt, alors qu'un réseau en temps réel serait destiné à des tâches ciblées plus spécifiques.