Kehittäjät voivat odottaa analysoivansa teratavuja ja jopa petatavuja dataa tietyn ajanjakson aikana. (Data houkuttelee loppujen lopuksi lisää dataa.)

Tämä mahdollistaa tietysti lukuisia etuja. Mutta mitä tehdä kaikella tällä datalla? Voi olla vaikea tietää, mikä on paras tapa kiihdyttää ja nopeuttaa näitä tekniikoita, varsinkin kun reaktioiden on tapahduttava nopeasti.

Digitaalisesti toimiville yrityksille on tullut yhä useammin kysymys siitä, miten reaaliaikaista prosessointia, eräprosessointia ja virtakäsittelyä voidaan parhaiten hyödyntää. Tässä kirjoituksessa selvitetään näiden tietojenkäsittelytyyppien väliset peruserot.

REAALIAIKAISET KÄYTTÖJÄRJESTELMÄT

Reaaliaikaisilla käyttöjärjestelmillä viitataan tyypillisesti datan reaktioihin. Järjestelmä voidaan luokitella reaaliaikaiseksi, jos se pystyy takaamaan, että reaktio tapahtuu tiukan reaaliaikaisen määräajan sisällä, yleensä sekunneissa tai millisekunneissa.

Yksi parhaista esimerkeistä reaaliaikaisista järjestelmistä ovat pörssissä käytettävät järjestelmät. Jos pörssinoteerauksen pitäisi tulla verkosta 10 millisekunnin kuluessa sen asettamisesta, tätä pidettäisiin reaaliaikaisena prosessina. Sillä, onko tämä saavutettu käyttämällä ohjelmistoarkkitehtuuria, jossa hyödynnetään stream-prosessointia, vai pelkällä laitteistokäsittelyllä, ei ole merkitystä; tiukan määräajan takaaminen on se, mikä tekee siitä reaaliaikaisen.

Muita tilanteita, joissa reaaliaikaisten järjestelmien käyttämisestä olisi hyötyä, ovat:

• ATM:t
• Lentoliikenteen valvonta
• Auton lukkiutumattomat jarrujärjestelmät

Haasteet

Vaikka tämäntyyppiset järjestelmät kuulostavatkin käänteentekeviltä, todellisuus on se, että reaaliaikaiset järjestelmät ovat äärimmäisen vaikeita toteuttaa tavallisilla ohjelmistoilla. Kun nämä järjestelmät ottavat ohjelman suorituksen hallintaansa, se tuo mukanaan täysin uuden abstraktiotason.

Tämä tarkoittaa sitä, että eroa ohjelmasi ohjausvirran ja lähdekoodin välillä ei ole enää havaittavissa, koska reaaliaikainen järjestelmä valitsee, mikä tehtävä suoritetaan sillä hetkellä. Tämä on hyödyllistä, koska se mahdollistaa suuremman tuottavuuden käyttämällä korkeampaa abstraktiota ja voi helpottaa monimutkaisten järjestelmien suunnittelua, mutta se tarkoittaa kaiken kaikkiaan vähemmän kontrollia, mikä voi olla vaikeaa debugata ja validoida.

Toinen yleinen haaste reaaliaikaisissa käyttöjärjestelmissä on se, että tehtävät eivät ole eristettyjä kokonaisuuksia. Järjestelmä päättää, mitkä aikataulutetaan, ja lähettää korkeamman prioriteetin tehtävät ennen alemman prioriteetin tehtäviä, jolloin niiden suorittaminen viivästyy, kunnes kaikki korkeamman prioriteetin tehtävät on suoritettu loppuun.

Jotkut ohjelmistojärjestelmät alkavat yhä useammin siirtyä reaaliaikaisen käsittelyn makuun, jossa määräaika ei ole niinkään ehdoton kuin se on todennäköisyys. Niitä kutsutaan pehmeiksi reaaliaikajärjestelmiksi, ja ne pystyvät yleensä tai yleensä noudattamaan määräaikojaan, vaikka suorituskyky alkaakin heikentyä, jos määräaikoja ei noudateta liian usein.

Sarjakäsittely

Sarjakäsittely on suuren tietomäärän käsittelyä kerralla. Tiedot koostuvat helposti miljoonista tietueista yhden päivän aikana, ja ne voidaan tallentaa eri tavoin (tiedosto, tietue jne.). Työt suoritetaan tyypillisesti samanaikaisesti non-stop, peräkkäisessä järjestyksessä.

Esimerkki eräkäsittelytyöstä ovat kaikki tapahtumat, jotka rahoitusyritys saattaa lähettää viikon aikana. Eräkäsittelyä voidaan käyttää myös:

• Palkanlaskentaprosesseissa
• Rivieraslaskuissa
• Toimitusketjussa ja toimitusten täyttämisessä

Erätietokäsittely on erittäin tehokas tapa käsitellä suuria tietomääriä, jotka kerätään tietyn ajanjakson aikana. Se auttaa myös vähentämään toimintakustannuksia, joita yritykset saattavat käyttää työvoimaan, koska se ei vaadi erikoistuneita tietojen syöttäjiä tukemaan sen toimintaa. Sitä voidaan käyttää offline-tilassa, ja se antaa johtajille täydellisen hallinnan siitä, milloin käsittely aloitetaan, olipa se sitten yön yli tai viikon tai palkanmaksukauden lopussa.

Haasteet

Kuten kaikessa, myös eräkäsittelyohjelmistojen hyödyntämisessä on muutamia haittoja. Yksi suurimmista ongelmista, joita yritykset näkevät, on se, että näiden järjestelmien virheenkorjaus voi olla hankalaa. Jos yrityksellä ei ole omaa IT-tiimiä tai -ammattilaista, järjestelmän korjaamisen yrittäminen virheen ilmaantuessa voi olla haitallista, jolloin tarvitaan ulkopuolista konsulttia avuksi.

Toinen ongelma eräkäsittelyn kanssa on se, että yritykset ottavat sen yleensä käyttöön säästääkseen rahaa, mutta ohjelmistot ja koulutus vaativat aluksi kohtuullisen paljon kuluja. Johtajat on koulutettava ymmärtämään:

• Miten erän ajoittaminen
• Mikä ne laukaisee
• Mitä tietyt ilmoitukset tarkoittavat

(Lue lisää nykyaikaisesta eränkäsittelystä.)

Virtakäsittely

Virtakäsittelyllä tarkoitetaan prosessia, jossa pystytään analysoimaan lähes välittömästi dataa, joka virtaa laitteesta toiseen.

Tämä jatkuvan laskennan menetelmä tapahtuu datan virratessa järjestelmän läpi ilman pakollisia aikarajoituksia tuotokselle. Lähes välittömän virtauksen ansiosta järjestelmät eivät vaadi suuria tietomääriä tallennettavaksi.

Virtakäsittely on erittäin hyödyllistä, jos tapahtumat, joita haluat seurata, tapahtuvat usein ja ajallisesti lähellä toisiaan. Sitä on myös parasta hyödyntää, jos tapahtuma on havaittava heti ja siihen on reagoitava nopeasti. Virtaprosessoinnista on siis hyötyä esimerkiksi petosten havaitsemiseen ja kyberturvallisuuteen liittyvissä tehtävissä. Jos transaktiotietoja käsitellään virtakäsittelyssä, vilpilliset transaktiot voidaan tunnistaa ja pysäyttää ennen kuin ne ovat edes valmistuneet.

Haasteet

Yksi suurimmista haasteista, joita organisaatiot kohtaavat virtakäsittelyn kanssa, on se, että järjestelmän pitkän aikavälin datan ulostulonopeuden on oltava yhtä nopea tai nopeampi kuin pitkän aikavälin datan sisääntulonopeus, muutoin järjestelmässä alkaa esiintyä varastointi- ja muistiulottuvuusongelmia.”

Muuten yksi haasteita on se, että on yritettävä keksiä, mikä olisi paras tapa käsitellä tuotettavan ja siirrettävän datan valtavia määriä. Jotta järjestelmän läpi kulkeva tietovirta toimisi mahdollisimman optimaalisella tasolla, organisaatioiden on luotava suunnitelma siitä, miten kopioiden määrää vähennetään, miten laskentaytimet kohdennetaan ja miten välimuistihierarkiaa hyödynnetään parhaalla mahdollisella tavalla.

Johtopäätökset

Vaikka kaikilla näillä järjestelmillä on omat etunsa, organisaatioiden on loppujen lopuksi pohdittava kunkin mahdollisia etuja päättääkseen, mikä menetelmä sopii parhaiten kyseiseen käyttötilanteeseen.

Lisälähteet

• BMC Workload Automation -blogi
• BMC Big Data -blogi
• Aloittelijan opas työtehtävien automatisointiin
• Mikä on Batch Job?
• Mikä on dataputki?

Manage sl as for your batch services joe goldberg from BMC Software

Take a modern approach to batch processing

Sovellusten työnkulkujen orkestrointi on nykyaikainen lähestymistapa eräkäsittelyyn, jonka avulla voidaan ehkäistä tuotantohäiriöt, jotta palveluiden toimittaminen tapahtuisi ajallaan ja joka kerta. Lue E-kirja ’

Nämä kirjoitukset ovat omiani eivätkä välttämättä edusta BMC:n kantaa, strategioita tai mielipidettä.

Havaitsetko virheen tai onko sinulla ehdotus? Kerro meille siitä sähköpostitse osoitteeseen [email protected].