Система обработки больших объёмов данных в реальном времени работает по следующему алгоритму: 3

1. Сбор данных. 2 Аналитические системы непрерывно собирают информацию из различных источников, таких как датчики, устройства интернета вещей, ленты социальных сетей, журналы транзакций и базы данных приложений. 1
2. Потоковая обработка. 1 Данные поступают в виде потоков и обрабатываются по мере поступления. 1 Для приёма информации используют, например, технологии Apache Kafka, RabbitMQ и Amazon Kinesis. 1
3. Механизмы обработки данных. 1 После получения данные обрабатываются механизмами потоковой обработки, такими как Apache Flink, Apache Storm или Spark Streaming. 1 Эти платформы предназначены для выполнения сложной обработки событий, преобразований, агрегирования и фильтрации в режиме реального времени. 1
4. Обработка в памяти. 1 Многие аналитические решения в реальном времени используют вычислительные платформы в памяти. 1 Это позволяет обрабатывать данные непосредственно в памяти, а не записывать на диск, значительно ускоряя время обработки. 1
5. Выполнение запросов в режиме реального времени. 1 Механизмы запросов в реальном времени, такие как Apache Druid, ClickHouse и Amazon Redshift Spectrum, позволяют пользователям выполнять запросы к потоковым данным с минимальной задержкой. 1
6. Хранение данных. 1 Часто данные хранят в базах данных временных рядов, таких как InfluxDB, TimescaleDB или OpenTSDB. 1 Эти базы данных оптимизированы для обработки данных с временной меткой и могут эффективно хранить и извлекать точки данных в реальном времени. 1

Для работы с большими объёмами данных также используют алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта, которые позволяют автоматически выявлять скрытые закономерности в данных, прогнозировать поведение пользователей, оптимизировать бизнес-процессы и многое другое. 2