Некоторые способы реализации обработки больших массивов данных в реальном времени:

• Приём сообщений в реальном времени. 1 Для этого используется хранилище данных, которое служит буфером и поддерживает горизонтальное масштабирование, надёжную доставку и другую семантику очереди сообщений. 1 Примеры таких хранилищ: Центры событий Azure, Центр Интернета вещей и Kafka. 1
• Потоковая обработка. 12 После сохранения сообщений, поступающих в реальном времени, система выполняет для них фильтрацию, статистическую обработку и другие процессы подготовки данных к анализу. 1 Затем обработанные потоковые данные записываются в выходной приёмник. 1
• Использование специализированных инструментов. 4 Например, архитектура Kafka-Flink-Druid, которая построена на взаимодополняющих потоковых технологиях и обеспечивает актуальность, масштабируемость и надёжность данных. 4
• Лямбда-архитектура. 1 При работе с очень большими наборами данных выполнение некоторых запросов может занять много времени. 1 Для таких запросов используются алгоритмы, например MapReduce, которые работают параллельно по всему набору данных. 1 Результаты затем сохраняются отдельно от необработанных данных и используются для выполнения запросов. 1