Last updated on 15 de jul. de 2024

Você está fazendo malabarismos com tarefas de processamento de dados em tempo real e em lote. Como você pode garantir o desempenho ideal do sistema?

Alimentado por IA e pela comunidade do LinkedIn

Navegar no equilíbrio entre o processamento de dados em tempo real e em lote é uma tarefa complexa, mas é essencial para manter um sistema de alto desempenho em engenharia de dados. O processamento em tempo real envolve o manuseio de dados imediatamente à medida que são gerados, garantindo que as informações estejam disponíveis para uso sem demora. O processamento em lote, por outro lado, lida com grandes volumes de dados, coletando-os e processando-os em intervalos regulares. Ambos os métodos têm seu lugar em uma estratégia de dados robusta, e sua capacidade de gerenciá-los com eficiência pode ter um impacto significativo no desempenho geral do seu sistema.

Pontos principais deste artigo
  • Prioritize and isolate:
    Assign higher importance to real-time processes to keep delays at bay, while scheduling batch tasks for quieter times. Using separate systems avoids clashes and keeps things running smoothly.
  • Monitor and adapt:
    Keep an eye on key system metrics like CPU and memory usage. With this info, you can scale your resources up or down to meet demand, ensuring your tasks don't skip a beat.
Este resumo é fornecido pela IA e por esses especialistas

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