Data Streaming e lo stretto legame tra il real-time processing e la competitività d’impresa

La capacità di lavorare con dati in tempo reale è un requisito essenziale di molti applicativi moderni, che trovano la loro ragion d’essere nella gestione tempestiva e accurata di informazioni dinamiche. Pensiamo a sistemi di analytics avanzati, a piattaforme di reporting, ad aggiornamenti dei percorsi in tempo reale per il trasporto o il car sharing, o ancora ai pagamenti digitali e al food delivery: in tutti questi scenari, la possibilità di reagire immediatamente agli eventi che accadono non è solo un vantaggio, ma una vera e propria necessità.
Le aziende, dal canto loro, registrano ormai da anni una crescita esponenziale delle sorgenti, dei volumi e della varietà di eventi che generano dati. Il tempo è diventato una variabile critica: per molte applicazioni, il valore dell’informazione è legato alla capacità di utilizzarla nell’istante stesso in cui viene generata dai sistemi informatici (si pensi a tutto il mondo IoT nella comunicazione machine-to-machine…); basta qualche minuto, o secondo, di ritardo per trasformare un’informazione di valore in un’opportunità persa. Da qui nasce il concetto di data streaming.

Data streaming e il ruolo chiave dei producer e dei consumer

L’espressione data streaming si riferisce al trattamento (processing) di flussi continui di dati generati da una o più sorgenti, il cui output viene reso immediatamente disponibile per analisi e azioni in tempo reale. A differenza dell’elaborazione batch, dove i dati vengono processati in blocchi discreti, lo streaming implica un’elaborazione continua e in tempo reale (o meglio, in near-real time), traendo da essa la propria utilità e il proprio valore distintivo.

Il data streaming si basa sul concetto di evento, ovvero di rappresentazione digitale (record di dati) di accadimenti significativi all’interno di un sistema. Adottando una prospettiva di alto livello, questi eventi vengono generati dai cosiddetti produttori di dati (data producer), che possono essere sensori, applicazioni, utenti o qualsiasi altra entità capace di produrre informazioni utili per altri componenti e/o processi.

Gli eventi, una volta generati, vengono gestiti da un’apposita piattaforma che, a seconda delle sue logiche di funzionamento (che possono variare non poco da un tool all’altro) crea il cosiddetto stream di dati, ovvero un flusso continuo che viene trasmesso verso i consumatori di dati, o data consumer. Questi, a loro volta, sono connessi allo stream e ricevono gli eventi man mano che arrivano, così da reagire in modo tempestivo alle informazioni in essi contenute.

L’elaborazione dei data stream sfrutta i benefici delle architetture distribuite; in altri termini, il flusso viene suddiviso in partizioni che possono essere elaborate in parallelo da diversi nodi di un cluster, così da garantire sia la resilienza del sistema, sia le prestazioni e la scalabilità necessaria per gestire volumi di dati sempre crescenti. A tutto beneficio delle prestazioni applicative e, di riflesso, della User Experience.

Data streaming nelle architetture cloud native moderne

Il data streaming è un pilastro del mondo digitale odierno ed è fondamentale in molteplici scenari d’uso. Per quanto l’esempio d’elezione sia il reporting & analytics, perché un ritardo nella valutazione dei dati può portare a decisioni sbagliate o non tempestive, il data streaming è altrettanto fondamentale nello sviluppo applicativo moderno.

Le architetture cloud native basate su microservizi hanno ormai sostituito i sistemi monolitici con data store centralizzato, e si basano proprio sulla capacità di ogni microservizio di ricevere, fornire ed elaborare dati in tempo reale per interagire efficacemente con gli altri componenti del sistema.

Le stream-processing platform, come Apache Kafka, funzionano proprio disaccoppiando le dipendenze tra i vari componenti applicativi: invece di far comunicare direttamente i microservizi, creando complessità e interdipendenze, le piattaforme agiscono come un intermediario scalabile, che pubblica i dati in un flusso centrale e ne permette in consumo da parte di qualsiasi componente interessato e autorizzato, indipendentemente dalla sua posizione o dal momento in cui i dati si rendono disponibili. Questo approccio disaccoppia i produttori di dati dai consumatori, rendendo l’architettura più resiliente, scalabile e flessibile. Inoltre, consente di elaborare e trasformare i dati durante il loro transito, garantendo che ogni componente riceva le informazioni già nella forma utile per il suo funzionamento.

Il data streaming, inoltre, è una soluzione estremamente più scalabile rispetto alle metodologie tradizionali basate sul batch processing perché gestisce i dati in flussi continui, distribuendo il carico in tempo reale. Questo approccio riduce i picchi di elaborazione, ottimizza l’uso delle risorse e si adatta facilmente a volumi crescenti di dati senza richiedere interventi complessi o tempi di inattività.

Real time processing e competitività d’impresa, un solido legame

Nel corso di questo articolo abbiamo citato più volte i benefici del data streaming, e in particolare la capacità di mettere a disposizione dei sistemi le informazioni in tempo reale, la scalabilità, la resilienza e un utile disaccoppiamento dei componenti applicativi in un contesto cloud native; tutto ciò si traduce in performance in linea con le sfidanti esigenze del business e degli utenti finali.

Com’è ovvio che sia, esistono anche delle sfide: l’adozione del data streaming richiede l’integrazione e la gestione di un nuovo sistema critico per il funzionamento delle applicazioni, e quindi genera più complessità, oltre al fatto che i volumi di dati generati e processati in tempo reale possono crescere rapidamente, imponendo nuove sfide in termini di storage, analisi e costi.

In sostanza, però, nel mondo moderno non si può fare a meno del data streaming, perché il processing tempestivo delle informazioni consente alle imprese di essere più produttive, di identificare e risolvere problemi prima che diventino critici e, in generale, di reagire immediatamente a qualsiasi evento significativo, ottimizzando i processi interni e migliorando l’esperienza dei clienti.