Real-Time Data Processing

Граница инноваций: как периферийные вычисления революционизируют IoT В обширном и постоянно расширяющемся мире Интернета вещей (IoT) появилась концепция, которая меняет правила игры: периферийные вычисления. Представьте себе мир, где ваши устройства умного дома могут реагировать в режиме реального времени без необходимости обращаться к облаку. Это обещание периферийных вычислений, и оно преобразует то, как мы проектируем, развёртываем и взаимодействуем с системами IoT. Что такое периферийные вычисления? Периферийные вычисления — это практика обработки и анализа данных на границе сети, ближе к месту их генерации. Этот подход контрастирует с традиционными моделями, ориентированными на облако, когда данные отправляются в удалённое облако для обработки, а затем возвращаются обратно. Приближая вычислительные мощности к источникам данных, периферийные вычисления обеспечивают анализ в реальном времени и более эффективную работу. ...

Когда речь заходит о мире обработки данных в реальном времени, часто на первый план выходят два имени: Apache Storm и Apache Flink. Оба фреймворка проверены временем, но они подходят к задаче потоковой обработки с разных сторон. В этой статье мы рассмотрим тонкости каждого из них, сравнивая их модели обработки, отказоустойчивость, управление временем, простоту использования и многое другое. Итак, пристегнитесь и давайте погрузимся в окончательное противостояние потоковой обработки. Модель обработки Модель обработки — это то, где фреймворк обработки потоков действительно раскрывается. Вот как выглядят наши претенденты: ...