Освоение потока данных: 5 подробных руководств по реальным приложениям

Dataflow предлагает мощное и гибкое решение для обработки широкого спектра случаев использования, включая машинное обучение в режиме реального времени, генеративный ИИ, ETL, интеграцию, маркетинговую аналитику и многое другое. Чтобы помочь разработчикам начать работу, были созданы пять образцовых архитектур решений Dataflow на основе реальных сценариев. Эти руководства по решению предоставляют практические рекомендации по решению типичных случаев использования, включая машинное обучение в режиме реального времени и генеративный ИИ, ETL и интеграцию, репликацию и анализ журналов, маркетинговую аналитику и анализ кликстрима. Dataflow позволяет выполнять машинное обучение в режиме реального времени и генеративный ИИ с задержкой менее одной секунды, используя предварительно обученные или пользовательские модели и готовые преобразования Apache Beam. Кроме того, он предоставляет единую платформу для ETL и интеграции в режиме реального времени, минимизируя сложности управления отдельными системами пакетной и потоковой обработки. Dataflow упрощает анализ журналов в режиме реального времени, масштабируясь для обработки переменного объема данных, поступающих из разных источников. Он обеспечивает маркетинговую аналитику в режиме реального времени, обрабатывая данные из различных платформ по мере их поступления и исключая зависимость от медленных обновлений третьих сторон. Dataflow позволяет выполнять анализ кликстрима в режиме реального времени, обрабатывая высокообъемные взаимодействия пользователей для получения немедленных выводов и персонализированных опытов. С помощью этих подробных руководств по решению, построение решений в режиме реального времени с помощью Dataflow стало проще, обеспечивая масштабируемость, гибкость и надежность для различных случаев использования. Исследуя эти руководства, разработчики могут ускорить свой путь и следить за новыми архитектурами решений для решения еще большего количества задач в режиме реального времени.