Data Streaming คืออะไร

Data Streaming หรือ การสตรีมข้อมูล หมายถึงการส่งข้อมูลจากแหล่งให้มีการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลไปยังปลายทางโดยต่อเนื่อง โดยที่ข้อมูลถูกส่งมาเป็นชุดข้อมูลขนาดเล็กๆ (chunks) ที่ถูกส่งไปให้กับระบบหรือแอพพลิเคชันอย่างต่อเนื่อง โดยไม่ต้องรอให้ชุดข้อมูลทั้งหมดถูกสร้างขึ้นก่อนจะส่งไปยังปลายทาง ดังนั้น Data Streaming ช่วยให้สามารถประมวลผลข้อมูลแบบ Real-time หรือเป็นเวลาจริงได้โดยมีความล่าช้าต่ำ สำหรับการประมวลผลแบบดั้งเดิมที่ใช้วิธีการประมวลผลข้อมูลเป็นชุดข้อมูลทั้งหมดก่อนจะเริ่มประมวลผลจึงอาจมีความล่าช้าในการตอบสนองหรือให้ข้อมูลเป็นเวลาจริงได้ยาก

การใช้ Data Streaming มักจะเป็นที่นิยมในงานด้าน Big Data ,Internet of Things (IoT) และ การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นหลัก เนื่องจากสามารถจัดการข้อมูลที่มีปริมาณมากและมีความหลากหลายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น นอกจากนี้ Data Streaming ยังช่วยให้เราสามารถตอบสนองกับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในระบบได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องรอการประมวลผลข้อมูลเสร็จสิ้นก่อน

ข้อดีของ Data Streaming

การใช้ Data Streaming มีข้อดีหลายประการที่ทำให้มันเป็นเครื่องมือที่สำคัญในการจัดการข้อมูลในยุคปัจจุบัน ดังนี้

1. ความรวดเร็ว

ผู้ใช้สามารถรับข้อมูลได้ทันที โดยไม่ต้องรอดาวน์โหลดไฟล์ทั้งหมด ข้อมูลจะไหลมาอย่างต่อเนื่อง เปรียบเสมือนน้ำที่ไหลรินจากท่อ ผู้ใช้สามารถรับข้อมูลได้ทันทีโดยไม่ต้องรอดาวน์โหลดไฟล์ทั้งหมด

2. การประมวลผลแบบเรียลไทม์

ข้อมูลสามารถนำไปวิเคราะห์และประมวลผลได้ทันที เหมาะสำหรับการใช้งานที่ต้องการความรวดเร็ว เช่น ตลาดหุ้น โซเชียลมีเดีย และการติดตาม GPS

3. การปรับขนาด

รองรับการรองรับข้อมูลขนาดใหญ่ Data Streaming สามารถรองรับข้อมูลขนาดใหญ่ โดยไม่จำเป็นต้องมีฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพสูง

4. ความยืดหยุ่น

รองรับรูปแบบข้อมูลหลากหลาย Data Streaming รองรับรูปแบบข้อมูลหลากหลาย เช่น ข้อความ JSON, CSV และ Avro

5. ประหยัดค่าใช้จ่าย

Data Streaming ช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บข้อมูล เนื่องจากไม่จำเป็นต้องเก็บข้อมูลทั้งหมดไว้บนดิสก์

6. เพิ่มประสิทธิภาพ

Data Streaming ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของแอปพลิเคชัน โดยไม่จำเป็นต้องรอให้ข้อมูลครบถ้วนสมบูรณ์ก่อน

เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับ Data Streaming

เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับ Data Streaming มีหลากหลาย ขึ้นอยู่กับความต้องการและการใช้งาน ดังนี้

1. แพลตฟอร์มสตรีมข้อมูล

• Apache Kafka : แพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สยอดนิยม รองรับการสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์ ใช้งานง่าย ปรับขนาดได้ดี เหมาะสำหรับการใช้งานทั่วไป

• Apache Spark Streaming : เฟรมเวิร์กสำหรับการประมวลผลข้อมูลสตรีมบน Apache Spark รองรับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ เหมาะสำหรับงานวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

• Amazon Kinesis : บริการสตรีมข้อมูลบนคลาวด์จาก Amazon Web Services (AWS) รองรับการสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์ ปรับขนาดได้ดี เหมาะสำหรับการใช้งานบนคลาวด์

• Google Cloud Pub/Sub : บริการสตรีมข้อมูลบนคลาวด์จาก Google Cloud Platform (GCP) รองรับการสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์ ปรับขนาดได้ดี เหมาะสำหรับการใช้งานบนคลาวด์

2. เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลสตรีม

• Apache Flink:เครื่องมือโอเพ่นซอร์สสำหรับการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลสตรีม รองรับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ เหมาะสำหรับงานวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

• Samza:เครื่องมือโอเพ่นซอร์สสำหรับการประมวลผลข้อมูลสตรีมบน Apache Kafka รองรับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ใช้งานง่าย เหมาะสำหรับการใช้งานทั่วไป

• Storm:เครื่องมือโอเพ่นซอร์สสำหรับการประมวลผลข้อมูลสตรีมแบบกระจาย รองรับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ปรับขนาดได้ดี เหมาะสำหรับงานวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

3. ระบบจัดเก็บข้อมูลสตรีม

• Apache Cassandra:ระบบจัดเก็บข้อมูลแบบกระจาย รองรับการจัดเก็บข้อมูลสตรีม ปรับขนาดได้ดี เหมาะสำหรับการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่

• Apache HBase:ระบบจัดเก็บข้อมูลแบบกระจาย รองรับการจัดเก็บข้อมูลสตรีม ปรับขนาดได้ดี เหมาะสำหรับการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่

• ScyllaDB:ระบบจัดเก็บข้อมูลแบบกระจาย โคลนมาจาก Apache Cassandra รองรับการจัดเก็บข้อมูลสตรีม ปรับขนาดได้ดี เหมาะสำหรับการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่

4. เทคโนโลยีอื่นๆ

• Apache Flume:เครื่องมือโอเพ่นซอร์สสำหรับการรวบรวมและส่งข้อมูลไปยังระบบสตรีม รองรับการรวบรวมข้อมูลจากหลากหลายแหล่ง เหมาะสำหรับการรวบรวมข้อมูลก่อนการสตรีม

• Apache Kafka Connect:เครื่องมือโอเพ่นซอร์สสำหรับการเชื่อมต่อ Apache Kafka กับระบบอื่นๆ รองรับการเชื่อมต่อกับระบบฐานข้อมูล ระบบจัดเก็บข้อมูล และระบบอื่นๆ

ตัวอย่างการใช้งานที่แสดงถึงข้อดีของ Data Streaming

1. ตลาดหุ้น : ข้อมูลราคาหุ้นจะถูกสตรีมแบบเรียลไทม์ ช่วยให้นักลงทุนสามารถติดตามการเปลี่ยนแปลงของราคาหุ้นได้ทันที

2. โซเชียลมีเดีย : ข้อความ ทวีต และโพสต์ใหม่จะถูกสตรีมแบบเรียลไทม์ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถติดตามข่าวสารและความคิดเห็นได้ทันที

3. บริการเพลง : เพลงสามารถสตรีมแบบเรียลไทม์ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถฟังเพลงได้โดยไม่ต้องดาวน์โหลดไฟล์เพลงทั้งหมด

4. การติดตาม GPS : ข้อมูลตำแหน่งของยานพาหนะจะถูกสตรีมแบบเรียลไทม์ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถติดตามตำแหน่งของยานพาหนะได้ทันที

5. IoT (Internet of Things) : ข้อมูลจากอุปกรณ์ IoT จะถูกสตรีมแบบเรียลไทม์ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถติดตามสถานะของอุปกรณ์ได้ทันที

สรุป

Data Streaming เป็นเทคโนโลยีที่สำคัญสำหรับการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถรับข้อมูลได้ทันที นำไปวิเคราะห์และประมวลผลได้อย่างรวดเร็ว เหมาะสำหรับการใช้งานที่ต้องการความรวดเร็วและยืดหยุ่น เช่น ตลาดหุ้น โซเชียลมีเดีย บริการเพลง การติดตาม GPS และ IoT