A valós idejű adatok a keletkezésük után azonnal kézbesítésre és feldolgozásra kerülnek. A tőzsdei mutatók másodpercenként frissülnek. A csalásészlelő rendszer kiértékeli a tranzakciót, amíg az ügyfél várakozik. Egy fuvarmegosztó alkalmazás másodpercek alatt összepárosítja a sofőröket és az utasokat. Az érték a sebességben rejlik. Egy csalással kapcsolatos riasztás, amely egy órával a tranzakció után érkezik, haszontalan. Egy forgalmi frissítés, amely az utazás után érkezik, már a múlté. A valós idejű adatok lehetővé teszik olyan döntések meghozatalát, amelyeknek most kell megtörténniük.

Az infrastruktúra eltér a kötegelt feldolgozástól. Az olyan folyamfeldolgozó platformok, mint a Kafka, a Flink és a Spark Streaming, folyamatos adatfolyamokat kezelnek. Az eseményeket érkezésükkor dolgozzák fel, gyakran milliszekundumok alatt. Az architektúra összetettebb, mint a kötegelt feldolgozás. Üzenetsorokra van szükség az adatok puffereléséhez, folyamprocesszorokra az átalakításukhoz, és alacsony késleltetésű tárolóra a kiszolgálásukhoz. Emellett kezelni kell a későn érkező adatokat, a sorrenden kívüli eseményeket és a pontosan egyszeri feldolgozást. Ezek nehéz problémák. A valós idejű rendszerek felépítése és üzemeltetése is többe kerül. A kérdés az, hogy a felhasználási eset igazolja-e a bonyolultságot. A csalásészlelés, a valós idejű licitálás és az ipari monitorozás igen. A havi jelentések és az éjszakai bérszámfejtések nem. A valós idő követelmény, nem pedig becsületjelvény. Használja, ha a késleltetés számít. Használja a kötegelt feldolgozást, ha nem.

Valós idejű jellemzők

• Alacsony késleltetés — milliszekundumtól másodpercig
• Folyamatos – az eseményeket érkezésükkor dolgozza fel
• Stream-alapú — üzenetsorok és stream processzorok
• Komplex – kezeli a késedelmes és sorrenden kívüli adatokat
• Drága – több infrastruktúra, mint a kötegelt feldolgozás

A valós idejű adatok a jelenről szólnak. Az érték abban rejlik, hogy cselekedjünk, mielőtt a pillanat elmúlik.