Gerçek zamanlı veriler, oluşturulduğu anda anında iletilir ve işlenir. Borsa bilgileri her saniye güncellenir. Bir dolandırıcılık tespit sistemi, müşteri beklerken işlemi değerlendirir. Bir araç paylaşım uygulaması, sürücüleri ve yolcuları saniyeler içinde eşleştirir. Değer, hızdadır. İşlemden bir saat sonra gelen bir dolandırıcılık uyarısı işe yaramaz. Yolculuktan sonra gelen bir trafik güncellemesi artık geçmişte kalmıştır. Gerçek zamanlı veriler, hemen alınması gereken kararları mümkün kılar.

Altyapı, toplu işleme yönteminden farklıdır. Kafka, Flink ve Spark Streaming gibi akış işleme platformları, sürekli veri akışlarını yönetir. Olayları geldikleri anda, genellikle milisaniyeler içinde işlerler. Mimari, toplu işleme göre daha karmaşıktır. Verileri tamponlamak için mesaj kuyruklarına, dönüştürmek için akış işlemcilerine ve sunmak için düşük gecikmeli depolamaya ihtiyacınız vardır. Ayrıca geç gelen verileri, sırasız olayları ve tam olarak bir kez işlemeyi de ele almanız gerekir. Bunlar zor problemlerdir. Gerçek zamanlı sistemlerin kurulumu ve işletimi de daha maliyetlidir. Soru şu ki, kullanım senaryosu karmaşıklığı haklı çıkarıyor mu? Sahtekarlık tespiti, gerçek zamanlı teklif verme ve endüstriyel izleme haklı çıkarıyor. Aylık raporlar ve gece maaş ödemeleri ise haklı çıkarmıyor. Gerçek zamanlılık bir gerekliliktir, bir onur nişanı değil. Gecikme önemli olduğunda kullanın. Önemli olmadığında toplu işlemeyi kullanın.

Gerçek zamanlı özellikler

• Düşük gecikme süresi — milisaniyeden saniyeye
• Sürekli — olayları geldikleri anda işler
• Akış tabanlı — mesaj kuyrukları ve akış işlemcileri
• Karmaşık — geç ve sırasız verileri işler
• Pahalı — toplu işleme göre daha fazla altyapı gerektiriyor.

Gerçek zamanlı veriler şimdiki zamanla ilgilidir. Değer, an geçmeden önce harekete geçmekte yatar.