![](https://habrastorage.org/r/w780/getpro/habr/upload_files/11d/1d5/214/11d1d5214f4094bf1745724de07ca437.jpg)
Обработка потоковых данных стала крайне важна в настоящее время. И на это есть веские причины, такие как:
Компании жаждут получать данный как можно быстрее, и переход на потоковую обработку будет хорошим способом уменьшить задержки.
Объемные неограниченные наборы данных, все чаще встречающиеся в современных бизнес процессах, могут быть легче обузданы применением систем, специально спроектированных для таких объемов информации
Обработка данных по мере их поступления распределяет нагрузку более равномерно по времени, приводя с стабильному и предсказуемому потреблению вычислительных ресурсов.
Несмотря на существенный интерес к потоковой обработке данных со стороны бизнеса, львиная доля таких систем оставалась относительно незрелой по сравнению с аналогичными системами, ориентированными на пакетную обработку данных, так что это привело к недавнему всплеску вдохновляющих разработок в этой сфере.
Как тот, кто работал над крупно‑масштабной системой потоковой обработки в Google на протяжении последний пяти с лишним лет (MillWheel, Cloud Dataflow), я, мягко говоря, в восторге от сложившихся тенденций. Я все также заинтересован в том, чтобы люди понимали, что именно системы потоковой обработки в состоянии выполнять, и как их использовать наилучшим образом, в частности, закрыв нехватку знаний, оставшуюся между существующими системами пакетной обработки и потоковыми. С этой целью замечательные ребята из O»Reilly пригласили меня предоставить письменную версию моего доклада «Say Goodbye to Batch» с конференции Strata + Hadoop World London 2015.