18、数据流式处理与无服务器应用监控全解析

数据流式处理与无服务器应用监控全解析

1. 数据流式处理基础

在云计算环境中，数据仓库常常需要访问数据流，以实现比传统本地数据仓库每日加载周期更快的数据和洞察交付。那么，什么是流式数据呢？它通常具有以下特点：
- 小数据包 ：以几千字节的小数据包形式出现，而非几兆甚至几十亿字节的大数据包。
- 持续到达 ：在一段时间内持续到达，而非在预定义的时隙以大批次形式到达。
- 多源数据 ：通常由多个源同时发出，需要单独处理，有时还需按顺序处理。处理时可能需要将一些数据包聚合到滑动或滚动窗口中，这些窗口通常在时间轴上定义，例如“统计过去 5 秒内的所有事件”。

典型的流式数据示例包括：
- 应用程序的日志消息
- 网站或移动应用程序的用户跟踪事件
- 物联网（IoT）应用程序的传感器数据
- 金融交易

处理流式数据时，主要面临以下挑战：
- 确保数据流中的所有数据包都被持久化，以便后续分析。
- 能够对单个消息进行临时计算（例如，确定某个值是否超过阈值），并对聚合消息进行计算（例如，确定过去一分钟内某个值超过阈值的消息是否超过 10 条）。
- 使消息或其部分可供消费者用于分析或报告。

需要注意的是，在流式数据源的上下文中，常使用“实时数据处理”或“近实时数据处理”等术语，但这些术语容易产生误导。希望数据能快速用于分析或报告并不一定意味着需要实时处理数据，即使使用了“实时数据处理”这个术语，几分钟甚至几小时的时间框架通常也是可以接受的。一般来说，用于分析的数据