Stream processing, verilerin toplandıktan sonra bekletilmeden, akış halinde işlendiği bir veri analitiği yöntemidir. Geleneksel “batch processing” (toplu işleme) modelinde veriler birikir ve belirli aralıklarla analiz edilirken, stream processing sistemlerinde veriler anlık (real-time) olarak analiz edilir.
Bu teknoloji, IoT sistemlerinin kalbinde yer alır çünkü sensörler, cihazlar ve makineler sürekli veri üretir. Stream processing, bu verilerin saniyeler içinde işlenmesini sağlayarak anında karar verme ve otomatik tepki imkânı sunar.
Stream Processing Nasıl Çalışır?
Stream processing, sürekli akan veri akışlarını (data streams) gerçek zamanlı olarak yakalar, işler ve analiz eder. Süreç şu adımlarla ilerler:
- Veri Akışı: Sensörler, cihazlar veya uygulamalar sürekli veri üretir.
- Veri Alma (Ingestion): Veriler, Apache Kafka, AWS Kinesis veya MQTT broker gibi sistemlerle toplanır.
- Gerçek Zamanlı İşleme: Apache Flink, Spark Streaming veya Google Dataflow gibi araçlar gelen verileri anında analiz eder.
- Sonuç Üretimi: Elde edilen bilgiler dashboard’larda gösterilir, uyarı sistemleri tetiklenir veya otomatik aksiyonlar alınır.
Örneğin bir fabrika, sıcaklık sensörlerinden gelen veriyi stream processing ile analiz ederek, makine aşırı ısınmadan üretimi durdurabilir.
Stream Processing’in Avantajları ve Kullanım Alanları
- Anında tepki: Karar verme süresi milisaniyelere iner.
- Veri kaybı yok: Sürekli veri akışı izlenir, kesinti yaşanmaz.
- Öngörülebilirlik: Trendler ve anomaliler gerçek zamanlı tespit edilir.
- Verimlilik: Süreçlerin dinamik şekilde optimize edilmesini sağlar.
Stream processing; endüstriyel IoT, finansal işlemler, akıllı şehir sistemleri, siber güvenlik, lojistik ve enerji yönetimi gibi hızlı veri akışının kritik olduğu alanlarda kullanılır.
Kısacası, stream processing, verinin “durağan” değil, “canlı” olduğu çağın analiz yöntemidir — bilgi artık beklemez, akar.
