Mode temps réel dans Apache Spark™ Structured Streaming
Traitez les données en millisecondes sur Spark API sans avoir à gérer un second moteur spécialisé
Traiter les données en streaming en quelques millisecondes sur du Serverless compute
Le Mode temps réel (RTM) offre une latence de l'ordre de la milliseconde avec les Spark APIs familières, éliminant ainsi le besoin de moteurs distincts comme Apache Flink. En prenant en charge le traitement en continu, le RTM atteint une latence aussi faible que 5 ms pour les charges de travail critiques. Intégré en mode natif dans les pipelines déclaratifs d'Apache Spark™, il garantit aux équipes de données des performances extrêmes et les avantages des services entièrement managés, notamment l'exécution sans version, les mises à niveau automatisées de l'infrastructure et une maintenance avec un temps d'arrêt faible ou nul.
Débloquer les charges de travail opérationnelles avec un moteur d'exécution unifié
Réduisez le drift logique et la duplication de la base de code
Utilisez la même Spark API pour l'entraînement batch à monter en charge et l'inférence en temps réel à très faible latence. RTM offre une évolutivité transparente, vous permettant de passer de pipelines par batch horaires à un streaming en continu grâce à une simple modification de code, ce qui élimine entièrement le besoin d'architectures complexes à double moteur.
Traitez les événements jusqu'à 92 % plus rapidement que Flink
RTM est conçu pour une prise de décision en moins d'une seconde, ce qui le rend particulièrement efficace dans des cas d'utilisation comme la détection de fraude en direct et la personnalisation en temps réel. Grâce à un flux de données continu, à la planification de pipeline et aux mélanges de données en streaming, RTM atteint des latences P99 strictes comprises entre 40 et 300 ms, même pour les charges de travail opérationnelles les plus exigeantes.
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