Capítulo 7. Surgimento de outros sistemas de dados híbridos
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
Em este capítulo, ampliamos nosso foco para incluir o cenário mais amplo de sistemas híbridos que surgiram em resposta às demandas crescentes de aplicativos modernos orientados a eventos em tempo real. Embora esses sistemas não sejam bancos de dados de fluxo contínuo como os definimos neste livro, eles compartilham qualidades e recursos que fazem a ponte entre cargas de trabalho relacionais, analíticas e de fluxo contínuo. Exploraremos as motivações por trás de seu desenvolvimento, as técnicas inovadoras que empregam e os casos de uso específicos que os tornam relevantes. Mais importante ainda, discutiremos os nichos que estas outras bases de dados híbridas cobrem. Esta compreensão permitir-nos-á descobrir as tendências que as bases de dados estão a seguir para fornecer análises em tempo real.
É importante reconhecer que uma base de dados de fluxo contínuo é também um exemplo de um sistema híbrido. Os sistemas híbridos têm pelo menos duas perspectivas e, no caso da base de dados de fluxo contínuo, as duas perspectivas são o processamento do fluxo e a base de dados.
Apreciar as perspectivas dos sistemas híbridos revelará os problemas que eles tentam resolver e como. Neste livro, definimos as bases de dados de fluxo contínuo a partir da perspetiva do processamento de fluxo contínuo da seguinte forma: uma ...
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