Capítulo 11. Estado futuro dos dados em tempo real
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
A caverna em que tens medo de entrar contém o tesouro que procuras.
Joseph Campbell
Depois de aprofundar as opções de implantação de bancos de dados de streaming, este capítulo dá um passo atrás e analisa o estado futuro dos dados em tempo real, moldado por um dos tópicos centrais deste livro: a convergência acelerada de streaming e bancos de dados. Os bancos de dados de streaming são uma das manifestações dessa tendência. Mas há muito mais evidências que valem a pena pelo menos mencionar aqui.
Começamos com os bancos de dados de grafos e sua jornada contínua em direção ao reino do streaming (por exemplo, Memgraph, thatDot), seguido por hoje em dia, após a descoberta do ChatGPT GenAI, bancos de dados vetoriais superpopulares (por exemplo, Milvus, Weaviate). Continuamos as nossas viagens através das terras convergentes do streaming e das bases de dados com ferramentas para trazer um aspeto central das bases de dados de streaming, nomeadamente, Visualizações Materializadas, também conhecidas como IVM, para bases de dados clássicas (Feldera, PeerDB e Epsio). No final deste capítulo, examinamos as funcionalidades de streaming de fornecedores de bases de dados estabelecidos, como o MongoDB, e voltamos lentamente o nosso foco para o plano analítico com armazéns de dados como o BigQuery, o Redshift e o Snowflake, ...
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