Вопрос или проблема
Я пришёл из области программной инженерии и хорошо знаком с лучшими паттернами проектирования в этой сфере, но в области науки о данных я чувствую, что совершаю элементарные ошибки в проектировании паттернов.
Одно, что я заметил, это то, что я часто пишу код вроде этого:
mediumInputArray => someFilterFn => someMapFn => someOtherMapFn => someOtherFilterFn => someFinalFn
Все эти функции в этом конвейере принимают массивы, поэтому метод 2 не начинает работу с пакетами, пока метод 1 не завершит работу со всеми элементами массива, и так далее.
Кажется, что mediumInputArray часто перерастает в hugeInputArray, и мне нужно разбивать данные для обработки на многих машинах. В этот момент работа с пакетами становится хрупкой и громоздкой.
Является ли лучшим паттерном проектирования просто написать конвейер, который работает с одним атомарным объектом, а затем запустить 1 задачу с начала до конца?
Какие паттерны проектирования могут быть связаны с этим?
Есть ли хорошая книга по продвинутым паттернам проектирования в области науки о данных?
Спасибо!
Очевидно, что нет единственно правильного ответа на этот вопрос. Выбор обычно зависит от природы данных, требований к масштабируемости и задержкам. Оба паттерна имеют свои достоинства, но они также сопряжены с компромиссами, которые тоже следует учитывать.
Если вы заметили, что работа с пакетами становится громоздкой по мере увеличения объёмов данных (что приводит к сложности в разбиении и параллелизме), то работа с одним атомарным объектом за раз может привести к лучшей масштабируемости. Основная идея заключается в разделении обработки на более мелкие, независимые единицы, которые могут работать в распределённых системах без накладных расходов на управление границами пакетов.
Этот подход хорошо согласуется с современными лучшими практиками проектирования данных. Например, модели потоковой обработки предлагают низкую задержку и простоту распределения, что упрощает масштабирование на нескольких машинах (то есть, горизонтально). Работая с отдельными записями, конвейер становится более устойчивым к растущим нагрузкам данных и более простым для управления, особенно в таких средах, как распределённые вычислительные фреймворки (например, Apache Spark или Kafka). Потоковая обработка естественным образом совместима с горизонтальным масштабированием, что позволяет более эффективно справляться с ошибками и проще восстанавливать состояние благодаря реальному контролю и управлению состоянием.
Два соответствующих паттерна, которые приходят на ум, это паттерн микросервисов и архитектуры Lambda и Kappa. В паттерне микросервисов разделение конвейера на независимые, слабо связанные сервисы может увеличить гибкость и масштабируемость. Каждый сервис может обрабатывать один этап в конвейере данных, обрабатывая один объект за раз. Это позволяет добиться масштабируемого параллелизма и упрощает оркестрацию в распределённых системах.
Если использование включает как обработку данных в реальном времени, так и исторических данных, рассмотрите возможность использования архитектуры Lambda. Для требований только в реальном времени архитектура Kappa упрощает процесс, обрабатывая все данные в виде потоков. Эти паттерны позволяют поддерживать низкую задержку при обработке больших объёмов данных.
Реализация подхода обработки «один за раз» предлагает лучшую масштабируемость и гибкость, особенно при работе с большими и растущими наборами данных. Сосредоточившись на потоковой обработке и используя паттерны проектирования, такие как микросервисы или архитектура Kappa, вы можете упростить масштабирование конвейера в распределённых системах, сохраняя эффективность. Этот подход снижает операционную сложность, связанную с пакетной обработкой, особенно по мере горизонтального масштабирования конвейеров данных.
Ответ или решение
Выбор между пакетной обработкой данных и обработкой по одному элементу: что выбрать для проектов в области данных?
Контекст задачи
Как специалист в области ИТ с опытом работы в программной инженерии, вы вероятно столкнулись с тем, что проектирование эффективных пайплайнов данных требует особого внимания. В процессе обработки данных вы использовали подход, при котором массив данных обрабатывается последовательно, через цепочку функций. Это может быть удобным в начале работы, но при увеличении объема данных это приводит к неэффективности и сложности масштабирования.
Проблема масштабируемости
С ростом объема данных (например, когда mediumInputArray превращается в hugeInputArray) управление пакетной обработкой может стать обременительным. Особенно это касается необходимости шардирования данных для распределенной обработки, что добавляет сложности в управление и оркестрацию процессов.
Какой же подход выбрать: пакетная обработка или обработка по одному элементу?
1. Обработка по одному элементу
Обработка данных по одному элементу имеет ряд явных преимуществ, особенно когда речь идет о масштабировании и гибкости. Этот подход подразумевает, что каждый элемент данных обрабатывается независимо, что создает возможность для параллельной обработки на множестве машин. В связи с этим стоит обратить внимание на следующие аспекты:
-
Латентность и производительность: Обработка в реальном времени (или стриминг) позволяет свести к минимуму задержки. На практике это означает, что данные могут обрабатываться по мере их поступления, что особенно удобно для приложений, требующих острого реагирования.
-
Управление ошибками и запасами: Пайплайн, работающий с отдельными записями, значительно упрощает управление ошибками и восстановление. Современные технологии, такие как Apache Kafka или Apache Spark, позволяют эффективно реализовать такие схемы.
-
Поход к горизонтальному масштабированию: Поскольку каждый элемент обрабатывается отдельно, можно добавлять новые ресурсы для обработки данных без необходимости пересмотра всей логики обработки. Это позволяет значительно упростить архитектуру.
2. Пакетная обработка
Хотя данная стратегия может быть более интуитивно понятной для разработки, она сопровождается некоторыми недостатками, особенно при масштабировании. Например:
-
Сложность шардирования: При увеличении объема данных необходимо более сложное управление шардированием, что часто приводит к увеличению вероятности ошибок.
-
Задержки в обработке: Пакеты данных должны обрабатываться целиком, что может вызывать задержки, особенно если данные требуют значительных вычислений.
Рекомендуемые архитектуры
Для оптимизации работы с данными стоит рассмотреть традиционные и современные архитектурные паттерны:
-
Архитектура Lambda: сочетает пакетную и стриминговую обработку, позволяя обрабатывать как исторические, так и текущие данные. Это приводит к гибкости в анализе и агрегировании данных.
-
Архитектура Kappa: упрощает обработку данных, обрабатывая потоки данных как основную сущность, что способствует упрощению системы и уменьшению сложности.
-
Микросервисы: разделение функционала на независимые службы для обработки отдельных элементов данных также часто приводит к улучшению гибкости и уменьшению сложности масштабирования.
Заключение
Выбор между пакетной обработкой и обработкой одной записи в контексте проектирования пайплайнов данных действительно зависит от конкретных требований к масштабируемости, сложности и латентности. Обработка данных по отдельным элементам, особенно в средах с большими объемами данных, предлагает лучшие перспективы для развития и упрощает управление.
Рекомендации по литературе
Для более глубокого понимания современных подходов и архитектур в обработке данных рекомендуем следующие книги:
- "Designing Data-Intensive Applications" (Martin Kleppmann) — подробно объясняет алгоритмы, архитектуры и практические применения для работы с данными.
- "Streaming Systems" (Tyler Akidau и др.) — охватывает подходы к стриминговой обработке данных и их интеграции.
В конечном счете, правильный выбор будет зависеть от ваших уникальных потребностей, но имея наготове упомянутую информацию и архитектуры, вы сможете создать более оптимальные и масштабируемые решения в своих проектах по обработке данных.