What are the most effective real-time data querying and analysis techniques?

Além do processamento de fluxo, outras técnicas eficazes para consulta e análise de dados em tempo real incluem o uso de bancos de dados na memória, mecanismos de consulta distribuídos, visualiza??o de dados e aprendizado de máquina. Cada uma dessas técnicas tem suas próprias vantagens e aplicabilidades, e a escolha dependerá dos requisitos e contexto específicos do projeto.

Other alternatives are RabbitMQ, Apache Pulsar, Amazon Kinesis, NATS, ApacheMQ, Microsoft Azuer Event Hubs, all of which are similar in dealing with complex and real-time flows

Apache Kafka stands head and shoulders above the rest. However, I still think what AWS have done with Kinesis Data Analytics make it more user-friendly than Kafka. We also need to also consider tools that make it easier to stream, visualize and analyse SIEM (Security Info & Event Mgmt) data like Prometheus and Grafana

Os bancos de dados na memória s?o especialmente adequados para conjuntos de dados grandes e diversos, pois podem lidar com cálculos e opera??es complexas de forma eficiente. Além disso, eles podem ser dimensionados horizontal e verticalmente, o que significa que é possível adicionar mais servidores ou aumentar a capacidade do hardware existente para lidar com cargas de trabalho crescentes.

In fact, RAM is slow compared to SSD in terms of storage and not throughput power. However, Redis can provision this RAM magnificently so that it is fast. But don't be fooled. The price of this on a large scale is extremely high. Always take into account the maxim: Stock is cheap, traffic is expensive.

Uma das principais vantagens dos mecanismos de consulta distribuídos é que eles fornecem uma interface unificada e consistente para consultar e analisar dados, independentemente da fonte ou formato subjacente. Isso é alcan?ado através do uso de linguagens padr?o, como SQL ou extens?es de SQL, que s?o amplamente conhecidas e usadas na indústria.

One of the main benefits of distributed query engines is the ability to perform query operations in a parallel and distributed manner. Tools like Apache Hive transform SQL into MapReduce/Tez/Spark jobs, allowing the analysis of large volumes of data in systems like Hadoop

A visualiza??o de dados é uma técnica essencial para explorar e comunicar informa??es de forma eficaz. Ela envolve a representa??o gráfica ou interativa de dados usando diferentes tipos de gráficos, tabelas, mapas ou dashboards.

Data visualization plays a role, in the process as it helps us understand data better identify patterns and correlations and enables real time analysis. Its interactivity and dynamism make it a versatile tool that can handle types of data effectively. In essence data visualization goes beyond accessibility; it empowers both experts and non experts to explore comprehend and communicate data in a way that transforms numbers into insights.

I don't think you can define machine learning models as real time querying / analysis. That's because all training data sets are based on past data. The models use past data sets to predict what might happen. Yes, you can do "almost real-time" training of models. I can guarantee you though that Microsoft / Amazon would love you to bits if you do that. :)

O aprendizado de máquina pode ajudar a descobrir insights e padr?es ocultos nos dados, permitindo uma compreens?o mais profunda dos fen?menos em estudo. No contexto de dados em tempo real, existem várias técnicas de aprendizado de máquina que podem ser aplicadas. Os algoritmos de streaming s?o outra técnica importante para lidar com dados em tempo real. O aprendizado por refor?o é outra área do aprendizado de máquina que pode ser aplicada a dados em tempo real. Nessa abordagem, um agente aprende a tomar decis?es em um ambiente interativo, recebendo feedback de recompensa ou penalidade em resposta às suas a??es. Isso pode ser útil em situa??es em que é necessário tomar decis?es sequenciais com base em dados em tempo real.