[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-streaming-data-processing::ru":3,"gloss-cluster-streaming-data-processing::ru":20,"gloss-next-streaming-data-processing::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"streaming-data-processing","data-infra","Потоковая обработка данных (Streaming)","Потоковая (или обработка в реальном времени, streaming) обработка данных обрабатывает каждую единицу данных — событие, сообщение, запись — индивидуально и непрерывно по мере поступления, вместо накопления данных за определённый промежуток времени и обработки их всех вместе как пакетного (batch) задания. Это архитектурный аналог пакетной обработки, и выбор между ними — одно из первых значимых архитектурных решений, которое приходится принимать для AI-функции, интенсивно работающей с данными. Почему это важно для разработчиков AI\u002FSaaS-продуктов: некоторые AI-продуктовые сценарии в принципе несовместимы с задержкой пакетной обработки — живой AI-копилот, который должен реагировать на нажатия клавиш пользователя, система обнаружения мошенничества, которая обязана оценить транзакцию до её завершения, дашборд аналитики в реальном времени, показывающий «что происходит прямо сейчас», а не «что произошло прошлой ночью», — и для них потоковая архитектура не оптимизация, а жёсткое требование для самой работоспособности продукта. И наоборот, обращение к потоковой инфраструктуре для нагрузки, которая прекрасно обходится часовой или ночной свежестью данных, добавляет существенную операционную сложность (управление состоянием, гарантии обработки ровно один раз, управление обратным давлением) без реальной пользы для продукта, поэтому решение должно определяться реальными требованиями к задержке, а не репутацией стриминга как более «современного» подхода. Как это работает: потоковые системы обычно строятся вокруг устойчивого, упорядоченного журнала событий — Apache Kafka является доминирующей технологией здесь, наряду с управляемыми альтернативами вроде AWS Kinesis и Redis Streams, — в который приложения-производители записывают события, а приложения-потребители непрерывно читают их, обрабатывая каждое событие (или небольшие «микро-пакеты» в несколько секунд, распространённый практический компромисс) по мере поступления, вместо того чтобы ждать завершения полного пакетного окна. Фреймворки потоковой обработки (Apache Flink, Kafka Streams, Spark Structured Streaming) добавляют такие возможности, как оконная агрегация (вычисление скользящего среднего за 5 минут по непрерывному потоку), обработка с состоянием (запоминание информации между событиями, например текущий итог по каждому пользователю) и гарантии обработки ровно один раз (exactly-once), которые значительно сложнее реализовать корректно в потоковом контексте, чем в пакетном задании, где неудачный запуск можно просто перезапустить с нуля. Практический пример: AI-продукт для обнаружения мошенничества в e-commerce-платформе должен оценивать риск каждой транзакции примерно за 200 мс с момента её совершения, до завершения оформления заказа — пакетное задание, запускаемое раз в час, пропустило бы тысячи мошеннических транзакций за это время. Система направляет каждое событие транзакции через Kafka в задание Flink, которое поддерживает скользящий профиль поведения по каждому пользователю (частота транзакций, типичная сумма, типичное местоположение) в качестве состояния, оценивает каждую новую транзакцию относительно этого непрерывно обновляемого профиля в момент её поступления и публикует решение об одобрении\u002Fпометке обратно в поток оформления заказа в рамках бюджета задержки — то, что не смогла бы обеспечить ни одна архитектура, ориентированная на пакетную обработку.","Потоковая (реал-тайм) обработка данных обрабатывает каждое событие сразу по прибытии, а не накапливает пакет, минимизируя сквозную задержку.",null,[11,14,17],{"slug":12,"name":13},"batch-processing","Пакетная обработка (Batch Processing)",{"slug":15,"name":16},"data-pipeline","Конвейер данных (Data Pipeline)",{"slug":18,"name":19},"message-queue","Очередь сообщений (Message Queue)",[21,25,28,31,32,36,39,42,45,48,52,55],{"slug":22,"category":5,"name":23,"updated_at":24},"acid","ACID","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":26,"category":5,"name":27,"updated_at":24},"ann-search","ANN-поиск (приближённый поиск ближайших соседей)",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":24},"backpressure","Обратное давление (backpressure)",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":24},{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":35},"bm25","BM25","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":24},"cache","Кэш (Cache)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":24},"cap-theorem","Теорема CAP (CAP theorem)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":24},"change-data-capture","Захват изменений данных (CDC)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":24},"chroma","Chroma",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":51},"chunk-overlap","Перекрытие фрагментов","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":24},"columnar-storage","Колоночное хранение",{"slug":56,"category":5,"name":57,"updated_at":24},"connection-pooling","Пулинг соединений (Connection Pooling)"]