Mis on batch vs streaming pipeline funktsioonide jaoks?

Batch pipeline ja streaming pipeline on kaks lähenemisviisi andmete töötlemiseks ML-is:

• Batch pipeline töötleb andmeid suurtes kogustes. Näiteks kogub ja teisendab andmeid üks kord päevas, et uuendada tunnuseid. See on mugav, kui andmed ei nõua kohest uuendamist ja viivitus on lubatud.

• Streaming pipeline töötleb andmeid reaalajas või peaaegu reaalajas, nii kiiresti kui need saabuvad. See on oluline, kui tunnused peavad peegeldama viimaseid sündmusi, näiteks online-soovitustes või pettuste avastamisel.

Valik sõltub andmete värskuse nõuetest ja ressurssidest. Sageli kasutatakse hübriidlähenemist: põhifunktsioonid uuendatakse partii kaupa, kriitilised aga voogedastusega.