Trang chủ>  Blog >  Kiến thức chuyên môn >  🔄 Batch vs. Stream Processing: Phân Biệt và Ứng Dụng Trong Data Pipeline

🔄 Batch vs. Stream Processing: Phân Biệt và Ứng Dụng Trong Data Pipeline


Trong quá trình xây dựng Data Pipeline, bạn sẽ luôn phải chọn cách xử lý dữ liệu: Batch Processing hay Stream Processing. Mỗi phương pháp có ưu điểm và ứng dụng riêng – chọn đúng cách sẽ giúp pipeline của bạn chạy hiệu quả, tiết kiệm chi phí và phục vụ đúng nhu cầu kinh doanh.

  302 lượt xem

Nội dung bài viết

Batch Processing là gì?

Batch Processing là cách xử lý dữ liệu theo lô (batch) – gom dữ liệu trong một khoảng thời gian, sau đó xử lý tất cả cùng lúc.

Đặc điểm chính:

  • 🕒 Độ trễ cao: dữ liệu chỉ được xử lý sau khi batch kết thúc (hàng giờ, hàng ngày).
  • 📦 Khối lượng lớn: phù hợp khi cần xử lý hàng triệu bản ghi một lúc.
  • 🛠 Đơn giản, chi phí thấp: dễ triển khai, tối ưu tài nguyên.

Ứng dụng thực tế:

  • Báo cáo doanh thu cuối ngày/tuần/tháng.
  • Đồng bộ dữ liệu từ CRM/ERP vào Data Warehouse mỗi đêm.
  • Xử lý dữ liệu lịch sử để huấn luyện mô hình AI.

Stream Processing là gì?

Stream Processing là cách xử lý dữ liệu gần như thời gian thực (real-time) – xử lý ngay khi dữ liệu phát sinh.

Đặc điểm chính:

  • Độ trễ thấp: xử lý từng sự kiện hoặc từng micro-batch ngay khi nhận được.
  • 📊 Liên tục: pipeline chạy 24/7, không dừng.
  • 💰 Tốn tài nguyên hơn: cần hệ thống chịu tải cao, xử lý liên tục.

Ứng dụng thực tế:

  • Phát hiện giao dịch gian lận ngân hàng ngay lập tức.
  • Cập nhật tồn kho và trạng thái đơn hàng realtime cho e-commerce.
  • Phân tích clickstream, cá nhân hoá gợi ý sản phẩm theo hành vi người dùng.

Batch vs. Stream – So Sánh nhanh

Tiêu chí

Batch Processing

Stream Processing

Độ trễ

Cao (minutes → hours)

Thấp (seconds → ms)

Khối lượng dữ liệu

Rất lớn, xử lý theo lô

Liên tục, sự kiện từng cái

Chi phí

Rẻ hơn, tối ưu compute

Cao hơn, cần hạ tầng mạnh

Độ phức tạp

Dễ triển khai

Phức tạp (Kafka, Flink)

Ứng dụng

Báo cáo định kỳ, batch AI

Realtime analytics, alert

Khi nào chọn Batch? Khi nào chọn Stream?

Chọn Batch khi:

  • Dữ liệu không yêu cầu realtime.
  • Ưu tiên tối ưu chi phí và đơn giản hệ thống.

Chọn Stream khi:

  • Quyết định kinh doanh phụ thuộc vào dữ liệu tức thời (fraud detection, IoT monitoring).
  • Trải nghiệm người dùng đòi hỏi realtime (tracking, gợi ý).

📞 Hotline: 0352.433.233
📧 Email: cskh@mcivietnam.com

Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp
Đăng ký tư vấn khóa học

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

*Vui lòng chọn địa điểm học

*Vui lòng chọn giới tính

*Vui lòng chọn 1 trường


Các bài viết liên quan


🔄 ETL vs ELT: Chọn Phương Pháp Xử Lý Dữ Liệu Phù Hợp

Trong thế giới dữ liệu hiện đại, việc chọn ETL (Extract – Transform – Load) hay ELT (Extract – Load – Transform) không chỉ là quyết định kỹ thuật – nó ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ xử lý, chi phí hạ tầng và khả năng mở rộng hệ thống dữ liệu. Đây là một trong những câu hỏi mà Data Engineer thường gặp nhất khi bắt đầu thiết kế pipeline. Hãy cùng phân tích chuyên sâu: ETL và ELT khác nhau ở đâu, khi nào nên chọn cái nào, và xu hướng nào sẽ thống trị năm 2025.

🗂 Data Modeling for Data Engineers: Xây Dựng Mô Hình Dữ Liệu Tối Ưu

Trong thế giới dữ liệu hiện đại, Data Modeling là bước cực kỳ quan trọng giúp tổ chức dữ liệu một cách khoa học, tối ưu cho phân tích và ra quyết định. Với Data Engineer, đây là kỹ năng nền tảng để xây dựng Data Warehouse hiệu quả, giảm chi phí lưu trữ và tăng tốc độ truy vấn.

🤖 Data Engineering & AI: Lộ Trình Hòa Nhập Dữ Liệu và Trí Tuệ Nhân Tạo

AI đang trở thành trung tâm chiến lược trong doanh nghiệp. Nhưng AI chỉ thông minh khi có dữ liệu chất lượng. Nếu ví AI là “bộ não” của hệ thống, thì Data Engineering chính là “hệ tuần hoàn” dẫn máu – đảm bảo dữ liệu đến đúng nơi, đúng lúc, đúng chất lượng. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu: Vai trò của Data Engineering trong dự án AI/ML. Các bước hòa nhập dữ liệu và AI để tạo giá trị thực tế. Lộ trình học tập để trở thành Data Engineer “AI-ready”.

Các bài viết liên quan