Compreender padrões híbridos de processamento analítico e transacional

Concluído

Muitas arquiteturas de aplicativos de negócios separam o processamento transacional e analítico em sistemas separados com dados armazenados e processados em infraestruturas separadas. Essas infraestruturas são comumente chamadas de sistemas OLTP (processamento de transações on-line) que trabalham com dados operacionais e sistemas OLAP (processamento analítico on-line) que trabalham com dados históricos, com cada sistema sendo otimizado para sua tarefa específica.

Os sistemas OLTP são otimizados para lidar com o sistema discreto ou solicitações do usuário imediatamente e responder o mais rápido possível.

Os sistemas OLAP são otimizados para o processamento analítico, ingestão, síntese e gerenciamento de grandes conjuntos de dados históricos. Os dados processados pelos sistemas OLAP são em grande parte originários de sistemas OLTP e precisam ser carregados nos sistemas OLAP por processos em lote ETL (Extract, Transform, and Load).

Devido à sua complexidade e à necessidade de copiar fisicamente grandes quantidades de dados, esta abordagem cria um atraso na disponibilidade de dados para análise em sistemas OLAP.

Processamento Transacional / Analítico Híbrido (HTAP)

À medida que mais empresas migram para processos digitais, elas reconhecem cada vez mais o valor de ser capaz de responder às oportunidades tomando decisões mais rápidas e bem informadas. O HTAP (Hybrid Transactional/Analytical processing) permite que as empresas executem análises avançadas quase em tempo real dos dados armazenados e processados pelos sistemas OLTP.

O diagrama a seguir ilustra o padrão generalizado de uma arquitetura HTAP:

A diagram of a hybrid transactional/analytical processing architecture.

  1. Um aplicativo de negócios processa a entrada do usuário e armazena dados em um banco de dados transacional otimizado para uma combinação de leituras e gravações de dados com base no perfil de uso esperado do aplicativo.
  2. Os dados do aplicativo são replicados automaticamente para um armazenamento analítico com baixa latência.
  3. O repositório analítico suporta modelagem de dados, análises e relatórios sem afetar o sistema transacional.