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Elaborazione in batch

da Amanda Hahn-Peters
L'elaborazione batch è il processo mediante il quale un computer completa lotti di lavori, spesso senza interazione umana. Scopri di più sui suoi usi e benefici.

Che cos'è l'elaborazione batch?

L'elaborazione batch è quando un computer completa gruppi o lotti di lavori. Il processo, a volte chiamato automazione del carico di lavoro (WLA) o pianificazione dei lavori, richiede poco sforzo umano.

Una volta iniziato il processo, il computer si ferma solo se scopre un errore o un'anomalia, nel qual caso notifica un membro del personale. Sebbene l'elaborazione batch possa inizialmente essere costosa da implementare, può far risparmiare denaro alle aziende nel tempo.

Le aziende che hanno bisogno di organizzare grandi quantità di dati utilizzano sistemi di elaborazione e distribuzione di big data. Queste soluzioni offrono un modo per le aziende di raccogliere, distribuire, archiviare e gestire enormi set di dati non strutturati in tempo reale. Forniscono anche un modo per elaborare e distribuire i dati tra cluster concorrenti paralleli in modo organizzato.

Quando utilizzare l'elaborazione batch

Per molte aziende, l'elaborazione batch è necessaria per il successo quotidiano. Dovrebbero considerare l'elaborazione batch quando si verificano le seguenti situazioni:

  • Il processo non richiede informazioni in tempo reale
  • Sono coinvolti grandi volumi di dati
  • Il processo è ripetitivo e non richiede l'intervento umano
  • I dati vengono valutati in lotti anziché in flussi

Le aziende eseguono tipicamente l'elaborazione batch alla fine della giornata in modo che le risorse informatiche preziose siano destinate ad altre attività durante i periodi di punta. Ad esempio, le banche storicamente utilizzano sistemi di elaborazione batch per generare report e finalizzare tutte le transazioni con carta di credito.

Vantaggi dell'elaborazione batch

L'elaborazione batch ha visto miglioramenti significativi dalla sua nascita. A differenza dei suoi primi giorni, le funzioni dell'elaborazione batch moderna sono completamente automatizzate. Inoltre, non richiede più una connessione internet per elaborare e può funzionare in modo asincrono.

Altri vantaggi dell'elaborazione batch moderna includono:

  • Velocità maggiore e costi inferiori. Poiché l'elaborazione batch spesso non richiede input umano, il sistema è rapido ed efficiente. L'automazione riduce le spese legate alle operazioni aziendali quotidiane.
  • Funzionalità offline. I sistemi di elaborazione batch possono operare offline al di fuori degli orari lavorativi regolari. In questo modo, possono elaborare grandi quantità di dati senza utilizzare risorse informatiche chiave o interrompere le attività quotidiane di un'azienda.
  • Monitoraggio minimo. Dopo la configurazione iniziale, il sistema di elaborazione batch è automatico. I dipendenti non devono controllare costantemente i suoi progressi. Verrà inviata una notifica al membro del personale appropriato se si verifica un problema.
  • Una soluzione semplice. Il processo non richiede software specializzati o input di dati aggiuntivi. Dopo la configurazione iniziale del sistema, non è necessaria manutenzione.

Le sfide dell'elaborazione batch

Sebbene ci siano molti vantaggi nell'elaborazione batch, non è la risposta corretta per le esigenze di ogni azienda. Alcune sfide dell'elaborazione batch sono:

  • Formazione dei dipendenti: Sebbene l'elaborazione batch sia un processo "imposta e dimentica", richiede una formazione iniziale. I dipendenti devono comprendere i trigger batch, la pianificazione, le notifiche e gli errori.
  • Debugging: I manager devono sapere come risolvere il sistema quando si verificano errori. Poiché il debugging dei sistemi di elaborazione batch può essere incredibilmente complesso, le aziende devono formare un dipendente interno specializzato in questi sistemi o assumere un consulente esterno per aiutare.
  • Costo: L'infrastruttura richiesta per l'elaborazione batch può essere un investimento costoso inizialmente. Per le grandi organizzazioni, i costi sono minimi. Tuttavia, i costi iniziali potrebbero non essere fattibili per le organizzazioni più piccole.

Elaborazione batch vs. elaborazione in streaming

Per le aziende che eseguono regolarmente grandi lavori informatici manualmente, l'elaborazione batch può essere un modo prezioso per colmare il divario attraverso l'automazione. L'elaborazione batch consente anche alle aziende di risparmiare grandi somme di denaro nel tempo. I suoi usi più comuni includono processi di gestione stipendi, sistemi di posta elettronica, estratti conto bancari e fatturazione per voce.

Un'alternativa all'elaborazione batch è l'elaborazione in streaming. Poiché i dati vengono elaborati direttamente quando vengono ricevuti, l'elaborazione in streaming ha senso per i sistemi che dipendono dall'accesso ai dati in tempo reale. Questo tipo di elaborazione è utile per compiti come la sicurezza informatica e il rilevamento delle frodi che richiedono attenzione immediata.

In molti casi, le aziende utilizzano una combinazione di elaborazione batch e elaborazione in streaming per creare un flusso di lavoro ibrido. Utilizzano l'elaborazione batch per elaborare simultaneamente grandi lotti di dati e l'elaborazione in streaming per compiti sensibili al tempo. Ad esempio, un sistema medico utilizza l'elaborazione batch per compiti come la fatturazione; tuttavia, raccoglie informazioni dai dispositivi medici tramite l'elaborazione in streaming.

Amanda Hahn-Peters
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Amanda Hahn-Peters

Amanda Hahn-Peters is a freelance copywriter for G2. Born and raised in Florida, she graduated from Florida State University with a concentration in Mass Media Studies. When she’s not writing, you’ll find Amanda coaching triathletes, cuddling up with a good book, or at the theater catching the latest musical.

Software Elaborazione in batch

Questo elenco mostra i principali software che menzionano elaborazione in batch di più su G2.

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Hive fornisce un meccanismo per proiettare una struttura su questi dati e interrogarli utilizzando un linguaggio simile a SQL chiamato HiveQL. Allo stesso tempo, questo linguaggio consente anche ai programmatori tradizionali di map/reduce di inserire i loro mapper e reducer personalizzati quando è scomodo o inefficiente esprimere questa logica in HiveQL.

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GIMP è un editor di immagini multipiattaforma disponibile per GNU/Linux, macOS, Windows e altri sistemi operativi. È un software libero, puoi modificare il suo codice sorgente e distribuire le tue modifiche.