Эффективная обработка потоковых данных для обучения моделей на Backend

В данной статье рассматриваются подходы к обработке потоковых данных (ОПД) для обучения моделей машинного обучения (МО) на backend. Исследуются архитектурные решения, включая Лямбда- и Каппа-архитектуры, а также микросервисные подходы, их преимущества и ограничения в современных условиях. Анализируются инструменты, такие как Apache Kafka, Apache Flink и Apache Spark Streaming, с акцентом на их применимость к различным задачам обработки данных. Особое внимание уделяется методам оптимизации производительности, включая использование алгоритмов online learning и incremental learning, сжатие данных, эффективную сериализацию и управление ресурсами. В статье представлены примеры внедрения технологий, которые демонстрируют их практическую ценность.