Для приложений, в которых требуется обработка потоков данных большого объема в реальном времени, оказывается ограничительной традиционная инфраструктура обработки данных. Эти основанные на потоках приложения включают обработку потоков рыночных сообщение и поддержку электронных торгов на Уолл-стрит, монироринг сетей и инфраструктур, военное командование и управление. Кроме того, мы ожидаем, что вследствии развития микросенсорсной технологии все существенные материальные предметы на нашей планете будут оснащены сенсорами, сообщающими в реальном времени данные о состоянии предмета или его местоположении. Эта "сенсоризация" реального мира приведет к появлению новых приложений мониторинга и управления с требованиями обработки больших объемов данных с малыми задержками.
В настоящее время появляется несколько технологий - включая готовые к использованию процессоры обработки потоков, - направленных на решение проблем обработки объемных данных в реальном времени без потребности в написании специального кода. В то же время, некоторые существующие софтверные технологии, такие как СУБД, поддерживающие базы данных в основной памяти, (main memory DBMS) и процессоры правил (rule engine), могут быть также "перенацелены" на поддержку таких приложений.
В этой статье мы обрисовываем восемь требований, которым должно удовлетворять программное обеспечение, чтобы отвечать потребностям разнообразных приложений обработки потоков в реальном времени. Наша цель состоит в том, чтобы обеспечить общую информацию по поводу информационных технологий, на которые следует обращать внимание при сравнении альтернативных решений для обработки потоков. В этом смысле назначение статьи похоже на то, чему служат статьи про требования к реляционным СУБД и оперативной обработке транзакций. В контексте своих требований мы также кратко рассматриваем альтернативные технологии системного программного обеспечения.
В своей статье мы старались быть нейтральными по отношению к конкретным производителям, поэтому не упоминаем какие-либо конкретные коммерческие продукты.