שוב ושוב חוזרת באולמות הכנסים, בחדרי ישיבות, בישיבות תקציב ובהדגמות טכנולוגיות אותה שאלה ישנה: Batch אוReal-Time ? זה ויכוח שמלווה את עולם הדאטה כבר למעלה משני עשורים, כשכל מחנה מציג טיעונים טכניים, שיקולי עלות, ומגבלות מערכת. אבל האמת היא שהדיון הזה כבר מנותק לחלוטין מהמציאות העסקית המודרנית. היום, כשכלכלה עולמית מתנדנדת על סף מיתון, שווקים רגישים לכל ציוץ או כותרת, וארגונים נדרשים להגיב במהירות לשינויים , השאלה איננה “איזה סוג עיבוד עדיף”. השאלה היא אחרת לגמרי : האם פלטפורמת הנתונים שלכם מאפשרת גמישות אמיתית, מהירה ואמינה ומוכנה ל-AI, בלי קשר לאופן שבו הנתונים מגיעים?
מה בעצם ההבדל, ולמה זה כבר לא העיקר?
בעולם המחשוב, Batch Processing הוא עיבוד נתונים במנות: הנתונים מצטברים, נאספים, ורק בשעה מוגדרת אולי פעם ביום, אולי פעם בשעה המערכת מעבדת אותם. לעומת זאת, Real-Time הוא עיבוד מידי: הנתון מגיע, המערכת מגיבה, ונוצר אירוע עסקי כמעט ללא השהיה. עד כאן הכול ברור. אבל למרות שהפער ידוע שנים, רוב הארגונים עדיין מתכננים מערכות שעובדות כברירת מחדל ב- Batch . למה? לפעמים כדי “לחסוך”, לפעמים מתוך הרגל, ולעיתים מתוך מחשבה מוטעית שרק מעט מהשימושים דורשים תגובה מיידית. בפועל, הגישה הזו מגבילה את החזון הארגוני יותר מאשר את המערכת עצמה.
עיבוד נתונים הוא לא החלטה טכנית – הוא החלטה עסקית
ב-2025, ארגון לא יכול להרשות לעצמו לפעול מתוך מגבלות היסטוריות. יש עסקים שזקוקים לתגובה בזמן אמת מניעת הונאה, התאמת הצעות ללקוח חי, תמחור דינמי, ניהול שרשרת אספקה. אבל גם מערכות “איטיות” יותר נהנות באופן ישיר מפלטפורמת נתונים מבוססת אירועים: סנכרון נתונים בין מערכות, ניתוח חיזוי, למידת מכונה. הטעות היא שהוויכוח על Batch מול Real-Time מתמקד במהירות במקום ביכולת העסקית. הארגון לא צריך לבחור גישה אחת ולוותר על השנייה, הוא צריך תשתית אחת שמסוגלת לשרת את שתיהן, ולהתאים את עצמה לקצב שהמציאות דורשת.
כשבונים שתי מערכות נפרדות אחת לזרימה חיה ואחת למנות תקופתיות , התוצאה היא תשתית מסובכת, יקרה ומלאת כפילויות. כשבונים פלטפורמה מאוחדת מבוססת אירועים כל נתון זורם פעם אחת במערכת, וכל שירות, אפליקציה או מחלקה יכולים להשתמש בו בזמן שמתאים לצורך העסקי. אותו דטה יכול להזין מערכת AI בזמן אמת, ועדיין להזין מחסן נתונים לצרכים אסטרטגיים.
האם Real-Time יקר יותר?
רבים מניחים שעיבוד מתמשך בזמן אמת הוא מותרות טכנולוגיות שמתאימות רק לענקיות. האמת הפוכה, דווקא Batch הוא מודל בזבזני ולא יעיל. Batch דומה למנוע ישן שצריך להתניע שוב ושוב. כל “הרצה” מצריכה כוח מחשוב רב, גורמת לעלייה בעומסים, ויוצרת תשתיות מנופחות כדי להתמודד עם שיאי הפעילות. לעומת זאת, Streaming הוא כמו מנוע מודרני יעיל, מכויל ומסתגל. הנתונים נכנסים בקצב טבעי, המשאבים מתרחבים ומצטמצמים לפי הצורך, והמערכת יודעת להתמודד גם עם עומסים קיצוניים. התחזיות מדויקות יותר, ההשבתות פוחתות, וניהול התשתיות הופך לצפוי ואפקטיבי יותר.
בעולם של AI ה- Batch הוא צוואר בקבוק
ארגונים ברחבי העולם מאמצים AI למודלים תפעוליים, חיזוי סיכונים, שיפור חוויית לקוח, רפואה מותאמת אישית ועוד. אבל מודלי AI שפועלים על Batch נתקלים בשתי בעיות: עומסי שיא במסגרתם עיבוד גדול אחת לכמה שעות יוצר קפיצות חישוביות יקרות. וחוסר עדכניות כיוון ש המידע שה AI משתמש בו כבר ישן בעת קבלת ההחלטה. בנוסף, במונחי אנרגיה ועלות Batch פחות ידידותי לסביבה. כיום, כשהשיח סביב “טביעת הרגל הפחמנית” של AI מתעצם, למודל יעיל ומתמשך יש משמעות כלכלית וגם סביבתית.
לא צריך לבחור , צריך לאחד
פלטפורמות נתונים מתקדמות כמו ארכיטקטורות מבוססות אירועים לא מכריחות את הארגון לבחור. הן מאפשרות גם עיבוד רציף בזמן אמת וגם צילום מצב תקופתי, באותה מערכת, מאותו זרם נתונים.
בבנקים, ניתן לייצר תמונת מצב סיכונים בשעה 9:00 בבוקר , אך אם חמש דקות אחרי מתפרסמת הודעה שמשנה את השוק, המערכת מפיקה התראה תוך שניות. בעולם הביטוח, חיישנים ושעונים חכמים מאפשרים תגמול בזמן אמת למבוטחים שמבצעים פעילות בריאה , מה שמוזיל תביעות ומשפר נאמנות.
במסחר אלקטרוני, הצגת הצעה מותאמת בזמן אמת מנצחת מודל שבו הלקוח מקבל עדכון רק אחרי סגירת יום. זה לא חזון עתידי, זה קורה כבר היום.
אז למה ארגונים עדיין מהססים?
לא בגלל טכנולוגיה, בגלל אנשים. במקרים רבים, תקציבים מחולקים בצורה מסורתית , תשתיות בנפרד, תוכנה בנפרד, צוותי פיתוח בנפרד. כך נוצר מצב שבו בוחרים “כלים חינמיים” כדי לחסוך, אך בפועל נדרשים צוותים גדולים כדי לחבר בין מערכות שלא תוכננו לעבוד יחד. התוצאה: פרויקטים יקרים, עיכובים ותחזוקה מורכבת. בנוסף, ארגונים רבים עדיין מתכננים תשתיות מתוך מגבלות שכבר אינן רלוונטיות כאילו השרתים עדיין קבועים, הזיכרון מוגבל והנתונים מגיעים בקצב איטי. היום, פלטפורמות Streaming מודרניות מאפשרות להקים מערכות גמישות, סקיילביליות, ללא תלות בקצב הנתונים או בכמותם.
הגיע הזמן להפסיק לדון במהירות ולהתחיל לדבר על תוצאה
הוויכוח על Batch מול Real-Time הוא ויכוח טכני בעולם שבו הכלכלה אינה טכנית אלא דינמית.
במציאות של אי-ודאות, שינויי שוק מהירים, לקוחות תובעניים והתבססות גוברת על AI לארגון אין פריבילגיה להיתקע במבנים מיושנים. הפתרון הוא לא לבחור צד, אלא לאמץ פלטפורמת נתונים מאוחדת, מבוססת אירועים, שמסוגלת לתמוך בכל תרחיש: עיבוד מידי, עיבוד תקופתי, ואינטגרציה פשוטה בין מערכות. זה לא יתרון תחרותי אלא תנאי להישרדות.
דניאל לוית, מנהל פעילות Confluent ישראל
