Не все данные обрабатываются одинаково. Понимание, когда подходит batch, а когда stream, решает, получится ли у тебя нормальная архитектура или скрытый тормоз внутри.

Batch Processing собирает данные и обрабатывает их пачками.
Подходит, когда нет требований к моментальной реакции: ежедневные отчеты, бухзакрытия, историческая аналитика.

Он проще, нормально тянет большие объемы и дешевле по деньгам,
но появляется задержка. Событие уже случилось, а ты обрабатываешь его потом.

Stream Processing работает с данными прямо в потоке.

Отлично для мониторинга, антифрода, рекомендаций в реальном времени.

Скорость выше, но инфраструктура сложнее и поддержка дороже.

Часто косячат: ставят stream там, где батча за глаза, или наоборот, лепят batch туда, где важна минимальная задержка.

Фишка не в том, чтобы выбрать самое модное, а в том, чтобы попасть в реальный ритм бизнеса и решить конкретную задачу.

А если ресурсы сильно ограничены, скорее всего, batch уже закрывает потребности.

👉 Java Portal