# ストリーミング処理の課題
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届いたデータをリアルタイムで処理することで、従来のデータ分析テクノロジーよりもはるかに迅速に意思決定を下すことができます。ただし、独自のカスタムストリーミングデータパイプラインの構築と運用は複雑で、リソースを大量に消費します。 
+ 数千ものデータソースから同時に受信するデータをコスト効率よく収集、準備、送信できるシステムを構築する必要があります。
+ データを効率的にバッチ処理して送信し、スループットを最大化してレイテンシーを低く抑えるために、ストレージとコンピューティングリソースを細かく調整しなければなりません。
+ システムに投入されるさまざまな速度のデータを処理できるようにするには、サーバーのフリートをデプロイして管理し、システムをスケールする必要があります。

バージョンアップは複雑でコストのかかるプロセスです。このプラットフォームを構築した後は、システムをモニターし、重複データを作成せずにストリーミングの適切なポイントからデータ処理をキャッチアップして、サーバーまたはネットワークの障害から復旧する必要があります。また、インフラストラクチャ管理のための専任チームも必要です。これらすべてに貴重な時間と費用がかかり、結局のところ、ほとんどの企業はそこにたどり着くことはなく、現状に甘んじ、数時間または数日前の情報でビジネスを運営しなければなりません。