Processamento em lote
O processamento em lote, conhecido como “batch processing”, é um método de execução de tarefas computacionais no qual um conjunto de dados ou comandos é agrupado e processado de forma sequencial, geralmente sem interação direta do usuário durante a execução.
Esse modelo é amplamente utilizado em sistemas que precisam lidar com grandes volumes de dados ou realizar operações repetitivas de maneira eficiente, como em bancos de dados, sistemas de folha de pagamento, geração de relatórios ou backups automáticos.
O conceito surgiu nas primeiras gerações de computadores, quando jobs eram submetidos em cartões perfurados para processamento em horários específicos, e evoluiu para atender às demandas modernas de automação e escalabilidade.
Principais Conceitos
- Agrupamento de Tarefas: As tarefas ou dados são coletados em “lotes” (batches) e processados de uma só vez, em vez de individualmente.
- Execução Não Interativa: O processamento ocorre em segundo plano, sem necessidade de intervenção humana em tempo real.
- Escalonamento: Os jobs podem ser agendados para rodar em horários específicos, otimizando o uso de recursos computacionais.
- Alto Throughput: Focado em maximizar a quantidade de dados processados por unidade de tempo, ideal para operações em massa.
- Tolerância a Falhas: Muitos sistemas de batch incluem mecanismos para retry ou recuperação em caso de falhas parciais.
Vantagens
- Eficiência em Grandes Volumes: Ideal para processar grandes quantidades de dados de uma vez, reduzindo overhead por tarefa.
- Uso Otimizado de Recursos: Pode ser executado em horários de baixa demanda, aproveitando melhor a infraestrutura.
- Simplicidade: Não exige resposta imediata, permitindo designs mais robustos e menos complexos.
Desvantagens
- Latência: Resultados não estão disponíveis em tempo real, o que o torna inadequado para aplicações que exigem respostas rápidas.
- Menor Flexibilidade: Menos adaptável a mudanças dinâmicas nos dados ou prioridades durante o processamento.