Batchbehandling är ett sätt att utföra en serie kommandon eller instruktioner utan manuellt ingripande. Istället för att behandla data en transaktion i taget (som online -bearbetning) samlar ett batchsystem data till partier och bearbetar dem alla på en gång vid en schemalagd tid.
Här är en uppdelning av viktiga egenskaper:
* icke-interaktiv: Användare interagerar inte med systemet under behandlingen. Processen körs i bakgrunden.
* schemalagd: Satser körs vanligtvis vid förutbestämda tider (t.ex. över natten, varje vecka).
* Effektivitet för repetitiva uppgifter: Det är idealiskt för uppgifter som involverar en stor volym repetitiva operationer på ett stort datasätt.
* Dataaggregering: Data samlas in och grupperas före bearbetning, vilket leder till ökad effektivitet.
* Försenad feedback: Resultaten är vanligtvis tillgängliga efter att batchjobbet har slutförts.
* Exempel: Lönbearbetning, produktion av kreditkortsräkningar, skapande av bankuttalande, nattliga databasbackup och rapportgenerering.
Hur det fungerar:
1. Datainsamling: Data samlas in från olika källor och lagras på en tillfällig plats (t.ex. ett iscensättningsområde).
2. Batch Jobbinlämning: Ett satsjobb, som innehåller en uppsättning instruktioner, skickas till systemet.
3. Bearbetning: Systemet bearbetar data i partiet enligt instruktionerna i jobbet.
4. Utgångsgenerering: De bearbetade uppgifterna lagras på en angiven utgångsplats.
5. Meddelande (valfritt): En anmälan kan skickas till användaren efter avslutad (eller misslyckande) av batchjobbet.
Fördelar:
* Effektivitet: Bearbetar stora mängder data snabbt och effektivt.
* Kostnadseffektivt: Minskar behovet av omfattande mänsklig intervention och därmed sänker arbetskraftskostnaderna.
* Resursutnyttjande: Optimerar användningen av systemresurser genom att driva jobb under topptimmar.
* Konsistens och noggrannhet: Minimerar fel i samband med manuell intervention.
Nackdelar:
* Försenad feedback: Användare måste vänta på att batchjobbet är slutfört för att se resultat.
* Felhantering: Att identifiera och lösa fel kan vara utmanande på grund av den icke-interaktiva naturen.
* Begränsad flexibilitet: Svårt att hantera brådskande förfrågningar som behöver omedelbar bearbetning.
* skalbarhetsutmaningar: Kan vara svårt att skala för extremt stora datasätt eller komplexa behandlingskrav.
Sammanfattningsvis är batchbehandling en kraftfull teknik för att hantera stora volymer data effektivt men passar bäst för uppgifter där omedelbar interaktion inte är nödvändig. Dess effektivitet kommer till kostnad för omedelbar feedback och flexibilitet.
