在实时应用中使用大数据涉及平衡性能、准确性和资源效率。 虽然实时处理可以立即获得洞察力，但通常需要在数据深度、系统复杂性和成本方面做出妥协。 这些权衡取决于数据量、延迟要求和可用基础设施等因素。
一个主要的权衡是在延迟和数据完整性之间。 实时系统优先考虑速度，这可能会限制对数据的彻底分析程度。 例如，欺诈检测系统可能会使用简化的算法或抽样数据在几毫秒内处理交易，以满足严格的延迟要求。 与可以使用复杂模型分析完整数据集的批处理相比，这种方法降低了准确性。 开发人员必须决定是牺牲粒度（例如，跳过耗时的聚合）还是承担延迟洞察的风险。 Apache Kafka 或 Apache Flink 等工具通过支持具有可配置窗口的流处理来帮助管理这种平衡，但微调这些系统会增加开销。
另一个挑战是系统复杂性。 实时大数据应用通常依赖分布式架构来处理高吞吐量，这会带来运营障碍。 例如，维护分布式数据库之间的一致性或确保流式传输管道（例如，Apache Spark）中的容错需要仔细的设计。 物流跟踪应用程序可能会在交付高峰时使用 Kubernetes 动态扩展资源，但在此类环境中调试问题会变得更加困难。 团队还面临数据存储方面的权衡：Redis 等内存数据库可提供低延迟，但缺乏基于磁盘的解决方案的成本效益，从而迫使在性能和预算之间做出妥协。
最后，成本和可扩展性是至关重要的考虑因素。 实时处理需要高性能基础设施，这可能很昂贵。 AWS Kinesis 或 Google Pub/Sub 等云服务根据数据量和处理时间收费，这使得工作负载可变的应用的成本难以预测。 例如，社交媒体平台实时分析热门话题标签，除非它使用自动缩放或 AWS Lambda 等无服务器工具，否则可能会在病毒事件期间产生高额费用。 此外，横向扩展以处理数据峰值需要前期工程工作来管理分区、负载平衡和重试。 开发人员必须权衡实时功能的优势与长期维护和财务负担，通常选择混合架构，将批处理和流式传输工作流程混合在一起。