怎么理解stream computing

在传统的数据处理流程中，总是先收集数据，然后将数据放到Database中，人们需要的时候通过DB对数据做query，得到答案。
这样的一个流程隐含了两个前提：
1. data is old。当人们对DB做查询的时候，里面数据其实过去某一个时刻数据的一个snapshot，数据已经老了，可能已经过期了。
2. 这样的流程中，需要人们主动的发出query。也就是说，human active, DB passive。
但在某些时候，这两个前提都不存在。例如股票市场中，数据总是不断的产生，人们需要根据当前的数据实时的作出判断；并且，由于数据量太大，人们希望设定某种条件，当数据满足这些条件时系统能够主动的通知人并且自动的进行操作。在这种情况下，前提发生了变化：
1. 对data stream能够作出real-time response。
2. human passive, DB active。
正是由于有了这样的需求，发展出了针对stream的处理技术。IBM的“stream computing”只是对于这种技术的又一种命名。其实早在System S出现之前，就已经有了很多关于stream processing技术的研究。