ในด้านคอมพิวเตอร์การประมวลผลแบบแบตช์คือการเรียกใช้โปรแกรมใน ลักษณะอัตโนมัติและไม่ต้องมีการ ควบคุมดูแล ผู้ใช้จะกำหนดเวลาให้งานทำงาน จากนั้นรอให้ระบบประมวลผลทำงานเสร็จ โดยทั่วไป งานจะถูกกำหนดเวลาให้ทำงานในเวลา ที่กำหนดไว้ หรือเมื่อ เกิด เหตุการณ์บางอย่างหรือเมื่อมีทรัพยากรคอมพิวเตอร์ พร้อมใช้งาน

คำว่า "การผลิตแบบเป็นชุด" (batch processing) มีที่มาจากวิธีการจำแนกประเภทการผลิต แบบดั้งเดิม ได้แก่การผลิตแบบงาน (job production ) ( การผลิตชิ้นเดียว) การผลิตแบบเป็นชุด (batch production) (การผลิตสินค้าหลายชิ้นพร้อมกันในแต่ละขั้นตอน) และการผลิตแบบต่อเนื่อง (flow production) (การผลิตจำนวนมากในทุกขั้นตอนพร้อมกัน)

ประวัติศาสตร์ในภายหลัง

ระบบแบ่งเวลาใช้งานทั่วไประบบแรกคือCompatible Time-Sharing System (CTSS) ซึ่งเข้ากันได้กับการประมวลผลแบบแบตช์ ทำให้การเปลี่ยนจากการประมวลผลแบบแบตช์ไปสู่ การประมวลผลแบบโต้ตอบเป็นไปได้ง่ายขึ้น^{[ 5 ]}

ตั้งแต่ช่วงปลายทศวรรษ 1960 เป็นต้นมา การประมวลผลแบบโต้ตอบ เช่น ผ่าน อินเทอร์เฟซเทอร์ มินัลคอมพิวเตอร์ แบบข้อความ (เช่น ในเชลล์ Unixหรือลูปอ่าน-ประเมิน-พิมพ์ ) และต่อมา อินเท อร์เฟซผู้ใช้แบบกราฟิกก็กลายเป็นเรื่องปกติ การประมวลผลแบบไม่โต้ตอบ ทั้งงานแบบครั้งเดียว เช่น การคอมไพล์ และการประมวลผลหลายรายการเป็นชุด ได้รับการเรียกในภายหลังว่าการประมวลผลแบบแบตช์และคำว่างานแบตช์ (ในการใช้งานช่วงแรก มักใช้คำว่า "ชุดของงาน") ก็กลายเป็นเรื่องปกติ การใช้งานในช่วงแรกพบได้โดยเฉพาะที่มหาวิทยาลัยมิชิแกนรอบๆระบบเทอร์มินัลมิชิแกน (MTS) ^{[ 6 ]}

แม้ว่าระบบแบ่งเวลาใช้งานจะมีอยู่แล้ว แต่การใช้งานยังไม่แข็งแกร่งเพียงพอสำหรับการประมวลผลข้อมูลขององค์กร ซึ่งทั้งหมดนี้ไม่เกี่ยวข้องกับอุปกรณ์บันทึกข้อมูลรุ่น ก่อนๆ ที่ใช้งานโดยมนุษย์

แอปพลิเคชันแบบแบตช์ยังคงมีความสำคัญอย่างยิ่งในองค์กรส่วนใหญ่ เนื่องจากกระบวนการทางธุรกิจทั่วไปหลายอย่างสามารถประมวลผลแบบแบตช์ได้ แม้ว่าระบบออนไลน์จะสามารถทำงานได้เมื่อไม่ต้องการการแทรกแซงด้วยตนเอง แต่โดยทั่วไปแล้วระบบเหล่านั้นไม่ได้ถูกปรับให้เหมาะสมสำหรับการทำงานที่มีปริมาณมากและซ้ำซาก ดังนั้น แม้แต่ระบบใหม่ก็มักจะมีแอปพลิเคชันแบบแบตช์อย่างน้อยหนึ่งรายการสำหรับการอัปเดตข้อมูลเมื่อสิ้นสุดวัน การสร้างรายงาน การพิมพ์เอกสาร และงานอื่นๆ ที่ไม่ต้องการการโต้ตอบ ซึ่งต้องดำเนินการให้เสร็จสมบูรณ์อย่างน่าเชื่อถือภายในกำหนดเวลาทางธุรกิจที่แน่นอน

แอปพลิเคชันบางประเภทเหมาะสมกับการประมวลผลแบบโฟลว์ โดยเฉพาะแอปพลิเคชันที่ต้องการข้อมูลจากอินพุตเดียวในแต่ละครั้ง (เช่น ไม่ใช่ผลรวม): เริ่มขั้นตอนถัดไปสำหรับแต่ละอินพุตเมื่อขั้นตอนก่อนหน้าเสร็จสมบูรณ์ ในกรณีนี้ การประมวลผลแบบโฟลว์จะช่วยลดความหน่วงสำหรับอินพุตแต่ละรายการ ทำให้สามารถดำเนินการให้เสร็จสมบูรณ์ได้โดยไม่ต้องรอให้ทั้งชุดเสร็จสิ้น อย่างไรก็ตาม แอปพลิเคชันจำนวนมากต้องการข้อมูลจากทุกระเบียน โดยเฉพาะการคำนวณ เช่น ผลรวม ในกรณีนี้ ชุดข้อมูลทั้งหมดจะต้องเสร็จสมบูรณ์ก่อนจึงจะได้ผลลัพธ์ที่ใช้งานได้ ผลลัพธ์ที่ไม่สมบูรณ์นั้นใช้งานไม่ได้

แอปพลิเคชันแบบแบตช์สมัยใหม่ใช้เฟรมเวิร์กแบตช์สมัยใหม่ เช่น Jem The Bee, Spring Batch ^{[ 8 ]}หรือการใช้งานJSR 352 ^{[ 9 ]}ที่เขียนขึ้นสำหรับJavaและเฟรมเวิร์กอื่นๆ สำหรับภาษาโปรแกรมอื่นๆ เพื่อให้มีความทนทานต่อข้อผิดพลาดและความสามารถในการปรับขนาดที่จำเป็นสำหรับการประมวลผลปริมาณมาก เพื่อให้มั่นใจถึงการประมวลผลความเร็วสูง แอปพลิเคชันแบบแบตช์มักจะถูกรวมเข้ากับ โซลูชัน การประมวลผลแบบกริดเพื่อแบ่งงานแบตช์ออกเป็นหลายส่วนให้กับโปรเซสเซอร์จำนวนมาก แม้ว่าจะมีปัญหาในการเขียนโปรแกรมที่สำคัญในการทำเช่นนั้นก็ตาม การประมวลผลแบบแบตช์ปริมาณมากทำให้เกิดความต้องการอย่างมากต่อสถาปัตยกรรมของระบบและแอปพลิเคชันเช่นกัน สถาปัตยกรรมที่มี ประสิทธิภาพ ในการรับ/ส่งข้อมูล ที่แข็งแกร่ง และความสามารถในการปรับขนาด ในแนวดิ่ง รวมถึง คอมพิวเตอร์เมนเฟรมสมัยใหม่มักจะให้ประสิทธิภาพแบบแบตช์ที่ดีกว่าทางเลือกอื่นๆ

ภาษาสคริปต์ได้รับความนิยมมากขึ้นเมื่อพัฒนาควบคู่ไปกับการประมวลผลแบบกลุ่ม^{[ 10 ]}

หน้าต่างแบตช์คือ "ช่วงเวลาของกิจกรรมออนไลน์ที่มีความเข้มข้นน้อยลง" ^{[ 11 ]}เมื่อระบบคอมพิวเตอร์สามารถรันงานแบตช์ได้โดยไม่มีการรบกวนจากหรือร่วมกับระบบออนไลน์แบบโต้ตอบ

กระบวนการ ปิดบัญชีประจำวัน (EOD)ของธนาคารจำเป็นต้องใช้แนวคิดเรื่อง " การเปลี่ยนระบบ " (cutover ) ซึ่งเป็นการตัดการเชื่อมต่อธุรกรรมและข้อมูลสำหรับกิจกรรมกลุ่มในแต่ละวัน ("เงินฝากหลัง 3 โมงเย็นจะถูกประมวลผลในวันถัดไป")

เมื่อความต้องการความพร้อมใช้งานของระบบออนไลน์ขยายตัวเพื่อรองรับโลกาภิวัตน์อินเทอร์เน็ตและความต้องการทางธุรกิจอื่นๆ หน้าต่างแบตช์จึงหดลง^{[ 12 ] [ 13 ]} และมีการเน้นย้ำมากขึ้นในเทคนิคที่ต้องการ ให้ข้อมูลออนไลน์พร้อมใช้งานเป็นระยะเวลาสูงสุด

ขนาดของ ชุดงาน หมายถึงจำนวนหน่วยงานที่จะต้องดำเนินการภายในรอบการผลิตหนึ่งชุด ตัวอย่างเช่น:

• จำนวนบรรทัดจากไฟล์ที่จะโหลดลงในฐานข้อมูลก่อนที่จะยืนยันธุรกรรม
• จำนวนข้อความที่จะดึงออกจากคิว
• จำนวนคำขอที่จะส่งภายในเพย์โหลดเดียว

• Efficient bulk database updates and automated transaction processing, as contrasted to interactive online transaction processing (OLTP) applications. The extract, transform, load (ETL) step in populating data warehouses is inherently a batch process in most implementations.
• Performing bulk operations on digital images such as resizing, conversion, watermarking, or otherwise editing a group of image files.
• Converting computer files from one format to another. For example, a batch job may convert proprietary and legacy files to common standard formats for end-user queries and display.
• Training Machine Learning models. For example, an e-commerce website might want to process customer transactions in an hourly batch to update the model that produces related product recommendations, in order to save computational resources.^[14]

The IBM mainframez/OSoperating system or platform has arguably the most highly refined and evolved set of batch processing facilities owing to its origins, long history, and continuing evolution. Today such systems commonly support hundreds or even thousands of concurrent online and batch tasks within a single operating system image. Technologies that aid concurrent batch and online processing include Job Control Language (JCL), scripting languages such as REXX, Job Entry Subsystem (JES2 and JES3), Workload Manager (WLM), Automatic Restart Manager (ARM), Resource Recovery Services (RRS), IBM Db2 data sharing, Parallel Sysplex, unique performance optimizations such as HiperDispatch, I/O channel architecture, and several others.

The Unix programs cron, at, and batch (today batch is a variant of at) allow for complex scheduling of jobs. Windows has a job scheduler. Most high-performance computingclusters use batch processing to maximize cluster usage.^[15]

• Background process
• Batch file
• Batch renaming – to rename lots of files automatically without human intervention, in order to save time and effort
• BatchPipes – for utility that increases batch performance
• Processing modes
• Production support – for batch job/schedule/stream support
• High-throughput computing