Was ist Event Stream Processing?

Das Event Stream Processing ist die Verarbeitung oder Analyse von kontinuierlichen Ereignisströmen. Event Stream Processing-Plattformen verarbeiten die eingehenden Daten fortlaufend, während sie über den Server strömen. Sie führt ultraschnelle, kontinuierliche Berechnungen auf Basis von Hochgeschwindigkeitsstreaming-Daten durch und verwendet eine kontinuierliche Abfrage-Engine, die Warnungen und Aktionen in Echtzeit sowie benutzerkonfigurierte Live-Visualisierungendurchführt.

Ein Ereignis wird als eine Änderung des Status wie eine Transaktion oder ein potenzieller Kunde definiert, der zu Ihrer Website navigiert. Ein Ereignis ist im Wesentlichen ein Datenpunkt, der in einem Geschäftssystem erfasst wird. Ein „Event Stream“ ist eine Abfolge von Geschäftsereignissen, die nach Zeit geordnet sind. Kunden kaufen ständig, rufen den Helpdesk an oder füllen ihre Warenkörbe in einem stetigen Strom von täglichen Ereignissen in jedem Unternehmen auf.

Das Event Stream Processing verfolgt und verarbeitet aktiv Ereignisströme in einem Unternehmen, sodass Chancen und Risiken proaktiv identifiziert und Geschäftsergebnisse optimiert werden können. Der traditionelle Datenverarbeitungsansatz speichern, analysieren, handeln stellt die grundlegende Herausforderung der Entscheidungslatenz vor. Informationen sind oft am relevantesten, sobald sie erfasst werden, und Event Processing hilft Unternehmen dabei, diese Informationen termingerecht zu verarbeiten. Event Processing hilft bei der Lösung zahlreicher Probleme: Identifizierung von Betrug, Bereitstellung eines kontextbezogenen Angebots, während der Kunde noch im Geschäft ist, oder Vorhersage von Unterbrechungen,zur Minimierung von Verzögerungen. Da Daten in Echtzeit verarbeitet werden müssen, wird Event Processing immer wichtiger.

Event Streaming vs. Event Stream Processing vs. Event Processing

Event Stream Processing wird oft mit dem Begriff „Event Streaming“ verwechselt. Event Streaming bezieht sich jedoch einfach auf den Prozess der effizienten Verschiebung von Ereignisdaten von Ort zu Ort, damit andere Systeme leicht darauf zugreifen und sie analysieren können. Apache Kafka ist ein großartiges Beispiel für ein Event-Streaming-Tool. Daher ist Event Streaming ein Teil des Event Stream Processing-Vorgangs. Es muss auch zwischen Event Processing und Event Stream Processing unterschieden werden. Event Processing betrachtet einzelne Ereignisse nacheinander, während Event stream Processing viele zusammenhängende Ereignisse gemeinsam bearbeitet. Event Processing ist wie ein Blick auf einzelne Wassertropfen. Event Stream Processing ist, als würde man den Finger unter einen laufenden Wasserhahn legen, um zu sehen, wie warm das Wasser ist.

Warum Event Stream Processing?

In der aufkommenden digitalen Welt, in der Milliarden von Menschen, Dinge und Geräte in Echtzeit interagieren, müssen Unternehmen neue und bahnbrechende Wettbewerbsvorteile schaffen, um Einnahmen und Effizienz zu steigern. Dies ist das neue digitale Geschäft.

Echtzeit-Data Intelligence ist eine der besten Möglichkeiten, zur Sicherstellung des Geschäftserfolgs. Unternehmen wollen in der Lage sein, auf entscheidende Geschäftsmomente in Echtzeit zu reagieren, und die traditionelle Datenverarbeitung ist in der heutigen Welt der Echtzeit-fähigen Systeme nicht mehr tragfähig. Weil das Sammeln von Informationen, das Speichern in einer relationalen Datenbank oder einem Hadoop-Cluster und die tägliche, wöchentliche oder in einem bestimmten Intervall ausgeführte Analyse zu spät ist. Unternehmen müssen Abfragen zu Streaming-Daten durchführen, um sinnvolle Ereignisse zu ermitteln, die die Möglichkeit bieten, Entscheidungen und Aktionen zu automatisieren, damit sie in Echtzeit reagieren können. Unternehmen benötigen Echtzeit-Reaktionsfähigkeit und sogar proaktive Ansätze, um konkurrenzfähig zu bleiben.

Wenn wir über eine Aktion als Reaktion auf ein Ereignis sprechen, könnte das bedeuten, eine App aufzurufen oder einen Prozess zu starten, Daten in einem persistenten Hauptbuch zu speichern oder Daten an ein Dashboard zu streamen. Dies führt zu einer größeren Automatisierung und der Möglichkeit, Ereignisse zu nutzen, wenn sie geschehen. Und mit maschinellem Lernen als Möglichkeit können Sie nicht nur die nächstbeste Aktion identifizieren, sondern auch die Geschäftsregeln kontinuierlich lernen und verbessern.

Damit die heutigen Geschäftsinformationen wirklich aussagekräftig sind, müssen Sie Chancen und Bedrohungen identifizieren, die in diesen Ereignissen verborgen sind, indem Sie sie in Echtzeit verarbeiten, um Erkenntnisse abzuleiten und geeignete Maßnahmen zu ergreifen. Um einen Wettbewerbsvorteil aus alltäglichen Geschäftstransaktionen zu erzielen, können Sie Ihr Unternehmen in ein ereignisbasiertes Unternehmen verwandeln. Mithilfe einer Event Stream Processing-Anwendung können Sie in Ihren Geschäftsereignissen verborgene Chancen und Bedrohungen identifizieren und proaktiv und vorhersehbar handeln. Event Stream Processing bietet die Konnektivität, Skalierbarkeit und Geschwindigkeit, um verwertbare Echtzeit-Informationen aus großen Mengen schnell bewegender Daten zu extrahieren, sodass Sie die Trends, Chancen und Risiken, die für Ihr Unternehmen von Bedeutung sind, schnell erfassen, analysieren und darauf reagieren können.

Wie funktioniert das Event Stream Processing?

Event Stream Processing kann große Datenmengen verstehen, die mit großer Geschwindigkeit in Ihr Unternehmen gelangen, um zu bestimmen, was wichtig ist, damit Sie Prozesse automatisieren und auf wichtige Ereignisse in Echtzeit reagieren können. Ereignisverarbeitungsprogramme aggregieren Informationen aus verteilten Systemen in Echtzeit und wenden Regeln an, die Schlüsselmuster, Beziehungen oder Trends aufzeigen. Mit Event Stream Processing stellen Sie eine Verbindung zu allen Datenquellen her und normalisieren, bereichern und filtern die Daten. Sie können dann damit beginnen, Ereignisse zu korrelieren, und im Laufe der Zeit sehen Sie Muster, die Ereignisse beschreiben, die Ihnen wichtig sind.

Der Schlüssel zur erfolgreichen Event stream Processing ist die Verarbeitung von Ereignissen in Echtzeit, um die nächstbeste Aktion zu ermitteln. Kontinuierlich Lernen und besser werden.

Eine Event Stream Processing-Plattform erfüllt die Anforderungen des digitalen Geschäfts und ermöglicht Ihnen Folgendes:

• Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellen
• Verständnis der Bedeutung dieser Daten und ihres Zusammenhangs
• Identifizierung und Handlung auf kritische Geschäftsmomente

Funktionen des Event Stream Processing

Antizipieren von Ereignissen, bevor sie auftreten

Zentralisierte Sammlung: Event Streams fließen in eine Umgebung zur Ereignisverteilung ein und werden sofort analysiert und aufgezeichnet (falls erforderlich).

Rauschfilterung: Adapter filtern das, was verarbeitet werden soll, anstatt das, was nicht verarbeitet werden soll, und sie können auf Nachrichten aus bestimmten Domänen oder Kanäle hören. Sie können das Ereignisformat auch in der gesamten Umgebung standardisieren.

In-Memory-Verarbeitung: Anstatt Daten nach Eingang in der Datenbank zu analysieren, werden Ereignisse in Echtzeit mit einem speicherinternen Datennetz verarbeitet. Dadurch können Sie nicht nur Beziehungen korrelieren und aussagekräftige Muster aus deutlich mehr Daten erkennen, sondern dies auch schneller und viel effizienter erledigen.

Erweiterter Cache: Die Ereignishistorie kann für eine beliebige Zeit im Speicher leben (kritisch für lang laufende Ereignissequenzen) oder als Transaktionen in einer gespeicherten Datenbank aufgezeichnet werden.

Handeln

Erweiterte Tests: Vordefinierte Parameter legen die Begriffe fest, um die Bedeutung und Tragweite von Ereignissen zu messen, indem sie mit dem verglichen werden, was bereits im Speicher zirkuliert, und gegebenenfalls durch Abfragen historischer Datensätze. Unterstützt alle wichtigen Vergleichstechniken, auch wenn ein Ereignis nicht in einem erwarteten Zeitrahmen eingetreten ist.

Geschäftsregeln: Wenn eine Übereinstimmung festgestellt wird, bestimmen Geschäftsregeln, ob Maßnahmen erforderlich sind (oder nicht), und führen bei Bedarf geeignete Antworten aus.

Zusammengesetzte Ereignisse: Wenn eine mehrschichtige Kombination das ist, wonach andere Regeln suchen, kann auch ein neues Ereignis erstellt und zurück in der Ereignisverteilungsumgebung als Meldung zur Erkennung veröffentlicht werden.

Verständnis historischer Muster

Mit dem Event Stream Processing können Sie historische Muster verstehen. Chancen und Risiken aus der Vergangenheit werden sich im Laufe der Zeit wahrscheinlich wiederholen (negative Kundenerfahrungen, Verzögerungen bei der Flottenankunft, betrügerische Transaktionen). Durch Identifizierung der Muster der Ereignissen, die sie verursachen, können Sie verfolgen und vorhersagen, wann sie als nächstes passieren werden.

Dynamische Sequenzen

Mit Event Stream Processing können Sie auch auf unerwartete Muster überwachen. Angesichts der Geschwindigkeit, mit der sich die Situationen ändern – und der Wahrscheinlichkeit, dass diese Frequenz zunimmt, wenn sich die Geschwindigkeit des Geschäfts beschleunigt – können Sie wertvolle Einblicke in die Entwicklung gewinnen und ihre kontextuelle Bedeutung entschlüsseln.

Das Event Stream Processing bietet ein verteiltes, zustandsorientiertes, regelbasiertes Event Processing-System, das sofortige Entscheidungsfindung und sofortige Aktionen unterstützt. Mit Event Stream Processing können Sie die wichtigen Ereignisse in einer Datenmenge korrelieren und finden, die Entscheidungslatenz minimieren und im Moment reagieren, um ein günstiges Geschäftsergebnis zu erzielen. Um konkurrenzfähig zu bleiben, müssen Unternehmen erwägen, ihre traditionelle Business Intelligence- oder Big-Data-Strategie mit Echtzeitinformationen zu erweitern. Heutzutage müssen Unternehmen schnell definierte Ereignisse durchführen und Prozesse schnell aktualisieren, um Umsatzmöglichkeiten zu schaffen, Kosten zu senken und Risiken zu senken.