Was ist Event-Streaming?

Ein Ereignis wird als eine Änderung des Status wie eine Transaktion oder ein potenzieller Kunde definiert, der zu Ihrer Website navigiert. Unternehmen möchten in der Lage sein, auf diese entscheidenden Geschäftsmomente in Echtzeit zu reagieren. Die herkömmliche Datenverarbeitung ist in der heutigen Welt der Echtzeit-aktivierten Systeme nicht mehr tragfähig. Weil das Sammeln von Informationen, das Speichern in einer relationalen Datenbank oder einem Hadoop-Cluster und die Ausführung von Abfragen zur Erkennung von aussagekräftigen Ereignissen die Möglichkeit bietet, Entscheidungen und Aktionen zu automatisieren. Unternehmen benötigen Echtzeit-Reaktivität und sogar proaktive Ansätze, um konkurrenzfähig zu bleiben.

Event Streaming-Diagramm

Event Processing-Programme sammeln Informationen aus verteilten Systemen in Echtzeit und wenden Regeln an, die Schlüsselmuster, Beziehungen oder Trends aufdecken. Ein „Event Stream“ ist eine Abfolge von Geschäftsereignissen, die nach Zeit geordnet sind. Mit dem 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. Sie fügen Kontextdaten hinzu, um eine ordnungsgemäße Interpretation von Ereignissen zu gewährleisten, und wenden dann Geschäftslogik in Echtzeit oder maschinelles Lernen an, um Aktionen auszulösen.

Aktion könnte bedeuten, eine App aufzurufen oder einen Prozess zu starten, Daten in einem persistenten Hauptbuch zu speichern oder Daten an ein Dashboard zu streamen. Und mit maschinellem Lernen als Option können Sie nicht nur die nächstbeste Aktion identifizieren, sondern auch ständig lernen und Geschäftsregeln verbessern. Der Schlüssel zum erfolgreichen Event Stream Processing ist die Verarbeitung von Ereignissen in Echtzeit, um die nächstbeste Aktion zu ermitteln. Lernen und Verbessern in einer Endlosschleife.

Event-Streaming-Plattformen verarbeiten die eingehenden Daten fortlaufend, während sie über den Server strömen. Sie führt ultraschnelle, kontinuierliche Berechnungen gegen Hochgeschwindigkeits-Streaming-Daten durch und verwendet eine kontinuierliche Abfrage-Engine, die Echtzeit-Warnungen und -Aktionen sowie benutzerkonfigurierte Live-Visualisierungen durchführt. Das Event Stream Processing kann große Datenmengen verstehen, die mit großer Geschwindigkeit in Ihrem Unternehmen ankommen, um herauszufinden, was wichtig ist, damit Sie Prozesse automatisieren und auf wichtige Ereignisse in Echtzeit reagieren können.

Handeln Sie in Echtzeit mit kontextbezogenem Event Processing
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