¿Qué es el procesamiento de flujo de eventos?
El procesamiento del flujo de eventos es el procesamiento o análisis de flujos continuos de eventos. Las plataformas de procesamiento de flujo de eventos procesan los datos entrantes mientras están en tránsito. Realiza cálculos ultrarrápidos y continuos con datos de transmisión de alta velocidad y utiliza un motor de consulta continua que genera alertas y acciones en tiempo real, así como visualizaciones en vivo configuradas por el usuario.
Un evento se define como un cambio de estado, como una transacción o un cliente potencial que navega en su sitio web. Un evento es esencialmente un punto de datos capturado en un sistema empresarial. Un flujo de eventos es una secuencia de eventos comerciales ordenados por tiempo. Los clientes están constantemente comprando, llamando al servicio de asistencia técnica o llenando sus carritos en un flujo constante de eventos a diario en cualquier empresa.
El procesamiento de flujo de eventos rastrea y procesa activamente los flujos de eventos en una empresa para que las oportunidades y los riesgos se puedan identificar de manera proactiva y optimizar los resultados comerciales. El enfoque tradicional de procesamiento de datos de almacenar-analizar-actuar presenta el desafío fundamental de los tiempos de espera en las decisiones. La información suele ser la más relevante tan pronto como se captura, y el procesamiento de eventos ayuda a las organizaciones a procesar esta información de manera más oportuna, ayuda a resolver numerosos problemas: identificar un fraude inmediatamente, ofrecer una oferta circunstancial mientras el cliente todavía está en la tienda o predecir interrupciones para minimizar los retrasos. Con la necesidad de manejar datos en tiempo real, el procesamiento de eventos es cada vez más importante.
Transmisión de eventos versus Procesamiento de flujo de eventos versus Procesamiento de eventos
El procesamiento de flujo de eventos, con frecuencia, se confunde con el término "transmisión de eventos". Sin embargo, la transmisión de eventos simplemente se refiere al proceso de mover datos de eventos de un lugar a otro de manera eficiente para que otros sistemas puedan acceder a ellos y analizarlos fácilmente. Apache Kafka es un gran ejemplo de una herramienta de transmisión de eventos. Por lo tanto, la transmisión de eventos es parte de la operación de procesamiento del flujo de eventos. También se debe hacer una distinción entre procesamiento de eventos y procesamiento de flujo de eventos. El procesamiento de eventos analiza los eventos individuales uno a la vez, mientras que el procesamiento de flujo de eventos maneja muchos eventos relacionados en conjunto. El procesamiento de eventos es como mirar gotas de agua individuales. El procesamiento de flujo de eventos es como poner el dedo debajo de un grifo abierto para ver qué tan caliente está el agua.
¿A que se debe el procesamiento de flujo de eventos?
En el mundo digital emergente, donde miles de millones de personas, cosas y dispositivos interactúan en tiempo real, las organizaciones deben crear ventajas competitivas nuevas y disruptivas para impulsar los ingresos y la eficiencia. Este es el nuevo negocio digital.
La inteligencia de datos en tiempo real es una de las mejores formas de garantizar el éxito empresarial. Las empresas desean reaccionar ante momentos empresariales cruciales en tiempo real y el procesamiento de datos tradicional ya no es viable en el mundo actual de sistemas habilitados en tiempo real debido a que recopilar información, almacenarla en una base de datos relacional o clúster de Hadoop y analizarla diariamente, semanalmente o en un intervalo elegido toma demasiado tiempo. Las empresas necesitan ejecutar consultas sobre Streaming Data para descubrir eventos significativos que brinden la oportunidad de automatizar decisiones y acciones para que puedan responder en tiempo real. Las empresas necesitan reactividad en tiempo real e incluso enfoques proactivos para seguir siendo competitivas.
Cuando hablamos de una acción en respuesta a un evento que podría significar llamar a una aplicación o iniciar un proceso, almacenar datos en un registro mayor o transmitir datos a un tablero. Esto conduce a una mayor automatización para aprovechar los eventos a medida que ocurren. Y, con Machine Learning como una opción, no solo podrá identificar la siguiente mejor acción, sino también aprender y mejorar continuamente las reglas empresariales.
Para que la información empresarial actual sea realmente significativa, deberá identificar las oportunidades y amenazas ocultas en estos eventos procesándolas en tiempo real para obtener información y tomar las medidas adecuadas. Para obtener una ventaja competitiva de las transacciones comerciales diarias, puede transformar su organización en una empresa habilitada para eventos. Con una aplicación de procesamiento de flujo de eventos, identificará oportunidades y amenazas ocultas en sus eventos comerciales y tomará medidas de manera proactiva y predictiva. Le proporcionará conectividad, escalabilidad y velocidad para extraer la inteligencia procesable en tiempo real de grandes volúmenes de datos en rápido movimiento, lo que le permitirá capturar, analizar y actuar rápidamente sobre las tendencias, oportunidades y riesgos importantes para su empresa.

¿Cómo funciona el procesamiento de flujo de eventos?
El procesamiento de flujo de eventos puede dar sentido a grandes cantidades de datos que llegan a gran velocidad a su empresa para ayudarle a determinar qué es importante para automatizar los procesos y responder a eventos importantes en tiempo real. Los programas de procesamiento de eventos agregan información de sistemas distribuidos en tiempo real, aplicando reglas que revelan patrones, relaciones o tendencias clave. Con el procesamiento de flujo de eventos, se conecta a todas las fuentes de datos y normaliza, enriquece y filtra los datos. Luego, comenzará a correlacionar los eventos y, con el tiempo, verá que surgen patrones que describen los eventos que le interesan.
La clave para el procesamiento exitoso del flujo de eventos es procesar eventos en tiempo real para identificar la siguiente mejor acción. Aprendiendo y mejorando en un ciclo continuo.
Una plataforma de procesamiento de flujo de eventos cumple con los requisitos del negocio digital, lo que le permitirá:
- Recopilar datos de varias fuentes
- Comprender el significado de estos datos y su contexto
- Identificar y actuar en los momentos críticos del negocio
Capacidades de procesamiento de flujo de eventos
Anticipe los eventos antes de que ocurran
Recopilación centralizada: los flujos de eventos se incorporan a un entorno de distribución de eventos y se analizan y registran instantáneamente (si es necesario).
Filtro de ruido: los adaptadores filtran lo que se debe procesar y lo que no, y pueden escuchar mensajes de ciertos dominios o canales. También pueden estandarizar el formato de los eventos en todo el entorno.
Procesamiento en memoria: en lugar de analizar los datos después de que llegan a la base de datos, los eventos se procesan en tiempo real utilizando una cuadrícula de datos en memoria. Esto no solo le permite correlacionar relaciones y detectar patrones significativos a partir de una cantidad significativamente mayor de datos, sino que puede hacerlo más rápido y de manera mucho más eficiente.
Caché extendida: el historial de eventos puede permanecer en la memoria durante cualquier período de tiempo (crítico para secuencias de eventos de larga duración) o registrarse como transacciones en una base de datos almacenada.
Actuar
Pruebas avanzadas: los parámetros predefinidos establecen los términos para medir la importancia y el significado de los eventos comparándolos con lo que ya está circulando en la memoria y, si es necesario, consultando conjuntos de datos históricos. Admite todas las principales técnicas de comparación, incluso si un evento no ocurrió en un período de tiempo esperado.
Reglas empresariales: si se detecta una coincidencia, las reglas empresariales determinarán si se requiere una acción (o no) y darán las respuestas adecuadas si es necesario.
Eventos compuestos: si lo que buscan otras reglas es una combinación en capas, también se podrá crear un nuevo evento y publicarlo como un mensaje en el entorno de distribución de eventos para su descubrimiento.
Comprender patrones históricos
Con el procesamiento de flujo de eventos, puede comprender patrones históricos. Es probable que las oportunidades y los riesgos del pasado se repitan a lo largo del tiempo (experiencias negativas de los clientes, retrasos en las llegadas de la flota, transacciones fraudulentas). Al identificar el patrón de eventos que los causan, podrá rastrear y predecir cuándo sucederán futuramente.
Secuencias dinámicas
Con el procesamiento de flujo de eventos, también podrá monitorear patrones inesperados. Dada la velocidad a la que cambian las situaciones, y la probabilidad de que esta frecuencia aumente a medida que se acelera la velocidad de la empresa, podrá obtener información valiosa sobre lo que se está desarrollando y descifrar su importancia contextual.
El procesamiento de flujo de eventos ofrece un sistema de procesamiento de eventos distribuido, con control y basado en reglas que admite la toma de decisiones y acciones instantáneas. Con el procesamiento de flujo de eventos, podrá correlacionar y encontrar los eventos importantes en una avalancha de datos, minimizar los tiempos de espera en las decisiones y responder en el momento para brindar un resultado comercial favorable. Para seguir siendo competitivas, las empresas deben considerar aumentar su inteligencia empresarial tradicional o su estrategia de Big Data con inteligencia en tiempo real. Hoy en día, las empresas necesitan moverse rápidamente en eventos definidos y actualizar rápidamente los procesos para crear oportunidades de ingresos, reducir costos y minimizar los riesgos.