Qu'est-ce que le Event Stream Processing ?

L'Event Stream Processing est le traitement ou l'analyse de flux continus d'événements. Les plateformes d'Event Stream Processing traitent les données entrantes tandis qu'elles arrivent. Celui-ci effectue des calculs ultra-rapides et continus sur des données diffusées en continu à grande vitesse, et utilisent un moteur de requêtes continu qui déclenche des alertes et des actions en temps réel, ainsi que des visualisations en direct et configurées par l'utilisateur.

Un événement est défini comme un changement d'état tel qu'une transaction ou un prospect naviguant sur votre site web. Un événement est essentiellement un point de données capturé dans un système d'entreprise. Un flux d'événements est une séquence d'événements commerciaux ordonnés dans le temps. Les clients sont constamment en train d'acheter, d'appeler le service d'assistance ou de remplir leur panier dans un flux constant d'événements quotidiens dans toute entreprise.

L'Event stream processing suit et traite activement les flux d'événements dans une entreprise afin d'identifier de manière proactive les opportunités et les risques et d'optimiser les résultats commerciaux. L'approche traditionnelle du traitement des données (stockage, analyse et action) pose le problème fondamental de la latence des décisions. Les informations sont souvent les plus pertinentes dès qu'elles sont capturées, et le traitement des événements aide les organisations à traiter ces informations de manière plus rapide. Il permet de résoudre de nombreux problèmes : identifier la fraude au moment où elle se produit, proposer une offre contextuelle alors que le client est encore dans le magasin, ou prévoir les perturbations pour minimiser les retards. Avec la nécessité de traiter les données en temps réel, l'event processing devient de plus en plus important.

Event Streaming comparé à Event Stream Processing comparé à Event Processing

L'Event Stream Processing est souvent confondu avec le terme « Event Streaming ». Cependant, Event Streaming fait simplement référence au processus de déplacement des données d'événements d'un endroit à un autre de manière efficace afin que d'autres systèmes puissent facilement y accéder et les analyser. Apache Kafka est un excellent exemple d'outil d'Event Stream Processing. Par conséquent, Event Streaming fait partie de l'opération de Event Stream Processing. Il convient également d'établir une distinction entre Event Processing et Event Stream Processing. Event Processing examine les événements individuels un par un, tandis que Event Stream Processing traite de nombreux événements connexes ensemble. Event Processing est comme l'observation de gouttes d'eau individuelles. Event Stream Processing est comme mettre votre doigt sous un robinet pour voir si l'eau est chaude.

Pourquoi utiliser Event Stream Processing ?

Dans le monde numérique émergent, où des milliards de personnes, d'objets et d'appareils interagissent en temps réel, les organisations doivent créer des avantages concurrentiels nouveaux et perturbateurs pour augmenter leurs revenus et leur efficacité. C'est le nouveau commerce numérique.

Recevoir l'intelligence des données en temps réel est l'un des meilleurs moyens pour garantir le succès d'une entreprise. Les entreprises veulent pouvoir réagir en temps réel aux moments cruciaux de leur activité et le traitement traditionnel des données n'est plus viable dans le monde actuel des systèmes en temps réel. Parce que collecter des informations, les stocker dans une base de données relationnelle ou un cluster Hadoop, et les analyser quotidiennement, hebdomadairement ou à un intervalle choisi, c'est trop tard. Les entreprises ont besoin d'exécuter des requêtes sur des données en continu afin de découvrir des événements significatifs qui offrent la possibilité d'automatiser les décisions et les actions afin de pouvoir réagir en temps réel. Les entreprises ont besoin d'une réactivité en temps réel et même d'approches proactives pour rester compétitives.

Lorsque nous parlons d'une action en réponse à un événement, il peut s'agir d'invoquer une application ou de lancer un processus, de stocker des données dans un registre permanent ou de transmettre des données en continu à un tableau de bord. Cela conduit à une plus grande automatisation et à la possibilité de tirer parti des événements au moment où ils se produisent. Et, avec l'apprentissage automatique en option, vous pouvez non seulement identifier la prochaine meilleure action, mais aussi apprendre et améliorer continuellement les règles commerciales.

Pour que les informations commerciales d'aujourd'hui soient réellement significatives, vous devez identifier les opportunités et les menaces cachées dans ces événements en les traitant en temps réel pour obtenir des informations et prendre les mesures appropriées. Pour tirer un avantage concurrentiel des transactions commerciales quotidiennes, vous pouvez transformer votre organisation en une entreprise axée sur les événements. En utilisant une application de Event Stream Processing, vous pouvez identifier les opportunités et les menaces cachées dans vos événements commerciaux et prendre des mesures de manière proactive et prédictive. Elle offre la connectivité, l'évolutivité et la rapidité nécessaires pour extraire des informations exploitables en temps réel à partir de volumes importants de données en constante évolution, ce qui vous permet de saisir, de capturer, d'analyser et d'agir rapidement sur les tendances, les opportunités et les risques importants pour votre entreprise.

Comment fonctionne l'Event Stream Processing ?

L'Event Stream Processing peut donner un sens à de vastes quantités de données arrivant à grande vitesse dans votre entreprise pour vous aider à déterminer ce qui est important afin que vous puissiez automatiser les processus et répondre aux événements importants en temps réel. Les programmes de traitement d'événements regroupent les informations provenant de systèmes distribués en temps réel, en appliquant des règles qui révèlent des modèles, des relations ou des tendances clés. Avec l'Event Stream Processing, vous vous connectez à toutes les sources de données et vous normalisez, enrichissez et filtrez les données. Vous pouvez alors commencer à corréler les événements et, au fil du temps, vous voyez apparaître des modèles décrivant les événements qui vous intéressent.

La clé du succès de l'Event Stream Processing est le traitement des événements en temps réel pour identifier la prochaine meilleure action. Apprendre et s'améliorer en boucle continue.

Une plateforme d'Event Stream Processing répond aux exigences de l'activité numérique, en vous permettant de :

• Collecter des données à partir de différentes sources.
• Comprendre la signification de ces données et leur contexte.
• Identifier et agir sur les moments critiques de l'activité.

Capacités de l'Event Stream Processing

Anticiper les événements avant qu'ils ne se produisent

Collecte centralisée : Les flux d'événements alimentent un environnement de distribution d'événements et sont instantanément analysés et enregistrés (si nécessaire).

Filtrage du bruit : Les adaptateurs filtrent ce qui doit être traité et ce qui ne doit pas l'être, et peuvent écouter les messages provenant de certains domaines ou canaux. Ils peuvent également normaliser le format des événements dans l'ensemble de l'environnement.

Traitement en mémoire : Plutôt que d'analyser les données après leur arrivée dans la base de données, les événements sont traités en temps réel à l'aide d'une grille de données en mémoire. Cela vous permet non seulement de mettre en corrélation des relations et de détecter des modèles significatifs à partir d'un nombre beaucoup plus important de données, mais aussi de le faire plus rapidement et beaucoup plus efficacement.

Cache étendu : L'historique des événements peut rester en mémoire pendant une durée illimitée (ce qui est essentiel pour les séquences d'événements de longue durée) ou être enregistré sous forme de transactions dans une base de données stockée.

Acte

Test avancé : Des paramètres prédéfinis définissent les termes pour mesurer l'importance et la signification des événements en les comparant à ce qui circule déjà dans la mémoire et, si nécessaire, en interrogeant des ensembles de données historiques. Prend en charge toutes les principales techniques de comparaison, y compris si un événement ne s'est pas produit dans un délai prévu.

Règles de gestion : Si une correspondance est détectée, les règles de l'entreprise détermineront si une action est requise (ou non) et déclencheront les réponses appropriées lorsque nécessaire.

Événements composites : Si une combinaison en couches correspond à ce que d'autres règles recherchent, un nouvel événement peut également être créé et publié sous forme de message dans l'environnement de distribution des événements, afin de pourvoir être découvert.

Comprendre les modèles historiques

L'Event Stream Processing vous permet de comprendre les modèles historiques. Les opportunités et les risques du passé sont susceptibles de se répéter au fil du temps (expériences négatives des clients, retards dans l'arrivée de la flotte, transactions frauduleuses). En identifiant le modèle des événements qui les provoquent, vous pouvez suivre et prédire quand ils se reproduiront.

Séquences dynamiques

Avec l'Event Stream Processing, vous pouvez également surveiller les modèles inattendus. Étant donné la vitesse à laquelle les situations changent, et la probabilité que cette fréquence augmente avec l'accélération du rythme des affaires, vous pouvez retenir des informations précieuses sur ce qui se passe et en déchiffrer la signification contextuelle.

L'Event Stream Processing offre un système de traitement des événements distribué, avec état et basé sur des règles, qui prend en charge la prise de décision et les actions instantanées. Avec l'Event Stream Processing, vous pouvez corréler et trouver les événements importants dans un déluge de données, minimiser la latence des décisions et réagir au moment même pour obtenir un résultat commercial favorable. Pour rester compétitives, les entreprises doivent envisager de compléter leurs stratégies traditionnelles de Business Intelligence ou de big data par des renseignements en temps réel. Aujourd'hui, les entreprises doivent réagir rapidement à des événements définis et mettre à jour rapidement les processus pour créer des opportunités de revenus, réduire les coûts et minimiser les risques.