Cos'è l'Event Stream Processing?

L'Event Stream Processing è l'elaborazione o l'analisi di flussi continui di eventi. Le piattaforme di Event Stream Processing elaborano i dati in entrata mentre sono in movimento. Esegue calcoli ultra-veloci e continui sugli streaming data ad alta velocità e utilizza un motore di interrogazione continua che guida gli avvisi e le azioni in tempo reale, nonché le visualizzazioni configurate dall'utente.

Un evento è definito come un cambiamento di stato come una transazione o un potenziale cliente che naviga sul sito web. Un evento è essenzialmente un punto di dati acquisito in un sistema aziendale. Un flusso di eventi è una sequenza di eventi aziendali ordinati nel tempo. I clienti acquistano costantemente, chiamano l'helpdesk o riempiono i loro carrelli in un flusso costante di eventi quotidiani in qualsiasi azienda.

L'Event Stream Processing traccia ed elabora attivamente i flussi di eventi in un'azienda in modo che le opportunità e i rischi possano essere identificati proattivamente e i risultati di business ottimizzati. Il tradizionale approccio all'elaborazione dei dati di memorizzare-analizzare-agire introduce la sfida fondamentale della latenza delle decisioni. Le informazioni sono spesso le più pertinenti non appena vengono acquisite, e l'Event Processing aiuta le organizzazioni a elaborare queste informazioni in modo più tempestivo. Aiuta a risolvere numerosi problemi: individuare le frodi nel momento in cui avvengono, consegnare un'offerta contestuale mentre il cliente è ancora nel negozio, o prevedere le interruzioni per minimizzare i ritardi. Con la necessità di gestire i dati in tempo reale, l'Event Processing sta diventando sempre più importante.

Event Streaming vs Event Stream Processing vs Event Processing

L'Event Stream Processing è spesso confuso con il termine "Event Processing". Tuttavia, lo streaming di eventi si riferisce semplicemente al processo di spostamento di dati di eventi da un posto all'altro in modo efficiente, in modo che altri sistemi possano facilmente accedervi e analizzarli. Apache Kafka è un grande esempio di uno strumento di Event Streaming. Pertanto, l'Event Streaming è una parte dell'operazione di Event Stream Processing. C'è anche una distinzione da fare tra l'Event Processing e l'Event Stream Processing. L'Event Processing osserva i singoli eventi uno alla volta, mentre l'Event Stream Processing gestisce molti eventi correlati insieme. L'Event Processing è come osservare le singole gocce d'acqua. L'Event Stream Processing è come mettere il dito sotto un rubinetto in funzione per scorgere quanto è calda l'acqua.

Perché l'Event Stream Processing?

Nel mondo digitale emergente, in cui miliardi di persone, cose e dispositivi interagiscono in tempo reale, le aziende devono generare vantaggi competitivi nuovi e dirompenti per guidare le entrate e l'efficienza. Questo è il nuovo business digitale.

La Real-time Data è uno dei modi migliori per garantire il successo del business. Le aziende vogliono essere in grado di reagire ai momenti cruciali del business in tempo reale e l'elaborazione tradizionale dei dati non è più praticabile nel mondo odierno dei sistemi abilitati al tempo reale. Perché raccogliere informazioni, memorizzarle in un database relazionale o in un cluster Hadoop e analizzarle quotidianamente, settimanalmente o in un intervallo scelto è troppo tardi. Le aziende hanno bisogno di eseguire query sugli Streaming Data per scoprire eventi significativi che permettono di automatizzare decisioni e azioni in modo da poter rispondere in tempo reale. Per rimanere competitive, le aziende hanno bisogno di reattività in tempo reale e persino di approcci proattivi.

Quando parliamo di un'azione in risposta a un evento, questo potrebbe prevedere di invocare un'applicazione o avviare un processo, memorizzare i dati in un registro persistente o effettuare lo streaming data a un dashboard. Ciò causa una maggiore automazione e porta ad essere in grado di sfruttare gli eventi mentre accadono. E, con il machine learning come opzione, è possibile non solo individuare la next best action, ma imparare continuamente e migliorare le regole aziendali.

Affinché le informazioni aziendali di oggi siano veramente significative, è necessario individuare le opportunità e le minacce nascoste in questi eventi, elaborandoli in tempo reale per ricavarne una visione e intraprendere azioni idonee. Per ottenere un vantaggio competitivo dalle transazioni commerciali quotidiane, è possibile trasformare la propria azienda in un'impresa orientata agli eventi. Utilizzando un'applicazione di Event Stream Processing, è possibile individuare le opportunità e le minacce nascoste negli eventi aziendali e agire in modo proattivo e predittivo. Fornisce la connettività, la scalabilità e la velocità per estrarre l'intelligence in tempo reale da alti volumi di dati in rapido movimento, consentendo di catturare, analizzare e agire rapidamente su tendenze, opportunità e rischi significativi per il business.

Come funziona l'Event Stream Processing?

L'Event Stream Processing è in grado di fornire significato a grandi quantità di dati che arrivano a grande velocità nelle aziende per aiutare a determinare ciò che è importante in modo da poter automatizzare i processi e rispondere agli eventi importanti in tempo reale. I programmi di elaborazione degli eventi aggregano informazioni da sistemi distribuiti in tempo reale, applicando regole che rivelano modelli chiave, relazioni o tendenze. Con l'Event Stream Processing è possibile collegarsi a tutte le fonti di dati e normalizzare, arricchire e filtrare i dati. E' possibile quindi iniziare a correlare gli eventi e nel tempo vedere emergere dei modelli che descrivono gli eventi che interessano.

La chiave per il successo dell'Event Stream Processing è l'elaborazione degli eventi in tempo reale per identificare la Next Best Action. Apprendere e migliorare in un ciclo continuo.

Una piattaforma di Event Stream Processing soddisfa i requisiti del business digitale, permettendo di:

• Raccogliere dati da varie fonti
• Comprendere il significato di questi dati e il loro contesto
• Individuare e agire sui momenti critici del business

Funzionalità di Event Stream Processing

Prevedere gli eventi prima che si verifichino

Raccolta centralizzata: I flussi di eventi alimentano un ambiente di distribuzione degli eventi e sono immediatamente analizzati e registrati (se necessario).

Filtraggio del rumore: Gli adattatori filtrano ciò che dovrebbe essere elaborato non, e possono ascoltare i messaggi da determinati domini o canali. Essi possono anche standardizzare il formato degli eventi in tutto l'ambiente.

Elaborazione in memoria: Invece di analizzare i dati dopo che hanno raggiunto il database, gli eventi sono elaborati in tempo reale utilizzando una griglia di dati in memoria. Questo non solo permette di correlare le relazioni e rilevare modelli significativi da un numero significativamente maggiore di dati, ma è possibile farlo più velocemente e in modo molto più efficiente.

Cache estesa: La cronologia degli eventi può vivere in memoria per qualsiasi durata (critica per sequenze di eventi di lunga durata) o essere registrata come transazioni in un database memorizzato.

Agire

Test avanzati: Parametri predefiniti impostano i termini per misurare la significatività e l'importanza degli eventi confrontandoli con ciò che già circola in memoria e, se necessario, interrogando set di dati storici. Supporta tutte le principali tecniche di confronto, compreso il caso in cui un evento non si sia verificato in un lasso di tempo previsto.

Regole di business: Se viene rilevata una corrispondenza, le regole di business determineranno se è necessaria un'azione (o meno) e daranno le risposte adeguate se necessario.

Eventi compositi: Se una combinazione a strati è ciò che altre regole stanno cercando, è possibile anche creare e pubblicare un nuovo evento come messaggio nell'ambiente di distribuzione degli eventi per la scoperta.

Capire i modelli storici

Con l'Event Stream Processing è possibile comprendere i modelli storici. È probabile che le opportunità e i rischi del passato si ripetano nel corso del tempo (esperienze negative dei clienti, ritardi negli arrivi della flotta, transazioni fraudolente). Individuando il modello di eventi che li causano, è possibile tracciare e prevedere quando accadranno di nuovo.

Sequenze dinamiche

Con l'Event Stream Processing, è anche possibile monitorare i modelli inaspettati. Data la velocità con cui le situazioni cambiano - e la probabilità che questa frequenza aumenti con l'accelerazione della velocità del business - è possibile acquisire una visione preziosa di ciò che si sta sviluppando e decifrare il suo significato contestuale.

L'Event Stream Processing offre un sistema di event processing distribuito, statico e basato su regole che supporta il processo decisionale e le azioni istantanee. Con l'Event Stream Processing, è possibile correlare e trovare gli eventi importanti in una marea di dati, ridurre al minimo la latenza della decisione e rispondere al momento per portare un risultato aziendale favorevole. Per rimanere competitive, le aziende devono prendere in considerazione di incrementare la loro tradizionale strategia di business intelligence o big data con l'intelligence in tempo reale. Oggi le aziende hanno bisogno di muoversi rapidamente su eventi definiti e aggiornare rapidamente i processi per creare opportunità di guadagno, tagliare i costi e minimizzare i rischi.