Cos'è l'Event Streaming?

Un evento è definito come un cambiamento di stato, come una transazione o un potenziale cliente che naviga sul sito web. Le aziende vogliono essere in grado di reagire a questi momenti fondamentali del business in tempo reale. L'elaborazione tradizionale dei dati non è più praticabile nel mondo odierno dei sistemi abilitati in tempo reale. Perché raccogliere informazioni, memorizzarle in un database relazionale o in un cluster Hadoop, ed eseguire query su di esse per scoprire eventi significativi permette di automatizzare decisioni e azioni. Le aziende hanno bisogno di reattività in tempo reale e anche di approcci proattivi per rimanere competitive.

Diagramma di Event Streaming

I programmi di elaborazione degli eventi aggregano informazioni da sistemi distribuiti in tempo reale, applicando regole che rivelano modelli chiave, relazioni o tendenze. Un "event stream" è una sequenza di eventi aziendali ordinati nel tempo. 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 i modelli che descrivono gli eventi che interessano. Si aggiungono dati contestuali per garantire la corretta interpretazione degli eventi e poi si applica la logica di business in tempo reale e le regole o il machine learning per innescare l'azione.

L'azione potrebbe prevedere di richiamare un'app o avviare un processo, memorizzare i dati in un libro mastro persistente o effettuare lo streaming data a un dashboard. E, con il machine learning come opzione, è possibile non solo individuare la next best action, ma apprendere continuamente e migliorare le regole aziendali. 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.

Le piattaforme di Event Streaming elaborano i dati in entrata mentre sono in movimento, mentre scorrono attraverso il server. Esegue calcoli ultra-veloci e continui rispetto agli streaming data ad alta velocità e utilizza un motore di query continuo che guida gli avvisi e le azioni in tempo reale, nonché le visualizzazioni dal vivo configurate dall'utente. L'Event Stream Processing può fornire un significato a grandi quantità di dati che arrivano a grande velocità nelle aziende per aiutare a filtrare ciò che è importante in modo da poter automatizzare i processi e rispondere agli eventi importanti in tempo reale.

Agire in tempo reale con l'Event Processing contestuale
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