이벤트 스트림 처리란 무엇입니까?

이벤트 스트림 처리는 연속 이벤트 스트림을 처리하거나 분석하는 것입니다. 이벤트 스트림 처리 플랫폼은 실행 중에 인바운드 데이터를 처리합니다. 고속 스트리밍 데이터에 대해 초고속 연속 계산을 수행하고 실시간 경고 및 작업은 물론 사용자가 구성한 실시간 시각화 를 구동하는 연속 쿼리 엔진을 사용합니다.

이벤트는 거래 또는 웹 사이트로 이동하는 잠재 고객과 같은 상태의 변화로 정의됩니다. 이벤트는 기본적으로 비즈니스 시스템에 캡처된 데이터 포인트입니다. 이벤트 스트림은 시간별로 정렬된 일련의 비즈니스 이벤트입니다. 고객은 지속적으로 구매하거나, 헬프 데스크에 전화하거나, 모든 비즈니스에서 매일 진행되는 이벤트를 통해 카트를 채우고 있습니다.

이벤트 스트림 처리는 기업의 이벤트 스트림을 적극적으로 추적하고 처리하므로 기회와 위험을 사전에 식별하고 비즈니스 결과를 최적화할 수 있습니다. 저장-분석-조치의 전통적인 데이터 처리 접근 방식은 의사 결정 지연이라는 근본적인 문제를 야기합니다. 정보는 캡처되는 당시에 가장 관련성이 높은 경우가 많으며 이벤트 처리를 통해 조직은 이 정보를 보다 적시에 처리할 수 있습니다. 사기 발생시 식별, 고객이 아직 매장에 있는 동안 상황에 맞는 제안을 제공하거나 지연을 최소화하기 위해 중단을 예측하는 등 수많은 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 상황에서 이벤트 처리가 점점 더 중요해지고 있습니다.

이벤트 스트리밍 대 이벤트 스트림 처리 대 이벤트 처리

이벤트 스트림 처리는 "이벤트 스트리밍"이라는 용어와 혼동되는 경우가 많습니다. 그러나 이벤트 스트리밍은 단순히 다른 시스템에서 쉽게 액세스하고 분석할 수 있도록 장소간에 이벤트 데이터를 효율적으로 이동하는 프로세스를 의미합니다. Apache Kafka는 이벤트 스트리밍 도구의 좋은 예입니다. 따라서 이벤트 스트리밍은 이벤트 스트림 처리 작업의 일부입니다. 또한 이벤트 처리와 이벤트 스트림 처리를 구분해야 합니다. 이벤트 처리는 개별 이벤트를 한 번에 하나씩 확인하는 반면 이벤트 스트림 처리는 많은 관련 이벤트를 함께 처리합니다. 이벤트 처리는 개별 물방울을 보는 것과 같습니다. 이벤트 스트림 처리는 물이 얼마나 따뜻한 지 확인하기 위해 흐르는 수도꼭지 아래에 손가락을 대는 것과 같습니다.

이벤트 스트림 처리를 사용하는 이유는 무엇입니까?

수십억의 사람들과 사물 및 장치가 실시간으로 상호 작용하는 신흥 디지털 세계에서 조직은 수익과 효율성을 높이기 위해 새롭고 파괴적인 경쟁 우위를 창출해야 합니다. 이것이 새로운 디지털 비즈니스입니다.

실시간 데이터 인텔리전스는 비즈니스 성공을 보장하는 가장 좋은 방법 중 하나입니다. 기업은 중요한 비즈니스 순간에 실시간으로 대응할 수 있기를 원하며 기존의 데이터 처리는 오늘날의 실시간 지원 시스템 세계에서 더 이상 실행 가능하지 않습니다. 정보를 수집하고 관계형 데이터베이스 또는 Hadoop 클러스터에 저장하고 매일, 매주 또는 선택한 간격으로 분석하는 것은 너무 늦기 때문입니다. 기업은 실시간으로 응답할 수 있도록 의사 결정 및 조치를 자동화할 수있는 기회를 제공하는 의미있는 이벤트를 발견하기 위해 스트리밍 데이터에 대한 쿼리를 실행해야 합니다. 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 실시간 대응력과 사전 예방적 접근 방식을 필요로 합니다.

앱 호출 또는 프로세스 시작, 영구 원장에 데이터 저장 또는 대시 보드에 데이터 스트리밍을 의미할 수 있는 이벤트에 대한 응답의 작업에 대해 이야기할 때입니다. 이는 더 큰 자동화로 이어지고 이벤트가 발생하는 즉시 활용할 수 있습니다. 또한 머신 러닝을 옵션으로 사용하면 차선책을 식별할 수 있을 뿐만 아니라 비즈니스 규칙을 지속적으로 학습하고 개선할 수 있습니다.

오늘날의 비즈니스 정보가 진정으로 의미를 가지려면 정보를 실시간으로 처리함으로써 이러한 이벤트에 숨겨진 기회와 위협을 식별하여 통찰력을 도출하고 적절한 조치를 취해야 합니다. 일상적인 비즈니스 트랜잭션에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 조직을 이벤트 지원 엔터프라이즈로 전환할 수 있습니다. 이벤트 스트림 처리 애플리케이션을 사용하면 비즈니스 이벤트에 숨겨진 기회와 위협을 식별하고 사전 및 예측 적으로 조치를 취할 수 있습니다. 빠르게 이동하는 대량의 데이터에서 실행 가능한 실시간 인텔리전스를 추출할 수 있는 연결성, 확장성 및 속도를 제공하므로 비즈니스에 중요한 추세, 기회 및 위험을 신속하게 캡처, 분석 및 조치할 수 있습니다.

이벤트 스트림 처리는 어떻게 작동합니까?

이벤트 스트림 처리는 비즈니스에 빠른 속도로 도착하는 방대한 양의 데이터를 이해하여 중요한 사항을 결정하는 데 도움이 되므로 프로세스를 자동화하고 중요한 이벤트에 실시간으로 대응할 수 있습니다. 이벤트 처리 프로그램은 분산 시스템의 정보를 실시간으로 집계하여 주요 패턴, 관계 또는 추세를 나타내는 규칙을 적용합니다. 이벤트 스트림 처리를 통해 모든 데이터 소스에 연결하고 데이터를 정규화, 보강 및 필터링합니다. 그런 다음 이벤트의 상관 관계를 시작하고 시간이 지남에 따라 관심있는 이벤트를 설명하는 패턴이 나타나는 것을 볼 수 있습니다.

성공적인 이벤트 스트림 처리의 핵심은 실시간으로 이벤트를 처리하여 차선책을 식별하고 지속적으로 학습하고 개선하는 것입니다.

이벤트 스트림 처리 플랫폼은 디지털 비즈니스의 요구 사항을 제공하므로 다음을 수행할 수 있습니다:

• 다양한 소스에서 데이터 수집
• 이런 데이터의 의미와 컨텍스트 이해
• 중요한 비즈니스 순간 파악 및 조치

이벤트 스트림 처리 기능

이벤트가 발생하기 전에 예측

중앙 집중식 수집: 이벤트 스트림은 이벤트 배포 환경으로 공급되고 (필요한 경우) 즉시 분석 및 기록됩니다.

노이즈 필터링: 어댑터는 처리해야 하는 항목과 처리하지 않는 항목을 필터링하고 특정 도메인 또는 채널의 메시지를 수신할 수 있습니다. 또한 환경 전반에서 이벤트 형식을 표준화할 수 있습니다.

메모리 내 처리: 데이터베이스에 도달 한 후 데이터를 분석하는 대신 메모리 내 데이터 그리드를 사용하여 이벤트를 실시간으로 처리합니다. 이를 통해 관계를 상호 연관시키고 훨씬 더 많은 데이터에서 의미있는 패턴을 감지할 수 있을뿐만 아니라 더 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다.

확장 캐시: 이벤트 기록은 임의의 시간 동안 메모리에 저장되거나 (장기 실행되는 이벤트 시퀀스에 중요) 저장된 데이터베이스에 트랜잭션으로 기록될 수 있습니다.

조치

고급 테스트: 사전 정의된 매개 변수는 이벤트를 메모리에서 이미 순환하고 있는 것과 비교하고 필요한 경우 기록 데이터 세트를 쿼리하여 이벤트의 중요성과 의미를 측정하는 용어를 설정합니다. 예상 시간 내에 이벤트가 발생하지 않았는지 여부를 포함하여 모든 주요 비교 기술을 지원합니다.

비즈니스 규칙: 일치가 감지되면 비즈니스 규칙은 조치가 필요한지 (또는 아닌지) 여부를 결정하고 필요한 경우 적절한 대응을 시작합니다.

복합 이벤트: 계층화된 조합이 다른 규칙에서 검색하는 경우 새 이벤트를 생성하고 검색을 위해 이벤트 배포 환경에 다시 메시지로 게시할 수도 있습니다.

과거 패턴 이해

이벤트 스트림 처리를 통해 과거 패턴을 이해할 수 있습니다. 과거의 기회와 위험은 시간이 지나면서 반복될 가능성이 높습니다 (부정적인 고객 경험, 차량 도착 지연, 사기 거래). 이를 유발하는 이벤트 패턴을 식별하여 다음에 발생할 시기를 추적하고 예측할 수 있습니다.

동적 시퀀스

이벤트 스트림 처리를 통해 예기치 않은 패턴을 모니터링할 수도 있습니다. 상황이 변하는 속도와 비즈니스 속도가 빨라짐에 따라 이 빈도가 증가할 가능성을 감안할 때 개발중인 항목에 대한 귀중한 통찰력을 포착하고 상황에 따른 중요성을 해석할 수 있습니다.

이벤트 스트림 처리는 즉각적인 의사 결정 및 즉각적인 조치를 지원하는 분산 된 상태 저장 규칙 기반 이벤트 처리 시스템을 제공합니다. 이벤트 스트림 처리를 사용하면 엄청난 양의 데이터에서 중요한 이벤트를 연관시키고 찾고, 의사 결정 대기 시간을 최소화하고, 즉각적으로 대응하여 유리한 비즈니스 결과를 가져올 수 있습니다. 경쟁력을 유지하려면 기업은 실시간 인텔리전스로 기존 비즈니스 인텔리전스 또는 빅 데이터 전략을 강화해야 합니다. 오늘날 기업은 정의 된 이벤트를 신속하게 처리하고 프로세스를 신속하게 업데이트하여 수익 기회를 창출하고 비용을 절감하며 위험을 최소화해야 합니다.