O que é Event Stream Processing?

O processamento do fluxo de eventos é o processamento ou análise de fluxos contínuos de eventos. As plataformas de processamento de fluxo de eventos processam os dados de entrada durante a sua inserção. Ele executa cálculos ultrarrápidos e contínuos contra dados de streaming de alta velocidade e usa um mecanismo de consulta contínua que gera alertas e ações em tempo real, bem como visualizações ao vivo configuradas pelo usuário.

Um evento é definido como uma mudança de estado, como uma transação ou um cliente potencial navegando em seu site. Um evento é essencialmente um ponto de dados capturado em um sistema de negócios. Um fluxo de eventos é uma sequência de eventos de negócios ordenados por tempo. Os clientes estão constantemente comprando, ligando para o helpdesk ou enchendo seus carrinhos em um fluxo constante de eventos diários em qualquer empresa.

O Event Stream Processing rastreia e processa ativamente os fluxos de eventos em uma empresa para que oportunidades e riscos possam ser identificados de forma proativa e os resultados de negócios otimizados. A abordagem tradicional de processamento de dados de loja-análise-ato apresenta o desafio fundamental da latência de decisão. As informações costumam ser as mais relevantes assim que são capturadas, e o processamento de eventos ajuda as organizações a processar essas informações de maneira mais oportuna. Ajuda a resolver vários problemas: identificar a fraude no momento em que ela acontece, entregar uma oferta contextual enquanto o cliente ainda está na loja ou prever interrupções para minimizar atrasos. Com a necessidade de lidar com dados em tempo real, o processamento de eventos está se tornando cada vez mais importante.

Streaming de eventos vs Event Stream Processing vs processamento de eventos

O Event Stream Processing é frequentemente confundido com o termo "fluxo de eventos". No entanto, o streaming de eventos simplesmente se refere ao processo de mover dados de eventos de um lugar para outro de forma eficiente para que outros sistemas possam acessá-los e analisá-los facilmente. Apache Kafka é um ótimo exemplo de ferramenta de streaming de eventos. Portanto, o fluxo de eventos é uma parte da operação de Event Stream Processing. Também há uma distinção a ser feita entre o processamento de eventos e o Event Stream Processing. O processamento de eventos examina eventos individuais um de cada vez, enquanto o processamento de fluxo de eventos lida com muitos eventos relacionados juntos. O processamento de eventos é como olhar para gotas de água individuais. O Event Stream Processing é como colocar o dedo sob uma torneira aberta para ver se a água está quente.

Por que o Event Stream Processing?

No mundo digital emergente, onde bilhões de pessoas, coisas e dispositivos interagem em tempo real, as organizações devem criar vantagens novas e inovadoras competitivas para gerar receita e eficiência. Este é o novo negócio digital.

A inteligência de dados em tempo real é uma das melhores maneiras de garantir o sucesso dos negócios. As empresas querem ser capazes de reagir a momentos de negócios cruciais em tempo real e o processamento de dados tradicional não é mais viável no mundo atual de sistemas habilitados em tempo real. Porque coletar informações, armazená-las em um banco de dados relacional ou cluster Hadoop e analisá-las diariamente, semanalmente ou em um intervalo escolhido é tarde demais. As empresas precisam executar consultas em dados de streaming para descobrir eventos significativos que permitem a oportunidade de automatizar decisões e ações para que possam responder em tempo real. As empresas precisam de reatividade em tempo real e até de abordagens proativas para se manterem competitivas.

Quando falamos sobre uma ação em resposta a um evento que pode significar invocar um aplicativo ou iniciar um processo, armazenar dados em um razão persistente ou transmitir dados para um painel. Isso leva a uma maior automação e à capacidade de tirar proveito dos eventos conforme eles acontecem. E, com o aprendizado de máquina como uma opção, você pode não apenas identificar a próxima melhor ação, mas aprender e melhorar continuamente as regras de negócios.

Para que as informações de negócios atuais sejam realmente significativas, você precisa identificar oportunidades e ameaças ocultas nesses eventos, processando-os em tempo real para obter informações e tomar as medidas adequadas. Para obter uma vantagem competitiva nas transações comerciais do dia-a-dia, você pode transformar sua organização em uma empresa habilitada para eventos. Usando um aplicativo de Event Stream Processing, você pode identificar oportunidades e ameaças ocultas em seus eventos de negócios e agir de forma proativa e preditiva. Ele fornece conectividade, escalabilidade e velocidade para extrair inteligência acionável e em tempo real de grandes volumes de dados em movimento rápido - permitindo que você capture, analise e atue rapidamente nas tendências, oportunidades e riscos significativos para seus negócios.

Como funciona o Event Stream Processing?

O Event Stream Processing pode dar sentido a grandes quantidades de dados que chegam em grande velocidade ao seu negócio, de forma a ajudar a determinar o que é importante para que você possa automatizar processos e responder a eventos importantes em tempo real. Os programas de processamento de eventos agregam informações de sistemas distribuídos em tempo real, aplicando regras que revelam os principais padrões, relacionamentos ou tendências. Com o Event Stream Processing, você se conecta a todas as fontes de dados e normaliza, enriquece e filtra os dados. Você pode então começar a correlacionar eventos e, com o tempo, verá padrões emergentes que descrevem eventos de seu interesse.

A chave para o processamento bem-sucedido do fluxo de eventos é o processamento de eventos em tempo real para identificar a próxima melhor ação, aprender e melhorar em um ciclo contínuo.

Uma plataforma de Event Stream Processing atende aos requisitos de negócios digitais, permitindo que você:

• Colete dados de várias fontes
• Entenda o significado desses dados e seu contexto
• Identifique e atue em momentos críticos de negócios

Identifique capacidades de Event Stream Processing

Antecipe os eventos antes que eles ocorram

Coleta centralizada: os fluxos de eventos alimentam um ambiente de distribuição de eventos e são instantaneamente analisados e registrados (se necessário).

Filtragem de ruído: os adaptadores filtram o que deve ser processado, e não o que não é, e podem ouvir mensagens de determinados domínios ou canais. Eles também podem padronizar o formato do evento em todo o ambiente.

Processamento na memória: ao invés de analisar os dados depois que eles chegam ao banco de dados, os eventos são processados em tempo real usando uma grade de dados na memória. Isso não apenas permite que você conecte relacionamentos e detecte padrões significativos de um número significativamente maior de dados, como também que você faça isso com muito mais rapidez e eficiência.

Cache estendido: o histórico de eventos pode permanecer na memória por qualquer período de tempo (crítico para sequências de eventos de longa duração) ou ser registrado como transações em um banco de dados armazenado.

Aja

Teste avançado: parâmetros predefinidos definem os termos para medir a importância e o significado dos eventos, comparando-os com o que já está circulando na memória e, se necessário, consultando conjuntos de dados históricos. Suporta todas as principais técnicas de comparação, incluindo se um evento não ocorreu em um período de tempo esperado.

Regras de negócios: Se uma correspondência for detectada, as regras de negócios determinarão se uma ação é necessária (ou não) e dispararão as respostas apropriadas, se necessário.

Eventos compostos: se uma combinação em camadas é o que outras regras estão procurando, um novo evento também pode ser criado e publicado como uma mensagem de volta no ambiente de distribuição de eventos para descoberta.

Entenda os padrões históricos

Com o Event Stream Processing, você pode entender padrões históricos. Oportunidades e riscos do passado provavelmente se repetirão com o passar do tempo (experiências negativas do cliente, atrasos na chegada da frota, transações fraudulentas). Ao identificar o padrão de eventos que os causam, você pode rastrear e prever quando eles acontecerão novamente.

Sequências Dinâmicas

Com o Event Stream Processing, você também pode monitorar padrões inesperados. Dada a taxa em que as situações mudam - e a probabilidade dessa frequência aumentar à medida que a velocidade dos negócios se acelera - você pode obter informações valiosas sobre o que está se desenvolvendo e decifrar seu significado contextual.

O Event Stream Processing oferece um sistema de processamento de eventos distribuído, com monitoração de estado e baseado em regras que oferece suporte à tomada de decisões e ações instantâneas. Com o Event Stream Processing, você pode correlacionar e localizar os eventos importantes em um dilúvio de dados, minimizar a latência de decisão e responder no momento para trazer um resultado comercial favorável. Para se manterem competitivas, as empresas devem considerar o aumento de sua inteligência de negócios tradicional ou estratégia de big data com inteligência em tempo real. Hoje, as empresas precisam se mover rapidamente em eventos definidos e atualizar rapidamente os processos para criar oportunidades de receita, cortar custos e minimizar riscos.