什麼是事件流處理？

事件流處理是對連續事件流的處理或分析。事件流處理平台在傳輸過程中處理入站數據。它針對高速流數據執行超快速、連續的計算，並使用連續查詢引擎來驅動實時警報和操作以及實時、用戶配置的可視化。

事件被定義為狀態的變化，例如交易或導航到您網站的潛在客戶。事件本質上是在業務系統中捕獲的數據點。事件流是按時間排序的業務事件序列。在任何企業的日常活動中，客戶都在不斷地購買、呼叫服務台或裝填他們的購物車。

事件流處理主動跟踪和處理企業中的事件流，以便主動識別機會和風險並優化業務成果。“存储-分析-行动”的傳統數據處理方法引入了決策延遲的基本挑戰。信息一經捕獲通常是最相關的，事件處理可幫助組織更及時地處理此信息。它有助於解決許多問題：在欺詐發生時識別欺詐、在客戶仍在店內時提供上下文優惠或預測中斷以最大程度地減少延遲。由於需要實時處理數據，事件處理變得越來越重要。

事件流 vs 事件流處理 vs 事件處理

事件流處理經常與術語“事件流”混淆。事實上，事件流只是指有效地將事件數據從一個地方移動到另一個地方的過程，以便其他系統可以輕鬆訪問和分析它。 Apache Kafka是事件流工具的一個很好的例子。因此，事件流是事件流處理操作的一部分。事件處理和事件流處理之間也有區別。事件處理一次只查看一個事件，而事件流處理將許多相關事件一起處理。事件處理就像查看單個水滴。事件流處理就像把你的手指放在正在運行的水龍頭下，看看水有多暖和。

為什麼要進行事件流處理？

在新興的數字世界中，數十億人、事物和設備實時交互，機構必須創造新的顛覆性競爭優勢，以提高收入和效率。這是新的數字業務。

實時數據智能是確保業務成功的最佳方式之一。企業希望能夠實時對關鍵業務時刻做出反應，而傳統數據處理在當今啟用實時系統的世界中已不再可行。因為收集信息、將其存儲在關係數據庫或 Hadoop 集群中並每天、每週或按選定的時間間隔對其進行分析為時已晚。企業需要對流數據運行查詢，以發現意義重大的事件，從而有機會自動執行決策和操作，以便他們可以實時響應。企業需要實時反應甚至主動方法來保持競爭力。

當我們談論響應事件的操作時，這可能意味著調用應用程序或啟動進程、將數據存儲在持久分類帳中或將數據流式傳輸到儀表板。這會帶來更高程度的自動化，並能夠在事件發生時利用它們。而且，如果將機器學習作為一種選擇，您不僅可以確定下一步的最佳行動，而且可以不斷學習和改進業務規則。

要使當今的業務信息真正有意義，您需要通過實時處理這些事件來識別隱藏在這些事件中的機會和威脅，從而獲得有用結論並採取適當的行動。為了從日常業務交易中獲得競爭優勢，您可以將您的機構轉變為支持事件的企業。使用事件流處理應用程序，您可以識別隱藏在業務事件中的機會和威脅，並主動和預測性地採取行動。它提供了連接性、可擴展性和速度，可以從大量快速移動的數據中提取可操作的實時情報——使您能夠快速捕獲、分析和應對對您的業務具有重要意義的趨勢、機會和風險。

事件流處理如何起作用？

事件流處理可以理解以極快的速度進入您的業務的大量數據，以幫助確定什麼是重要的，這樣您就可以讓流程自動化並實時響應重要事件。事件處理程序實時聚合來自分佈式系統的信息，應用揭示關鍵模式、關係或趨勢的規則。通過事件流處理，您可以連接到所有數據源並規範化、豐富和過濾數據。然後，您可以開始關聯事件，隨著時間的推移，您會看到描述您關心的事件的模式出現。

成功事件流處理的關鍵是實時處理事件以確定下一步的最佳操作。在不斷的循環中學習和改進。

事件流處理平台可滿足數字業務的要求，使您能夠：

• 從各種來源收集數據
• 了解這些數據的含義及其背景
• 識別關鍵業務時刻並採取行動

事件流處理能力

在事件發生之前預測事件

集中收集：事件流進入事件分發環境，並立即進行分析和記錄（如有必要）。

噪聲過濾：適配器過濾應該處理的內容，而不是不處理的內容，並且可以偵聽來自某些域或通道的消息。它們還可以在整個環境中標準化事件格式。

內存處理：不是在數據到達數據庫後分析數據，而是使用內存數據網格實時處理事件。這不僅使您能夠關聯關係並從更多數據中檢測有意義的模式，您還可以更快、更高效地完成這項工作。

擴展緩存：事件歷史記錄可以在內存中保存任意時間長度（對於長時間運行的事件序列至關重要），也可以作為事務記錄在存儲的數據庫中。

行為

高級測試：預定義的參數通過將事件與內存中已經循環的內容進行比較，並在需要時通過查詢歷史數據集來設置術語以衡量事件的重要性和意義。支持所有主要的比較技術，包括事件是否未在預期時間範圍內發生。

業務規則：如果檢測到匹配，業務規則將確定是否需要（或不需要）採取行動，並在需要時發出適當的響應。

複合事件：如果其他規則正在搜索分層組合，則還可以創建新事件並將其作為消息發布回事件分發環境以供發現。

了解歷史模式

通過事件流處理，您可以了解歷史模式。隨著時間的推移，過去的機會和風險可能會重演（負面的客戶體驗、車隊到達延遲、欺詐交易）。通過識別導致它們的事件模式，您可以跟踪和預測它們將在何時發生。

動態序列

通過事件流處理，您還可以監視意外模式。考慮到情況變化的速度——以及隨著業務速度的加快，這種頻率可能會增加——您可以捕捉到對正在發展的事物的寶貴分析結論並解讀其背景意義。

事件流處理提供了一個分佈式、有狀態、基於規則的事件處理系統，支持即時決策和即時操作。通過事件流處理，您可以關聯並找到海量數據中的重要事件，最大限度地減少決策延遲，並及時做出響應以帶來有利的業務成果。為了保持競爭力，企業必須考慮使用實時智能來增強其傳統的商業智能或大數據戰略。如今，企業需要對定義的事件迅速採取行動并快速更新流程，以創造收入機會、削減成本並最大限度地降低風險。