Аналитика в реальном времени и потоковая обработка: Введение

Что значит Аналитика в Реальном Времени?

Аналитика в реальном времени позволяет организациям использовать текущие потоки данных, очень быстро обрабатывать их и извлекать нужную информацию или выполнять операции с данными в реальном времени или почти в реальном времени. Она основана на технологии потоковой обработки событий, которая имеет очень высокую пропускную способность данных.

Существует два типа аналитики в реальном времени:

• On-demand analytics (аналитика по запросу) – предоставление данных или результатов вычислений пользователям или приложениям в режиме реального времени. Например, отображение текущей цены продукта для пользователя на сайте электронной коммерции.
• Continuous analytics (непрерывная аналитика) – обработка событий на постоянной основе и потоковая передача результатов конечным пользователям, приложениям или хранилищам с данными. 

Аналитика в реальном времени имеет много применений в цифровой экономике. Например, она может помочь компаниям отслеживать данные о клиентах и делать персонализированные редложения, улучшая взаимодействие с клиентами . Она позволяет быстро и автоматически реагировать на изменения на рынке, обеспечивая динамическое ценообразование на сайтах электронной коммерции. Еще одно распространенное применение-обработка огромных объемов данных журналов событий или реакций из IT-систем или устройств интернета вещей (IoT) и использование их для принятия бизнес-решений.

В этой статье вы узнаете:

• Что такое фреймворки потоковой обработки?
• Лучшие Фреймворки для Обработки Потоков
  • Amazon Kinesis
  • Azure Stream Analytics
  • Apache Spark
• Передовой Опыт использования Аналитики в Реальном Времени

Что Такое Фреймворки Потоковой Обработки?

Аналитика в реальном времени основана на технологии потоковой обработки. Потоковая обработка используется для получения непрерывного потока данных и быстрой обработки событий в этом потоке за небольшой промежуток времени после получения данных. Время обнаружения может варьироваться от миллисекунд до минут.

Фреймворки потоковой обработки предоставляют потоковый процессор, который позволяет прописать бизнес—логику для каждого “действующего лица” – агента, который принимает поток событий, обрабатывает их и генерирует новые события. Вы можете создать несколько таких агентов, подключить их к потоку и к источникам данных. События могут быть отправлены непосредственно в потоковый процессор или через прокси-сервер.

Процессор потока событий отвечает за сбор данных, передачу их каждому субъекту, проверку правильности их выполнения, сбор результатов и обработку ошибок. Современные потоковые процессоры могут выдерживать очень высокие нагрузки и обрабатывать миллионы событий в одном узле. 

Лучшие Фреймворки для Обработки Потоков 

Существует большое разнообразие фреймворков потоковой обработки. Ниже приведен краткий обзор характеристик, предоставляемых тремя популярными фреймворками. 

Amazon Kinesis

Amazon Kinesis-это управляемый сервис, который упрощает управление потоками данных в реальном времени. Вы можете использовать Kinesis для быстрой обработки, сбора и анализа данных в режиме реального времени. Kinesis может обрабатывать различные типы данных, включая аудио и видео, журналы событий приложений, данные от Интернета Вещей, аналитику машинного обучения и обрабатывать клики на сайтах. Kinesis часто используется в сочетании с AWS Lambda, где события реального времени из Kinesisобрабатываются бессерверным способом.

Azure Stream Analytics

Azure Stream Analytics-это бессерверный движок, полностью управляемый корпорацией Microsoft. Сервис предлагает анализ в реальном времени нескольких потоков данных. Вы можете интегрировать многие типы источников, включая WEB-приложения, социальныt сети, сенсорные датчики и многое другое. Однако вводимые данные должны быть в совместимом формате, таком как JSON, CSV и AVRO. Кроме того, логика приложения должна быть запрограммирована с использованием языка запросов, такого как SQL.

Apache Spark

Apache Spark-это платформа пакетной и потоковой обработки с открытым исходным кодом. Возможность использования различных типов потоков делает Spark идеальным решением для использования в машинном обучении. Однако для эффективного управления потоками машинного обучения необходима интеграция с распределенной системой хранения данных и менеджером кластеров. Spark поддерживает широкий спектр языков, включая R, Python, Scala и Java. 

Передовой Опыт использования Аналитики в Реальном Времени

После того, как вы выбрали платформу потоковой обработки, вот несколько лучших советов, которые могут помочь вам успешно внедрить аналитику в реальном времени в вашей организации:

Используйте непрерывный интеллект для осознания ситуации

Непрерывный интеллект позволяет системе просматривать события в режиме реального времени и обнаруживать угрозы и риски по мере их возникновения. Затем система уведомляет администраторов, предварительно отправляя оповещения по различным каналам, таким как push – уведомления и оповещения по электронной почте. Некоторые системы могут отвечать автоматически, если администраторы не доступны.

Обеспечьте разным сотрудникам доступ к информации

Персонализированная панель мониторинга помогает различным пользователям системы получать информацию, относящуюся к их области. Однако для обеспечения того, чтобы все заинтересованные стороны использовали одну и ту же информацию, крайне важно обеспечить доступ к одним и тем же аналитическим каналам в режиме реального времени.

Сосредоточьтесь на наиболее важных показателях

Затраты на хранение для непрерывного мониторинга данных могут стоить достаточно дорого. Вы можете уменьшить накладные расходы, тщательно выбирая показатели, которые наиболее важны для вашей организации. Начните с определения соответствующих ключевых показателей эффективности, выбора того, что влияет на производительность ваших рабочих нагрузок и работу пользователей. Продолжайте оптимизировать показатели и удалять ненужные и избыточные данные.

Заключение

В этой статье представлен обзор аналитики в реальном времени и потоковой обработки. Она объясняет различия между аналитикой по требованию и непрерывной аналитикой, подробно описаны три наиболее часто используемых фреймворка потоковой обработки и отмечен передовой опыт использования аналитики в реальном времени.

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ