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Was ist Event Stream Processing Software?
Daten werden gespeichert und anschließend mit traditionellen Datenverarbeitungstools verarbeitet. Diese Methode ist nicht effektiv, wenn sich Daten ständig ändern, da die Daten, sobald sie gespeichert und analysiert wurden, wahrscheinlich bereits geändert und veraltet sind.
Event Stream Processing, auch bekannt als Stream Processing, hilft, diese Bedenken zu lindern, indem die Daten verarbeitet werden, während sie in Bewegung sind. Im Gegensatz zur Batchverarbeitung, die sich auf ruhende Daten konzentriert, ermöglicht Stream Processing die Verarbeitung eines ununterbrochenen Datenflusses. Mit Event Stream Processing kommen die Daten ständig an, wobei der Fokus darauf liegt, zu identifizieren, wie sich die Daten im Laufe der Zeit verändert haben oder Anomalien in den historischen Daten zu erkennen, oder beides.
Hauptvorteile von Event Stream Processing Software
- Ermöglicht extrem niedrige Latenzzeiten
- Analysiert Daten in Echtzeit
- Skaliert die Datenverarbeitung, sodass der Benutzer in der Lage ist, jede Menge an Streaming-Daten zu verarbeiten und Daten aus zahlreichen Quellen zu verarbeiten
Warum Event Stream Processing Software verwenden?
Event Stream Processing Software ist unvollständig ohne die Fähigkeit, Daten zu manipulieren, sobald sie ankommen. Diese Software unterstützt die Verarbeitung in Echtzeit und ermöglicht es Benutzern, Daten innerhalb eines Streams zu aggregieren, zu verbinden und mehr. Benutzer nutzen Stream Processing Tools, um Daten zu verarbeiten, die zwischen einer Vielzahl von Internet-of-Things (IoT)-Endpunkten und Geräten übertragen werden, einschließlich Smart Cars, Maschinen oder Haushaltsgeräten. Die Echtzeit-Datenverarbeitung ist entscheidend, wenn Unternehmen tiefere Einblicke in ihre Daten gewinnen möchten; sie ist auch hilfreich, wenn die Zeit von entscheidender Bedeutung ist – zum Beispiel im Fall von Einzelhandelsunternehmen, die einen konstanten und konsistenten Bestand über mehrere Kanäle hinweg führen möchten.
Gewinne Einblicke aus Daten — Benutzer nutzen Event Stream Processing Software als Puffer, um die vielen Datenquellen eines Unternehmens mit einer Datenspeicherlösung wie einem Data Lake zu verbinden. Von Filmabenden auf einem Streaming-Dienst bis hin zu Taxifahrten in einer Ride-Hailing-App können diese Daten zur Mustererkennung und zur Information von Geschäftsentscheidungen verwendet werden.
Echtzeit-Integration— Durch die kontinuierliche Sammlung von Daten aus Datenquellen wie Datenbanken, Sensoren, Nachrichtensystemen und Protokollen können Benutzer sicherstellen, dass ihre Anwendungen, die auf diese Daten angewiesen sind, auf dem neuesten Stand sind.
Kontrolliere Datenflüsse — Event Stream Processing Software erleichtert das Erstellen, Visualisieren, Überwachen und Warten von Datenflüssen.
Wer nutzt Event Stream Processing Software?
Geschäftsanwender, die mit Daten arbeiten, nutzen Event Stream Processing Software, die ihnen Echtzeitzugriff auf Daten bietet.
Entwickler — Entwickler, die Event-Streaming-Anwendungen erstellen möchten, die auf den Fluss von Big Data angewiesen sind, profitieren von Event Stream Processing Software. Beispielsweise dient die Batchverarbeitung einer Anwendung nicht gut, die darauf abzielt, Empfehlungen basierend auf Echtzeitdaten bereitzustellen. Daher verlassen sich Entwickler auf Event Stream Processing Software, um diese Daten bestmöglich zu verarbeiten und effektiv und effizient zu verarbeiten.
Analysten — Um Big Data zu analysieren, sobald es ankommt, müssen Analysten ein Tool nutzen, das die Daten verarbeitet. Mit Event Stream Processing Software sind sie mit den richtigen Tools ausgestattet, um die Daten in ihre Analyseplattformen zu integrieren.
Maschinenlern-Ingenieure — Daten sind ein Schlüsselelement für das Training und die Entwicklung von Maschinenlernmodellen. Die richtige Datenverarbeitungssoftware zu haben, ist ein wichtiger Teil dieses Prozesses.
Arten von Event Stream Processing Software
Es gibt verschiedene Methoden oder Arten, in denen die Stream-Verarbeitung stattfindet.
At-rest-Analytik — Wie die Protokollanalyse betrachtet die At-rest-Analytik historische Daten, um Trends zu finden.
In-stream-Analytik — Eine komplexere Form der Analyse erfolgt mit der In-stream-Analytik, bei der Datenströme zwischen oder über Geräte hinweg analysiert werden.
Edge-Analytik — Diese Methode hat den zusätzlichen Vorteil, die Latenz für Daten, die auf dem Gerät verarbeitet werden (zum Beispiel ein IoT-Gerät), potenziell zu senken, da die Daten nicht unbedingt in die Cloud gesendet werden müssen.
Funktionen von Event Stream Processing Software
Event Stream Processing Software bietet mit der Verarbeitung im Kern den Benutzern die Fähigkeiten, die sie benötigen, um ihre Daten für Zwecke wie Analysen und Anwendungsentwicklung zu integrieren. Die folgenden Funktionen helfen, diese Aufgaben zu erleichtern:
Connectoren — Mit Connectoren zu einer Vielzahl von Kernsystemen (z. B. über eine API) erweitern Benutzer die Reichweite bestehender Unternehmensressourcen.
Metriken — Metriken helfen Benutzern, die Verarbeitung zu analysieren, um deren Leistung zu bestimmen.
Change Data Capture (CDC) — CDC verwandelt Datenbanken in eine Streaming-Datenquelle, bei der jede neue Transaktion sofort an die Event Stream Processing Software geliefert wird.
Datenvalidierung— Datenvalidierung ermöglicht es Benutzern, den Datenfluss zu visualisieren und sicherzustellen, dass ihre Daten und die Datenlieferung validiert sind.
Vorgefertigte Datenpipelines — Einige Tools bieten vorgefertigte Datenpipelines, um operative Workloads in der Cloud zu ermöglichen.
Trends im Zusammenhang mit Event Stream Processing Software
Obwohl Daten in irgendeiner Form schon lange existieren, sind das schiere Volumen, die Geschwindigkeit und die Vielfalt aufgrund von Innovationen wie IoT beispiellos. Daher hilft Technologie wie künstliche Intelligenz (KI), das Datenmanagement und die Verarbeitung handhabbar zu machen.
Internet der Dinge (IoT) — Mit der Verbreitung von IoT kommt die Verbreitung verschiedener Datentypen. Event Stream Processing Software muss die Verarbeitung dieser vielfältigen Datentypen erleichtern. Außerdem sind IoT-Daten typischerweise schnelllebig und häufig wechselnd. Es ist entscheidend, dass diese Lösungen die Fähigkeit bieten, diese Art von Daten zu erfassen und zu integrieren.
Eingebettete KI — Maschinen- und Deep-Learning-Funktionalität wird zunehmend in nahezu alle Arten von Software eingebettet, unabhängig davon, ob der Benutzer sich dessen bewusst ist oder nicht. Der Einsatz von eingebetteter KI in Software wie CRM, Marketing-Automatisierung und Analyselösungen ermöglicht es Benutzern, Prozesse zu optimieren, bestimmte Aufgaben zu automatisieren und mit prädiktiven Fähigkeiten einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.
Datenintegrationstools wie Event Stream Processing Software werden zunehmend wichtiger, da KI von Daten angetrieben wird. Eingebettete KI könnte allmählich an Bedeutung gewinnen und dies auf ähnliche Weise wie Cloud-Bereitstellung und mobile Fähigkeiten in den letzten zehn Jahren. Schließlich müssen Anbieter möglicherweise nicht mehr hervorheben, dass ihre Produkte von maschinellem Lernen profitieren, da dies einfach angenommen und erwartet wird.
Self-Service-Angebote — Wie bei anderen Arten von Datentools (wie Analyseplattformen) gibt es einen zunehmenden Trend, dass Software von der Art des Self-Service ist. Das bedeutet, dass Nicht-Profis das Tool einfach mit wenig bis keiner IT-Unterstützung für die Einrichtung nutzen können sollten. Mit Drag-and-Drop-Oberflächen oder hochgradig anpassbaren Setups werden durchschnittliche Geschäftsanwender durch statistische Analysefähigkeiten befähigt.
Potenzielle Probleme mit Event Stream Processing Software
Datenorganisation — Es kann eine Herausforderung sein, Daten so zu organisieren, dass sie leicht zugänglich sind und große Datensätze, die historische und Echtzeitdaten enthalten, zu nutzen. Unternehmen müssen oft ein Data Warehouse oder einen Data Lake aufbauen, der alle unterschiedlichen Datenquellen für einen einfachen Zugriff kombiniert. Dies erfordert hochqualifizierte Mitarbeiter.
Bereitstellungsprobleme — Suchsoftware erfordert viel Arbeit von einem qualifizierten Entwicklungsteam oder dem Supportpersonal des Anbieters, um die Lösung ordnungsgemäß bereitzustellen, insbesondere wenn die Daten besonders unordentlich sind. Einige Daten sind möglicherweise nicht mit verschiedenen Produkten kompatibel, während einige Lösungen für unterschiedliche Datentypen ausgelegt sind. Beispielsweise sind einige Lösungen möglicherweise nicht für unstrukturierte Daten optimiert, während andere am besten für numerische Daten geeignet sind.
Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit Event Stream Processing Software
Die folgenden Lösungen können in Verbindung mit oder anstelle der Produkte in dieser Kategorie verwendet werden, um Daten zu integrieren und zu analysieren.
Stream-Analytics-Software — Stream-Analytics-Software hilft Benutzern, die nach Tools suchen, die speziell auf die Analyse und nicht nur auf die Verarbeitung von Daten in Echtzeit ausgerichtet sind. Diese Tools helfen Benutzern, Daten im Transfer über APIs, zwischen Anwendungen und mehr zu analysieren. Diese Software ist hilfreich bei IoT-Daten, die häufig in Echtzeit analysiert werden müssen.
Big-Data-Integrationsplattformen — Big-Data-Integrationsplattformen sind robust und helfen Benutzern, große Datencluster zu verwalten und in Cloud-Anwendungen zu nutzen.
Analyseplattformen — Analyseplattformen umfassen Big-Data-Integrationen, sind jedoch breiter fokussierte Tools, die fünf Elemente erleichtern: Datenvorbereitung, Datenmodellierung, Datenmischung, Datenvisualisierung und Bereitstellung von Erkenntnissen.
Protokollanalyse-Software — Protokollanalyse-Software ist ein Tool, das Benutzern die Möglichkeit gibt, Protokolldateien zu analysieren. Diese Art von Software umfasst Visualisierungen und ist besonders nützlich für Überwachungs- und Alarmierungszwecke.
Datenvorbereitungssoftware — Wichtige Lösungen, die für eine einfache Datenanalyse erforderlich sind, sind Datenvorbereitungssoftware und andere verwandte Datenmanagement-Tools. Diese Lösungen ermöglichen es Benutzern, Daten zu entdecken, zu kombinieren, zu bereinigen und anzureichern, um eine einfache Analyse zu ermöglichen. Datenvorbereitungstools werden von IT- oder Datenanalysten verwendet, die mit der Nutzung von Business-Intelligence-Tools beauftragt sind. Einige Business-Intelligence-Plattformen bieten Datenvorbereitungsfunktionen, aber Unternehmen mit einer Vielzahl von Datenquellen entscheiden sich oft für ein dediziertes Datenvorbereitungstool.
Datenlager — Die meisten Unternehmen haben eine große Anzahl unterschiedlicher Datenquellen. Um alle ihre Daten am besten zu integrieren, implementieren sie Datenlager-Software. Datenlager speichern Daten aus mehreren Datenbanken und Geschäftsanwendungen, die es Business-Intelligence- und Analysetools ermöglichen, alle Unternehmensdaten aus einem einzigen Repository abzurufen. Diese Organisation ist entscheidend für die Qualität der Daten, die von Analysesoftware aufgenommen werden.
