En savoir plus sur Logiciel de traitement de flux d'événements
Qu'est-ce que le logiciel de traitement de flux d'événements ?
Les données sont stockées et ensuite traitées avec des outils de traitement de données traditionnels. Cette méthode n'est pas efficace lorsque les données changent constamment, car au moment où les données ont été stockées et analysées, elles ont probablement déjà changé et sont devenues obsolètes.
Le traitement de flux d'événements, également connu sous le nom de traitement de flux, aide à atténuer ces préoccupations en traitant les données lorsqu'elles sont en mouvement. Contrairement au traitement par lots, qui se concentre sur les données au repos, le traitement de flux permet le traitement d'un flux ininterrompu d'enregistrements. Avec le traitement de flux d'événements, les données arrivent constamment, l'accent étant mis sur l'identification de la manière dont les données ont changé au fil du temps ou sur la détection d'anomalies dans les données historiques, ou les deux.
Principaux avantages du logiciel de traitement de flux d'événements
- Permettre une latence extrêmement faible
- Analyser les données en temps réel
- Évoluer le traitement des données, donnant à l'utilisateur la capacité de gérer n'importe quelle quantité de données en streaming et de traiter des données provenant de nombreuses sources
Pourquoi utiliser un logiciel de traitement de flux d'événements ?
Le logiciel de traitement de flux d'événements est incomplet sans la capacité de manipuler les données à leur arrivée. Ce logiciel aide au traitement à la volée, permettant aux utilisateurs d'agréger, de réaliser des jointures de données au sein d'un flux, et plus encore. Les utilisateurs exploitent les outils de traitement de flux pour traiter les données transférées entre une gamme complète de points d'extrémité et de dispositifs de l'internet des objets (IoT), y compris les voitures intelligentes, les machines ou les appareils ménagers. Le traitement des données en temps réel est essentiel lorsque les entreprises souhaitent obtenir une vision plus approfondie de leurs données ; il est également utile lorsque le temps est essentiel, par exemple dans le cas des entreprises de vente au détail cherchant à maintenir un enregistrement constant et cohérent de leur inventaire sur plusieurs canaux.
Obtenez des informations à partir des données — Les utilisateurs exploitent le logiciel de traitement de flux d'événements comme un tampon pour connecter les nombreuses sources de données d'une entreprise à une solution de stockage de données, telle qu'un lac de données. Du visionnage de films sur un service de streaming aux trajets en taxi sur une application de covoiturage, ces données peuvent être utilisées pour l'identification de modèles et pour éclairer les décisions commerciales.
Intégration en temps réel — Grâce à la collecte continue de données à partir de sources de données, telles que des bases de données, des capteurs, des systèmes de messagerie et des journaux, les utilisateurs peuvent s'assurer que leurs applications qui dépendent de ces données sont à jour.
Contrôler les flux de données — Le logiciel de traitement de flux d'événements facilite la création, la visualisation, la surveillance et la maintenance des flux de données.
Qui utilise le logiciel de traitement de flux d'événements ?
Les utilisateurs professionnels travaillant avec des données utilisent le logiciel de traitement de flux d'événements qui leur donne accès aux données en temps réel.
Développeurs — Les développeurs cherchant à créer des applications de streaming d'événements qui dépendent du flux de grandes données bénéficient du logiciel de traitement de flux d'événements. Par exemple, le traitement par lots ne sert pas bien une application visant à fournir des recommandations basées sur des données en temps réel. Par conséquent, les développeurs comptent sur le logiciel de traitement de flux d'événements pour gérer au mieux ces données et les traiter de manière efficace et efficiente.
Analystes — Pour analyser les grandes données à mesure qu'elles arrivent, les analystes doivent utiliser un outil qui traite les données. Avec le logiciel de traitement de flux d'événements, ils sont équipés des outils appropriés pour intégrer les données dans leurs plateformes d'analyse.
Ingénieurs en apprentissage automatique — Les données sont un élément clé de la formation et du développement des modèles d'apprentissage automatique. Avoir le bon logiciel de traitement des données en place est une partie importante de ce processus.
Types de logiciels de traitement de flux d'événements
Il existe différentes méthodes ou manières dont le traitement de flux a lieu.
Analyse au repos — Comme l'analyse des journaux, l'analyse au repos examine les données historiques pour trouver des tendances.
Analyse en flux — Une forme d'analyse plus complexe se produit avec l'analyse en flux dans laquelle les flux de données entre ou à travers les dispositifs sont analysés.
Analyse en périphérie — Cette méthode a l'avantage supplémentaire de potentiellement réduire la latence pour les données traitées sur l'appareil (par exemple un dispositif IoT), car les données n'ont pas nécessairement besoin d'être envoyées vers le cloud.
Fonctionnalités du logiciel de traitement de flux d'événements
Le logiciel de traitement de flux d'événements, avec le traitement en son cœur, fournit aux utilisateurs les capacités dont ils ont besoin pour intégrer leurs données à des fins telles que l'analyse et le développement d'applications. Les fonctionnalités suivantes aident à faciliter ces tâches :
Connecteurs — Avec des connecteurs vers une large gamme de systèmes centraux (par exemple, via une API), les utilisateurs étendent la portée des actifs d'entreprise existants.
Métriques — Les métriques aident les utilisateurs à analyser le traitement pour en évaluer la performance.
Capture de données modifiées (CDC) — La CDC transforme les bases de données en une source de données en streaming où chaque nouvelle transaction est livrée au logiciel de traitement de flux d'événements instantanément.
Validation des données — La validation des données permet aux utilisateurs de visualiser le flux de données et de s'assurer que leurs données et la livraison des données sont validées.
Canaux de données préconstruits — Certaines outils fournissent des canaux de données préconstruits pour permettre des charges de travail opérationnelles dans le cloud.
Tendances liées au logiciel de traitement de flux d'événements
Bien que les données existent sous une forme ou une autre depuis longtemps, le volume, la vitesse et la variété dus à des innovations comme l'IoT sont sans précédent. En tant que tel, la technologie comme l'intelligence artificielle (IA) aide à rendre la gestion et le traitement des données gérables.
Internet des objets (IoT) — Avec la prolifération de l'IoT vient la prolifération de types de données variés. Le logiciel de traitement de flux d'événements doit faciliter le traitement de ces types de données multiformes. De plus, les données IoT sont généralement rapides et changent fréquemment. Il est crucial que ces solutions offrent la capacité d'ingérer et d'intégrer ce type de données.
IA intégrée — Les fonctionnalités d'apprentissage machine et profond sont de plus en plus intégrées dans presque tous les types de logiciels, que l'utilisateur en soit conscient ou non. L'utilisation de l'IA intégrée dans des logiciels comme les solutions CRM, d'automatisation du marketing et d'analyse permet aux utilisateurs de rationaliser les processus, d'automatiser certaines tâches et de gagner un avantage concurrentiel avec des capacités prédictives.
Les outils d'intégration de données comme le logiciel de traitement de flux d'événements deviendront de plus en plus importants, car l'IA est alimentée par les données. L'IA intégrée pourrait progressivement se développer de la même manière que le déploiement dans le cloud et les capacités mobiles l'ont fait au cours de la dernière décennie environ. Finalement, les fournisseurs pourraient ne pas avoir besoin de mettre en avant les avantages de leurs produits en matière d'apprentissage machine, car cela pourrait simplement être supposé et attendu.
Offres en libre-service — Comme avec d'autres types d'outils de données (tels que les plateformes d'analyse), il y a une tendance croissante pour que le logiciel soit de nature en libre-service. Cela signifie que les non-professionnels devraient pouvoir utiliser l'outil facilement avec peu ou pas de support informatique pour le configurer. Avec des interfaces de glisser-déposer ou des configurations hautement personnalisables, les utilisateurs professionnels moyens sont habilités par des capacités d'analyse statistique.
Problèmes potentiels avec le logiciel de traitement de flux d'événements
Organisation des données — Il peut être difficile d'organiser les données de manière à ce qu'elles soient facilement accessibles et d'exploiter de grands ensembles de données contenant des données historiques et en temps réel. Les entreprises doivent souvent construire un entrepôt de données ou un lac de données qui combine toutes les sources de données disparates pour un accès facile. Cela nécessite des employés hautement qualifiés.
Problèmes de déploiement — Le logiciel de recherche nécessite beaucoup de travail de la part d'une équipe de développement qualifiée ou du personnel de support du fournisseur pour déployer correctement la solution, surtout si les données sont particulièrement désordonnées. Certaines données peuvent manquer de compatibilité avec différents produits tandis que certaines solutions peuvent être conçues pour différents types de données. Par exemple, certaines solutions peuvent ne pas être optimisées pour les données non structurées, tandis que d'autres peuvent être le meilleur choix pour les données numériques.
Logiciels et services liés au logiciel de traitement de flux d'événements
Les solutions suivantes peuvent être utilisées en conjonction avec ou à la place des produits de cette catégorie pour pouvoir intégrer et analyser les données.
Logiciel d'analyse de flux — Le logiciel d'analyse de flux aide les utilisateurs à rechercher des outils spécifiquement conçus pour analyser, plutôt que simplement traiter les données en temps réel. Ces outils aident les utilisateurs à analyser les données en transfert via des API, entre applications, et plus encore. Ce logiciel est utile avec les données IoT qui nécessitent une analyse fréquente en temps réel.
Plateformes d'intégration de grandes données — Les plateformes d'intégration de grandes données sont robustes et aident les utilisateurs à gérer et stocker de grands clusters de données et à les utiliser dans des applications cloud.
Plateformes d'analyse — Les plateformes d'analyse incluent des intégrations de grandes données, mais sont des outils à portée plus large qui facilitent cinq éléments : la préparation des données, la modélisation des données, le mélange des données, la visualisation des données et la livraison des insights.
Logiciel d'analyse des journaux — Le logiciel d'analyse des journaux est un outil qui donne aux utilisateurs la capacité d'analyser les fichiers journaux. Ce type de logiciel inclut des visualisations et est particulièrement utile pour la surveillance et les alertes.
Logiciel de préparation des données — Les solutions clés nécessaires pour une analyse facile des données sont le logiciel de préparation des données et d'autres outils de gestion des données connexes. Ces solutions permettent aux utilisateurs de découvrir, combiner, nettoyer et enrichir les données pour une analyse simple. Les outils de préparation des données sont utilisés par les informaticiens ou les analystes de données chargés d'utiliser des outils de business intelligence. Certaines plateformes de business intelligence offrent des fonctionnalités de préparation des données, mais les entreprises avec une large gamme de sources de données optent souvent pour un outil de préparation des données dédié.
Entrepôts de données — La plupart des entreprises ont un grand nombre de sources de données disparates. Pour mieux intégrer toutes leurs données, elles mettent en œuvre un logiciel d'entrepôt de données. Les entrepôts de données hébergent des données provenant de plusieurs bases de données et applications commerciales, permettant aux outils de business intelligence et d'analyse de tirer toutes les données de l'entreprise à partir d'un seul référentiel. Cette organisation est cruciale pour la qualité des données ingérées par le logiciel d'analyse.
