Migliori Software di elaborazione del flusso di eventi
Il software di elaborazione dei flussi di eventi consente l'elaborazione dei dati al volo, permettendo agli utenti di memorizzare, gestire e analizzare correttamente i loro dati in streaming. A differenza dell'elaborazione batch, che si concentra sui dati storici, l'elaborazione dei flussi consente l'elaborazione dei dati in tempo reale. Il software di elaborazione dei flussi di eventi offre agli utenti la possibilità di esaminare come i loro dati siano cambiati nel tempo. Aiuta anche gli utenti fornendo informazioni su anomalie e tendenze nei dati.
Il software di elaborazione dei flussi di eventi, con l'elaborazione al suo centro, fornisce agli utenti le capacità di cui hanno bisogno per integrare i loro dati, per scopi come l'analisi e lo sviluppo di applicazioni. Se l'utente è concentrato sull'analisi dei dati, oltre all'elaborazione, il software di analisi dei flussi è una buona soluzione da considerare.
Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria di Elaborazione dei Flussi di Eventi, un prodotto deve:
Connettersi a una vasta gamma di sistemi principali e fornire la capacità di elaborare i dati in tempo reale Offrire la capacità di analizzare l'elaborazione dei dati per accertarne le prestazioni Consentire agli utenti di visualizzare il flusso dei dati e garantire che i dati e la loro consegna siano convalidatiIl miglior Software di elaborazione del flusso di eventi a colpo d'occhio
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Servizio cloud-native per dati in movimento creato dagli autori originali di Apache Kafka® I consumatori di oggi hanno il mondo a portata di mano e nutrono un'aspettativa inflessibile per esperienze
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Apache Kafka è una piattaforma open-source di streaming di eventi distribuiti sviluppata dalla Apache Software Foundation. È progettata per gestire flussi di dati in tempo reale con alta capacità di t
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Svix è il servizio di invio webhooks pronto per le imprese. Con Svix, puoi costruire una piattaforma di webhook sicura, affidabile e scalabile in pochi minuti.
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La piattaforma di integrazione AI di Nexla aiuta le imprese ad accelerare l'onboarding dei dati attraverso qualsiasi connettore, formato o schema, rompendo i silos e abilitando l'AI di livello produtt
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Che cos'è il software di elaborazione dei flussi di eventi?
I dati vengono memorizzati e successivamente elaborati con strumenti di elaborazione dati tradizionali. Questo metodo non è efficace quando i dati cambiano costantemente, poiché nel momento in cui i dati sono stati memorizzati e analizzati, probabilmente sono già cambiati e diventati obsoleti.
L'elaborazione dei flussi di eventi, nota anche come elaborazione dei flussi, aiuta a mitigare queste preoccupazioni elaborando i dati mentre sono in movimento. A differenza dell'elaborazione batch, che si concentra sui dati a riposo, l'elaborazione dei flussi consente l'elaborazione di un flusso ininterrotto di record. Con l'elaborazione dei flussi di eventi, i dati arrivano costantemente, con l'obiettivo di identificare come i dati sono cambiati nel tempo o rilevare anomalie nei dati storici, o entrambi.
Vantaggi chiave del software di elaborazione dei flussi di eventi
- Consentire una latenza estremamente bassa
- Analizzare i dati in tempo reale
- Scalare l'elaborazione dei dati, dando all'utente la capacità di gestire qualsiasi quantità di dati in streaming e di elaborare dati da numerose fonti
Perché utilizzare il software di elaborazione dei flussi di eventi?
Il software di elaborazione dei flussi di eventi è incompleto senza la capacità di manipolare i dati man mano che arrivano. Questo software assiste nell'elaborazione al volo, permettendo agli utenti di aggregare, eseguire join di dati all'interno di un flusso e altro ancora. Gli utenti sfruttano gli strumenti di elaborazione dei flussi per elaborare i dati trasferiti tra una vasta gamma di endpoint e dispositivi dell'internet delle cose (IoT), inclusi auto intelligenti, macchinari o elettrodomestici. L'elaborazione dei dati in tempo reale è fondamentale quando le aziende vogliono ottenere una comprensione più profonda dei loro dati; è anche utile quando il tempo è essenziale, ad esempio nel caso di aziende al dettaglio che cercano di mantenere un registro costante e coerente del loro inventario su più canali.
Ottenere informazioni dai dati — Gli utenti sfruttano il software di elaborazione dei flussi di eventi come buffer per collegare le molte fonti di dati di un'azienda a una soluzione di archiviazione dati, come un data lake. Dalla visione di film su un servizio di streaming ai viaggi in taxi su un'app di ride-hailing, questi dati possono essere utilizzati per l'identificazione di modelli e per informare le decisioni aziendali.
Integrazione in tempo reale— Attraverso la raccolta continua di dati da fonti di dati, come database, sensori, sistemi di messaggistica e log, gli utenti sono in grado di garantire che le loro applicazioni che si basano su questi dati siano aggiornate.
Controllare i flussi di dati — Il software di elaborazione dei flussi di eventi rende più facile creare, visualizzare, monitorare e mantenere i flussi di dati.
Chi utilizza il software di elaborazione dei flussi di eventi?
Gli utenti aziendali che lavorano con i dati utilizzano il software di elaborazione dei flussi di eventi che dà loro accesso ai dati in tempo reale.
Sviluppatori — Gli sviluppatori che cercano di costruire applicazioni di streaming di eventi che si basano sul flusso di big data beneficiano del software di elaborazione dei flussi di eventi. Ad esempio, l'elaborazione batch non serve bene un'applicazione mirata a fornire raccomandazioni basate su dati in tempo reale. Pertanto, gli sviluppatori si affidano al software di elaborazione dei flussi di eventi per gestire al meglio questi dati e elaborarli in modo efficace ed efficiente.
Analisti — Per analizzare i big data man mano che arrivano, gli analisti devono utilizzare uno strumento che elabora i dati. Con il software di elaborazione dei flussi di eventi, sono dotati degli strumenti adeguati per integrare i dati nelle loro piattaforme di analisi.
Ingegneri di apprendimento automatico — I dati sono un componente chiave dell'addestramento e dello sviluppo di modelli di apprendimento automatico. Avere il giusto software di elaborazione dei dati è una parte importante di questo processo.
Tipi di software di elaborazione dei flussi di eventi
Esistono diversi metodi o modalità in cui avviene l'elaborazione dei flussi.
Analisi a riposo — Come l'analisi dei log, l'analisi a riposo guarda indietro ai dati storici per trovare tendenze.
Analisi in-stream — Un'analisi più complessa avviene con l'analisi in-stream in cui i flussi di dati tra o attraverso i dispositivi vengono analizzati.
Analisi edge — Questo metodo ha il vantaggio aggiuntivo di potenzialmente ridurre la latenza per i dati elaborati sul dispositivo (ad esempio un dispositivo IoT), poiché i dati non devono necessariamente essere inviati al cloud.
Caratteristiche del software di elaborazione dei flussi di eventi
Il software di elaborazione dei flussi di eventi, con l'elaborazione al suo centro, fornisce agli utenti le capacità di cui hanno bisogno per integrare i loro dati per scopi come l'analisi e lo sviluppo di applicazioni. Le seguenti caratteristiche aiutano a facilitare questi compiti:
Connettori — Con connettori a una vasta gamma di sistemi core (ad esempio, tramite un'API), gli utenti estendono la portata degli asset aziendali esistenti.
Metriche — Le metriche aiutano gli utenti ad analizzare l'elaborazione per accertarne le prestazioni.
Change data capture (CDC) — CDC trasforma i database in una fonte di dati in streaming in cui ogni nuova transazione viene consegnata al software di elaborazione dei flussi di eventi istantaneamente.
Validazione dei dati— La validazione dei dati consente agli utenti di visualizzare il flusso di dati e garantire che i loro dati e la consegna dei dati siano convalidati.
Pipeline di dati pre-costruite — Alcuni strumenti forniscono pipeline di dati pre-costruite per abilitare carichi di lavoro operativi nel cloud.
Tendenze relative al software di elaborazione dei flussi di eventi
Sebbene i dati esistano in qualche forma da molto tempo, il volume, la velocità e la varietà dovuti a innovazioni come l'IoT sono senza precedenti. Pertanto, tecnologie come l'intelligenza artificiale (AI) stanno aiutando a rendere la gestione e l'elaborazione dei dati gestibili.
Internet delle cose (IoT) — Con la proliferazione dell'IoT arriva la proliferazione di tipi di dati vari. Il software di elaborazione dei flussi di eventi deve facilitare l'elaborazione di questi tipi di dati multiformi. Inoltre, i dati IoT sono tipicamente in rapido movimento e in continua evoluzione. È fondamentale che queste soluzioni forniscano la capacità di ingerire e integrare questo tipo di dati.
AI incorporata — La funzionalità di apprendimento automatico e profondo sta diventando sempre più incorporata in quasi tutti i tipi di software, indipendentemente dal fatto che l'utente ne sia consapevole o meno. L'uso dell'AI incorporata all'interno di software come CRM, automazione del marketing e soluzioni di analisi sta permettendo agli utenti di semplificare i processi, automatizzare determinate attività e ottenere un vantaggio competitivo con capacità predittive.
Gli strumenti di integrazione dei dati come il software di elaborazione dei flussi di eventi diventeranno sempre più importanti, poiché l'AI è alimentata dai dati. L'AI incorporata potrebbe gradualmente prendere piede e potrebbe farlo nel modo in cui il deployment nel cloud e le capacità mobili hanno fatto nell'ultimo decennio o giù di lì. Alla fine, i fornitori potrebbero non aver bisogno di evidenziare i benefici del loro prodotto dall'apprendimento automatico poiché potrebbe essere semplicemente assunto e atteso.
Offerte self-service — Come con altri tipi di strumenti di dati (come le piattaforme di analisi), c'è una tendenza crescente affinché il software sia di natura self-service. Ciò significa che i non professionisti dovrebbero essere in grado di utilizzare lo strumento facilmente con poco o nessun supporto IT per configurarlo. Con interfacce drag-and-drop o configurazioni altamente personalizzabili, gli utenti aziendali medi vengono potenziati dalle capacità di analisi statistica.
Problemi potenziali con il software di elaborazione dei flussi di eventi
Organizzazione dei dati — Potrebbe essere difficile organizzare i dati in modo che siano facilmente accessibili e sfruttare grandi set di dati che contengono dati storici e in tempo reale. Le aziende spesso devono costruire un data warehouse o un data lake che combini tutte le fonti di dati disparate per un facile accesso. Questo richiede dipendenti altamente qualificati.
Problemi di deployment — Il software di ricerca richiede molto lavoro da parte di un team di sviluppo qualificato o del personale di supporto del fornitore per distribuire correttamente la soluzione, specialmente se i dati sono particolarmente disordinati. Alcuni dati potrebbero mancare di compatibilità con diversi prodotti mentre alcune soluzioni potrebbero essere orientate a diversi tipi di dati. Ad esempio, alcune soluzioni potrebbero non essere ottimizzate per dati non strutturati, mentre altre potrebbero essere la scelta migliore per dati numerici.
Software e servizi correlati al software di elaborazione dei flussi di eventi
Le seguenti soluzioni possono essere utilizzate in combinazione con o al posto dei prodotti in questa categoria per poter integrare e analizzare i dati.
Software di analisi dei flussi — Il software di analisi dei flussi aiuta gli utenti che cercano strumenti specificamente orientati all'analisi, piuttosto che solo all'elaborazione dei dati in tempo reale. Questi strumenti aiutano gli utenti ad analizzare i dati in trasferimento tramite API, tra applicazioni e altro. Questo software è utile con i dati IoT che necessitano di analisi frequenti in tempo reale.
Piattaforme di integrazione dei big data — Le piattaforme di integrazione dei big data sono robuste e aiutano gli utenti a gestire e memorizzare cluster di big data e utilizzarli all'interno di applicazioni cloud.
Piattaforme di analisi — Le piattaforme di analisi includono integrazioni di big data, ma sono strumenti a più ampio spettro che facilitano cinque elementi: preparazione dei dati, modellazione dei dati, fusione dei dati, visualizzazione dei dati e consegna delle informazioni.
Software di analisi dei log — Il software di analisi dei log è uno strumento che dà agli utenti la possibilità di analizzare i file di log. Questo tipo di software include visualizzazioni ed è particolarmente utile per scopi di monitoraggio e allerta.
Software di preparazione dei dati — Soluzioni chiave necessarie per un'analisi dei dati facile sono il software di preparazione dei dati e altri strumenti di gestione dei dati correlati. Queste soluzioni consentono agli utenti di scoprire, combinare, pulire e arricchire i dati per un'analisi semplice. Gli strumenti di preparazione dei dati sono utilizzati da IT o analisti di dati incaricati di utilizzare strumenti di business intelligence. Alcune piattaforme di business intelligence offrono funzionalità di preparazione dei dati, ma le aziende con una vasta gamma di fonti di dati spesso optano per uno strumento di preparazione dei dati dedicato.
Data warehouse— La maggior parte delle aziende ha un gran numero di fonti di dati disparate. Per integrare al meglio tutti i loro dati, implementano software di data warehouse. I data warehouse ospitano dati da più database e applicazioni aziendali, che consentono agli strumenti di business intelligence e analisi di estrarre tutti i dati aziendali da un unico repository. Questa organizzazione è fondamentale per la qualità dei dati che vengono ingeriti dal software di analisi.
