😍 2022-09-01 15:43:30 – Pariz/Francuska.
Kupci vole da budu svesni događaja dok se dešavaju. Kada kupac naruči novi par cipela i primi obavijest da je kupovina poslana, ažuriranje statusa isporuke prije nego što stigne poboljšava cjelokupno korisničko iskustvo.
David Dieruf
David je zagovornik programera streaming u DataStax-u. Tokom svoje karijere radio je u prodaji preduzeća, zagovaranju programera i podršci otvorenog koda. On je otac i muž okružen konjima i burbonom u Louisvilleu, Kentucky.
Ažuriranja naloga su događaji koji pokreću odgovor u arhitekturi vođenoj događajima (EDA). EDA je softverski dizajn koji reagira na promjene stanja (događaje) i prosljeđuje te događaje koristeći odvojenu arhitekturu.
Ova odvojena arhitektura može koristiti višestruke obrasce dizajna kao što je obrazac objavljivanje-pretplate (pub-sub), gdje proizvođač objavljuje događaj, a pretplatnik prati događaje, ali nijedan ne ovisi o drugom.
Le streaming događaji i izvor događaja su dva načina na koja organizacije mogu pokretati svoje EDA-e.
Sa streaming događaja, kontinuirani tok tokova podataka između sistema, pri čemu podaci predstavljaju novo stanje događaja koji se emituju koristeći pub-sub obrazac. Izvor događaja, s druge strane, pohranjuje svaki novi događaj u dnevnik dodavanja. Ovo služi kao izvor istine koji sadrži hronološki poredak događaja i konteksta.
Izvor događaja i streaming Događaji se često koriste jedan pored drugog u EDA-ovima, ali važno je razlikovati ova dva jer funkcionišu veoma različito. Dok tokovi događaja promovišu pristupačniju komunikaciju između sistema, izvor događaja pruža historiju događaja pohranjivanjem novih događaja u dnevnik samo dodavanja.
Ovdje ćemo raspravljati o dvije metode koordinacije događaja i dati neke slučajeve upotrebe za svaki.
streaming događaja: razdvojite svoje usluge
Le streaming događaji koristi pub-sub pristup kako bi omogućili pristupačniju komunikaciju između sistema. U arhitektonskom modelu pub-sub, potrošači se pretplate na temu ili događaj, a proizvođači objavljuju o tim temama za potrošačku potrošnju. Pub-sub dizajn razdvaja sisteme izdavača i pretplatnika, što olakšava skaliranje svakog sistema pojedinačno.
Sistemi izdavača i pretplatnika komuniciraju preko posrednika poruka kao što je Apache Pulsar. Kada se stanje promijeni ili dođe do događaja, proizvođač šalje podatke (izvori podataka uključuju web aplikacije, društvene medije i IoT uređaje) brokeru, nakon čega broker povezuje događaj s pretplatnikom, koji zatim konzumira događaj.
Le streaming Praćenje događaja uključuje kontinuirani protok podataka iz izvora kao što su aplikacije, baze podataka, senzori i IoT uređaji. Tokovi događaja koriste obradu toka, gdje se podaci obrađuju i raščlanjuju tokom generiranja. Ova brza obrada dovodi do bržih rezultata, što je dragocjeno za kompanije s ograničenim vremenskim okvirom za djelovanje, kao i kod bilo koje aplikacije u realnom vremenu.
Le streaming događaja nudi nekoliko prednosti kompanijama; Evo nekoliko:
Poboljšano korisničko iskustvo
Emitovanje i obrada događaja pruža organizacijama priliku da obogate iskustvo svojih korisnika. Na primjer, kupac koji naručuje večeru može dobiti trenutna ažuriranja statusa, obavještavajući ga kada je vozilo za dostavu na putu do njihove lokacije ili je stiglo. Ovo povećano korisničko iskustvo se pretvara u više povjerenja, bolje recenzije i bolji prihod.
Ublažavanje rizika
Aplikacije kao što su PayPal i druge aplikacije finansijske tehnologije mogu koristiti emitiranje događaja kako bi osigurale otkrivanje prevara na mreži kako bi poboljšale sigurnost korištenjem nadzora u realnom vremenu. Algoritmi za prevaru testiraju okolnosti događaja (kupovine ili transakcije) koristeći prediktivnu analitiku kako bi otkrili odstupanje od norme (izuzetak). Ako sistem otkrije aberantni ili neobičan događaj, zaustavlja transakciju ili sprečava karticu da je završi.
Smanjeni operativni troškovi
Analizom tokova događaja, industrijski alati mogu zabilježiti performanse i metriku zdravlja za procjenu zdravlja opreme. Ova funkcija omogućava organizacijama da izvedu predviđanje održavanja na mašinama prije potpunog kvara, što košta više za popravku. U proizvodnji, na primjer, organizacije mogu koristiti Pulsar feedove za agregiranje i obradu podataka o parametrima stroja, kao što su temperatura ili tlak. Inženjeri bi mogli postaviti maksimalnu temperaturu mašine i postaviti upozorenje koje će se uključiti ako se ta temperatura prekorači. Operateri mašina mogu da izvrše provere i održavanje pre nego što se pojave skuplji problemi.
Kako streaming korištenih događaja?
Le streaming je ključno za preduzeća i aplikacije koje emituju veliku količinu podataka i zavise od brzih, praktičnih uvida. Ove aplikacije uključuju e-trgovinu, finansijsku trgovinu i IoT uređaje.
Aplikacije za finansijsko trgovanje koriste streaming za objavljivanje hitnih događaja u kojima kupci žele djelovati odmah. Na primjer, korisnici se mogu pretplatiti na backend uslugu koja šalje ažuriranja o određenim događajima, kao što je promjena cijene dionica, kako bi omogućili brzo donošenje odluka.
Le streaming takođe ima aplikacije za otkrivanje rizika i prevara u finansijskim sistemima koji obrađuju plaćanja i druge transakcije (i blokiraju lažne transakcije). Definirani algoritmi za prevaru mogu blokirati sumnjive transakcije analizom podataka odmah nakon što se generiraju.
Izvor događaja: zgodna priča
Izvor događaja pohranjuje podatke kao događaje u dnevnike dodavanja. Proces bilježi svaku promjenu stanja aplikacije u objektu događaja i pohranjuje te objekte događaja kao dnevnike hronološkim redoslijedom. Sa izvorom događaja, prodavnice događaja sastavljaju stanje poslovnog entiteta kao događaj u nizu, a promena stanja, kao što su nove narudžbe ili otkazivanje narudžbine, dodaje poslednje stanje na listu događaja.
Da bi pretraga događaja radila efikasno i trošila minimalne resurse, svaki objekat događaja treba da sadrži samo neophodne detalje. Ovo minimizira prostor za pohranu i sprječava korištenje vrijednih resursa u obradi podataka što dovodi do nedjelotvornih uvida.
Prodavnice događaja sastavljaju događaje i poslovni kontekst; dodavanje dugih tokova u dnevnike događaja brzo troši skladište baze podataka. Čuvanje samo neophodnih konteksta događaja kao dijela objekta događaja oslobađa prostor za pohranu za dodavanje više dnevnika događaja, koji generiraju uvide koji se mogu primijeniti.
Organizacije mogu odlučiti da koriste "snimke" kako bi optimizirali performanse u takvim slučajevima. Snimci se koriste za pohranjivanje trenutnog stanja entiteta. Poznavanje trenutnog stanja može uključivati samo povlačenje snimaka i ponovno kreiranje vremenske linije kako bi se saznalo najnovije stanje.
Hajde da to ilustrujemo. Pretpostavimo da imamo bazu podataka nedavnih artikala iz e-trgovine:
Većina baza podataka čuva samo trenutno stanje. Ako bismo izvještavali o tome kako smo došli do konačne vrijednosti dionice od 91, ne bi bilo sigurnosti ili jasnoće kako smo tamo stigli. Izvor događaja bilježi svaku promjenu stanja u dnevniku, što omogućava praćenje istorije događaja za analizu uzroka i reviziju.
Slika iznad ilustruje pretragu događaja i prikazuje tri događaja, svaki sa datumom, količinom i tipom artikla iz baze podataka. U ovom slučaju možemo pratiti kako smo došli do konačnog iznosa od 91.
Slika iznad ilustruje pretragu događaja i prikazuje tri događaja, svaki sa datumom, količinom i tipom stavke baze podataka. U ovom slučaju možemo pratiti kako smo došli do konačnog iznosa od 91.
Zdravstvene organizacije su jedna od najregulisanijih industrija, sa propisima koji se stalno mijenjaju za zaštitu podataka o korisnicima. Potrebno im je fleksibilno rješenje za pohranu koje se prilagođava rastućim potrebama za podacima uz održavanje lake migracije sa naslijeđenih sistema na nove tehnologije.
Koristeći skladišta događaja kao jedinstven izvor istine, zdravstveni sistemi se mogu osloniti na nepromjenjivo stanje dnevnika događaja kako bi saznali pravo stanje svojih podataka i napravili vrijedne projekcije koristeći obradu podataka u realnom vremenu. Maloprodajne i e-trgovinske kompanije mogle bi steći bolji uvid u svoje kupce analizom održivih velikih prodavnica događaja, što im pomaže da stvore personaliziranije korisničko iskustvo.
Razlike između streaming događaji i izvor događaja
Postoje neke sličnosti između streaming događaji i izvor događaja. Kao prvo, svaki metod koordinacije događaja koristi odvojenu arhitekturu mikroservisa, što pomaže u poboljšanju skalabilnosti i performansi.
Iako se skladišta događaja i tokovi razlikuju po trajnosti stanja, oni su od suštinskog značaja za pružanje aplikacija sa trenutnim stanjima događaja za upotrebu u analizi i poslovnom odlučivanju. Dodatno, obje metode koordinacije događaja imaju dugotrajne mogućnosti pohrane, iako skladišta događaja općenito pružaju dužu proširenu pohranu od tokova događaja.
Evo, zaronimo dublje u neke ključne razlike između streaming događaji i izvor događaja.
Optimizacija
Le streaming je optimalan za pristupačniju komunikaciju između podataka u pokretu odvajanjem izdavača od pretplatnika i olakšavanjem objavljivanja miliona poruka visokih performansi. S druge strane, izvor događaja pomaže u uspostavljanju historije događaja pohranjivanjem svakog novog stanja entiteta u dnevnik samo za dodavanje.
Kretanje podataka
Za traženje događaja, podaci postoje u mirovanju jer su događaji nepromjenjivi. Međutim, tokovi događaja uključuju podatke koji su uvijek u tranzitu, prolazeći između više sistema za pohranu podataka kao što su baze podataka, senzori i aplikacije.
pack
Le streaming Događaji i izvor događaja pomažu u koordinaciji događaja u arhitekturi vođenoj događajima. Iako su njihova upotreba i vrijednost različite, oni dobro rade zajedno kako bi pomogli u stvaranju dugotrajne aplikacije visokih performansi.
Le streaming Event Manager koristi odvojeni pub-sub model za strujanje podataka iz različitih izvora, što pomaže u donošenju poslovnih odluka. Nažalost, iako alati za emitiranje događaja mogu imati trajnu pohranu, oni nisu dizajnirani da dugo pohranjuju poruke, jer trajne karakteristike pohrane traju samo dovoljno dugo da ih učine otpornim na greške i otpornosti.
Izvor događaja može se posmatrati kao podskup ili komponenta streaming događaja. Pretraga događaja dodaje novi događaj trenutnoj listi događaja na uredan način. Takođe može poslužiti kao izvor istine za pouzdane revizije i dobiti trenutni status događaja u bilo kom trenutku. Pronalaženje događaja je ključno za finansijsku industriju sa teškim regulatornim i revizijskim zahtjevima i pouzdanom trgovinom za praćenje i izgradnju trenutnog stanja događaja. S druge strane, streaming događaji su ključni u aplikacijama za finansijsko trgovanje gdje akcije imaju ograničen vremenski okvir i zahtijevaju hitnu akciju.
EDA nije nužno odredište. To je put kojim treba ići, što rezultira određenim performansama i karakteristikama sistema. Na primjer, izvor događaja razdvaja skup mikrousluga tako da one postaju manje zavisne jedna od druge. Ovo promoviše otpornost i lakšu iteraciju, između ostalih prednosti. U kombinaciji sa izvorom događaja, mikroservis ima mogućnost reproduciranja događaja kao i potpuni dnevnik promjena za datu funkciju kao što je profil korisnika. Ova vrsta arhitekture otvara nove mogućnosti unutar postojećih sistema.
Istaknuta slika putem Canva.
IZVOR: Reviews News
Ne ustručavajte se podijeliti naš članak na društvenim mrežama kako biste nam dali solidan poticaj. 👓