{"id":65774,"date":"2022-09-01T15:43:30","date_gmt":"2022-09-01T13:43:30","guid":{"rendered":"https:\/\/reviews.tn\/news\/streaming-devenements-et-sourcing-devenements-les-principales-differences\/"},"modified":"2022-09-01T17:01:59","modified_gmt":"2022-09-01T15:01:59","slug":"streaming-devenements-et-sourcing-devenements-les-principales-differences","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/reviews.tn\/news\/streaming-devenements-et-sourcing-devenements-les-principales-differences\/","title":{"rendered":"Streaming d’\u00e9v\u00e9nements et sourcing d’\u00e9v\u00e9nements\u00a0: les principales diff\u00e9rences"},"content":{"rendered":"

\ud83d\ude0d 2022-09-01 15:43:30 – Paris\/France. <\/strong>
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Les clients aiment \u00eatre au courant des \u00e9v\u00e9nements lorsqu’ils se produisent. Lorsqu’un client commande une nouvelle paire de chaussures et re\u00e7oit une notification indiquant que l’achat a \u00e9t\u00e9 exp\u00e9di\u00e9, obtenir des mises \u00e0 jour de l’\u00e9tat d’exp\u00e9dition \u00e0 la minute avant son arriv\u00e9e am\u00e9liore l’exp\u00e9rience client globale.<\/p>\n

David Di\u00e9ruf<\/p>\n

David est le d\u00e9fenseur des d\u00e9veloppeurs de Streaming<\/a> chez DataStax. Au cours de sa carri\u00e8re, il a travaill\u00e9 sur les ventes aux entreprises, la d\u00e9fense des d\u00e9veloppeurs et le support open source. Il est p\u00e8re et mari entour\u00e9 de chevaux et de bourbon \u00e0 Louisville, Kentucky.<\/p>\n

Les mises \u00e0 jour concernant la commande sont des \u00e9v\u00e9nements qui d\u00e9clenchent une r\u00e9ponse dans une architecture \u00e9v\u00e9nementielle (EDA). Un EDA est une conception logicielle qui r\u00e9agit aux changements d’\u00e9tat (\u00e9v\u00e9nements) et transmet ces \u00e9v\u00e9nements \u00e0 l’aide d’une architecture d\u00e9coupl\u00e9e.<\/p>\n

Cette architecture d\u00e9coupl\u00e9e peut utiliser plusieurs mod\u00e8les de conception comme le mod\u00e8le de publication-abonnement (pub-sub), o\u00f9 un producteur publie un \u00e9v\u00e9nement et un abonn\u00e9 surveille les \u00e9v\u00e9nements, mais aucun ne d\u00e9pend de l’autre.<\/p>\n

Le Streaming<\/a> d’\u00e9v\u00e9nements et l’approvisionnement en \u00e9v\u00e9nements repr\u00e9sentent deux fa\u00e7ons pour les organisations d’alimenter leurs EDA.<\/p>\n

Avec le Streaming<\/a> d’\u00e9v\u00e9nements, un flux continu de donn\u00e9es circule entre les syst\u00e8mes, les donn\u00e9es repr\u00e9sentant un nouvel \u00e9tat d’\u00e9v\u00e9nements diffus\u00e9s \u00e0 l’aide du mod\u00e8le pub-sub. Le sourcing d’\u00e9v\u00e9nements, d’autre part, stocke chaque nouvel \u00e9v\u00e9nement dans un journal d’ajout. Cela sert de source de v\u00e9rit\u00e9 contenant un ordre chronologique des \u00e9v\u00e9nements et des contextes.<\/p>\n

L’approvisionnement en \u00e9v\u00e9nements et le Streaming<\/a> d’\u00e9v\u00e9nements sont souvent utilis\u00e9s c\u00f4te \u00e0 c\u00f4te dans les EDA, mais il est important de distinguer les deux car ils fonctionnent tr\u00e8s diff\u00e9remment. Alors que les flux d’\u00e9v\u00e9nements favorisent une communication plus accessible entre les syst\u00e8mes, l’approvisionnement en \u00e9v\u00e9nements fournit l’historique des \u00e9v\u00e9nements en stockant les nouveaux \u00e9v\u00e9nements dans un journal en ajout uniquement.<\/p>\n

Ici, nous discuterons des deux m\u00e9thodes de coordination d’\u00e9v\u00e9nements et fournirons quelques cas d’utilisation pour chacune.<\/p>\n

Streaming<\/a> d’\u00e9v\u00e9nements\u00a0: d\u00e9couplez vos services<\/h2>\n

Le Streaming<\/a> d’\u00e9v\u00e9nements utilise l’approche pub-sub pour permettre une communication plus accessible entre les syst\u00e8mes. Dans le mod\u00e8le architectural pub-sub, les consommateurs s’abonnent \u00e0 un sujet ou \u00e0 un \u00e9v\u00e9nement, et les producteurs publient sur ces sujets pour la consommation des consommateurs. La conception pub-sub dissocie les syst\u00e8mes de l’\u00e9diteur et de l’abonn\u00e9, ce qui facilite la mise \u00e0 l’\u00e9chelle de chaque syst\u00e8me individuellement.<\/p>\n

Les syst\u00e8mes de l’\u00e9diteur et de l’abonn\u00e9 communiquent via un courtier de messages comme Apache Pulsar. Lorsqu’un \u00e9tat change ou qu’un \u00e9v\u00e9nement se produit, le producteur envoie les donn\u00e9es (les sources de donn\u00e9es incluent les applications Web, les m\u00e9dias sociaux et les appareils IoT) au courtier, apr\u00e8s quoi le courtier relie l’\u00e9v\u00e9nement \u00e0 l’abonn\u00e9, qui consomme ensuite l’\u00e9v\u00e9nement.<\/p>\n

Le Streaming<\/a> d’\u00e9v\u00e9nements implique le flux continu de donn\u00e9es provenant de sources telles que des applications, des bases de donn\u00e9es, des capteurs et des appareils IoT. Les flux d’\u00e9v\u00e9nements utilisent le traitement de flux, dans lequel les donn\u00e9es sont trait\u00e9es et analys\u00e9es lors de la g\u00e9n\u00e9ration. Ce traitement rapide se traduit par des r\u00e9sultats plus rapides, ce qui est pr\u00e9cieux pour les entreprises disposant d’une fen\u00eatre de temps limit\u00e9e pour agir, comme pour toute application en temps r\u00e9el.<\/p>\n

Le Streaming<\/a> d’\u00e9v\u00e9nements offre plusieurs avantages aux entreprises\u00a0; Voici quelques-uns:<\/p>\n

Exp\u00e9rience client am\u00e9lior\u00e9e<\/h3>\n

La diffusion et le traitement d’\u00e9v\u00e9nements offrent aux organisations la possibilit\u00e9 d’enrichir l’exp\u00e9rience de leurs clients. Par exemple, un client passant une commande pour un d\u00eener peut obtenir des mises \u00e0 jour de statut instantan\u00e9es, l’informant lorsque le v\u00e9hicule de livraison est en route vers son emplacement ou s’il est arriv\u00e9. Cette exp\u00e9rience client accrue se traduit par une plus grande confiance, de meilleures critiques et une am\u00e9lioration des revenus.<\/p>\n

Att\u00e9nuation des risques<\/h3>\n

Des applications telles que PayPal et d’autres applications de technologie financi\u00e8re peuvent utiliser la diffusion d’\u00e9v\u00e9nements pour fournir une d\u00e9tection de fraude en ligne afin d’am\u00e9liorer la s\u00e9curit\u00e9 \u00e0 l’aide d’une surveillance en temps r\u00e9el. Les algorithmes de fraude testent les circonstances d’un \u00e9v\u00e9nement (achat ou transaction) \u00e0 l’aide d’analyses pr\u00e9dictives pour d\u00e9tecter un \u00e9cart par rapport \u00e0 la norme (une valeur aberrante). Si le syst\u00e8me d\u00e9tecte un \u00e9v\u00e9nement aberrant ou inhabituel, il arr\u00eate la transaction ou emp\u00eache la carte de la terminer.<\/p>\n

Co\u00fbts op\u00e9rationnels r\u00e9duits<\/h3>\n

En analysant les flux d’\u00e9v\u00e9nements, les outils industriels peuvent enregistrer des mesures de performance et de sant\u00e9 pour \u00e9valuer la sant\u00e9 des \u00e9quipements. Cette fonctionnalit\u00e9 permet aux organisations d’effectuer une maintenance pr\u00e9dictive sur les machines avant une panne totale, ce qui co\u00fbte plus cher \u00e0 r\u00e9parer. Dans la fabrication, par exemple, les organisations peuvent utiliser les flux Pulsar pour agr\u00e9ger et traiter les donn\u00e9es des param\u00e8tres de la machine, comme la temp\u00e9rature ou la pression. Les ing\u00e9nieurs pourraient d\u00e9finir la temp\u00e9rature maximale d’une machine et d\u00e9finir une alerte qui se d\u00e9clencherait si cette temp\u00e9rature est d\u00e9pass\u00e9e. Les op\u00e9rateurs de machine pourraient effectuer des v\u00e9rifications et de la maintenance avant que des probl\u00e8mes plus co\u00fbteux ne surviennent.<\/p>\n

Comment le Streaming<\/a> d’\u00e9v\u00e9nements est-il utilis\u00e9\u00a0?<\/h2>\n

Le Streaming<\/a> d’\u00e9v\u00e9nements est essentiel pour les entreprises et les applications qui diffusent un volume \u00e9lev\u00e9 de donn\u00e9es et d\u00e9pendent d’informations rapides et exploitables. Ces applications incluent le commerce \u00e9lectronique, le commerce financier et les appareils IoT.<\/p>\n

Les applications de trading financier utilisent le Streaming<\/a> d’\u00e9v\u00e9nements pour publier des \u00e9v\u00e9nements urgents o\u00f9 les clients souhaitent agir imm\u00e9diatement. Par exemple, les utilisateurs peuvent s’abonner \u00e0 un service backend qui envoie des mises \u00e0 jour sur des \u00e9v\u00e9nements sp\u00e9cifiques, comme une modification du cours de l’action, pour permettre une prise de d\u00e9cision rapide.<\/p>\n

Le Streaming<\/a> d’\u00e9v\u00e9nements dispose \u00e9galement d’applications de d\u00e9tection des risques et des fraudes dans les syst\u00e8mes financiers qui traitent les paiements et autres transactions (et bloquent les transactions frauduleuses). Des algorithmes de fraude d\u00e9finis peuvent bloquer les transactions suspectes en analysant les donn\u00e9es imm\u00e9diatement apr\u00e8s leur g\u00e9n\u00e9ration.<\/p>\n

Event Sourcing\u00a0: une histoire ordonn\u00e9e<\/h2>\n

L’approvisionnement en \u00e9v\u00e9nements stocke les donn\u00e9es sous forme d’\u00e9v\u00e9nements dans les journaux d’ajout. Le processus capture chaque modification de l’\u00e9tat d’une application dans un objet d’\u00e9v\u00e9nement et stocke ces objets d’\u00e9v\u00e9nement sous forme de journaux dans l’ordre chronologique. Avec l’approvisionnement en \u00e9v\u00e9nements, les magasins d’\u00e9v\u00e9nements compilent l’\u00e9tat d’une entit\u00e9 commerciale en tant qu’\u00e9v\u00e9nement dans une s\u00e9quence, et un changement d’\u00e9tat, comme de nouvelles commandes ou l’annulation d’une commande, ajoute le dernier \u00e9tat \u00e0 la liste des \u00e9v\u00e9nements.<\/p>\n

Pour que la recherche d’\u00e9v\u00e9nements fonctionne efficacement et consomme un minimum de ressources, chaque objet d’\u00e9v\u00e9nement ne doit contenir que les d\u00e9tails n\u00e9cessaires. Cela minimise l’espace de stockage et emp\u00eache l’utilisation de ressources pr\u00e9cieuses dans le traitement des donn\u00e9es qui conduisent \u00e0 des informations non exploitables.<\/p>\n

Les magasins d’\u00e9v\u00e9nements compilent les \u00e9v\u00e9nements et le contexte de l’entreprise\u00a0; l’ajout de longs flux aux journaux d’\u00e9v\u00e9nements consomme rapidement le stockage de la base de donn\u00e9es. Conserver uniquement les contextes d’\u00e9v\u00e9nement n\u00e9cessaires dans le cadre de l’objet d’\u00e9v\u00e9nement permet de lib\u00e9rer de l’espace de stockage pour l’ajout de plusieurs journaux d’\u00e9v\u00e9nements, qui g\u00e9n\u00e8rent des informations exploitables.<\/p>\n

Les organisations peuvent choisir d’utiliser des \u00ab\u00a0instantan\u00e9s\u00a0\u00bb pour aider \u00e0 optimiser les performances dans de tels cas. Les instantan\u00e9s permettent de stocker l’\u00e9tat actuel de l’entit\u00e9. Conna\u00eetre l’\u00e9tat actuel peut uniquement impliquer de tirer les instantan\u00e9s et de recr\u00e9er une chronologie pour conna\u00eetre l’\u00e9tat le plus actuel.<\/p>\n

Illustrons cela. Supposons que nous disposions d’une base de donn\u00e9es faisant le point sur les articles r\u00e9cents d’une boutique e-commerce :<\/p>\n<\/p>\n

La plupart des bases de donn\u00e9es ne stockent que l’\u00e9tat actuel. Si nous devions rendre compte de la fa\u00e7on dont nous sommes arriv\u00e9s \u00e0 la valeur finale du stock de 91, il n’y aurait aucune certitude ou clart\u00e9 quant \u00e0 la fa\u00e7on dont nous y sommes arriv\u00e9s. L’approvisionnement en \u00e9v\u00e9nements enregistre chaque changement d’\u00e9tat dans un journal, ce qui rend possible le suivi de l’historique des \u00e9v\u00e9nements pour l’analyse et l’audit des causes profondes.<\/p>\n

L’image ci-dessus illustre la recherche d’\u00e9v\u00e9nements et montre trois \u00e9v\u00e9nements, chacun avec la date, la quantit\u00e9 et le type d’article de la base de donn\u00e9es. Dans ce cas, nous pouvons retracer comment nous sommes arriv\u00e9s au montant final de 91.<\/p>\n

L’image ci-dessus illustre la recherche d’\u00e9v\u00e9nements et montre trois \u00e9v\u00e9nements, chacun avec la date, la quantit\u00e9 et le type d’\u00e9l\u00e9ment de la base de donn\u00e9es. Dans ce cas, nous pouvons retracer comment nous sommes arriv\u00e9s au montant final de 91.<\/p>\n

Les organisations de soins de sant\u00e9 sont l’un des secteurs les plus r\u00e9glement\u00e9s, avec des r\u00e9glementations en constante \u00e9volution pour prot\u00e9ger les informations des clients. Ils ont besoin d’une solution de stockage flexible qui s’adapte aux besoins croissants en donn\u00e9es tout en maintenant une migration facile des syst\u00e8mes h\u00e9rit\u00e9s vers les nouvelles technologies.<\/p>\n

En utilisant les magasins d’\u00e9v\u00e9nements comme source unique de v\u00e9rit\u00e9, les syst\u00e8mes de sant\u00e9 peuvent s’appuyer sur l’\u00e9tat immuable des journaux d’\u00e9v\u00e9nements pour conna\u00eetre l’\u00e9tat r\u00e9el de leurs donn\u00e9es et faire des projections pr\u00e9cieuses en utilisant le traitement de flux en temps r\u00e9el. Les entreprises de vente au d\u00e9tail et de commerce \u00e9lectronique pourraient acqu\u00e9rir une meilleure connaissance de leurs clients en analysant les grands magasins \u00e9v\u00e9nementiels durables, ce qui les aide \u00e0 cr\u00e9er des exp\u00e9riences client plus personnalis\u00e9es.<\/p>\n

Diff\u00e9rences entre le Streaming<\/a> d’\u00e9v\u00e9nements et l’approvisionnement d’\u00e9v\u00e9nements<\/h2>\n

Il existe quelques similitudes entre le Streaming<\/a> d’\u00e9v\u00e9nements et le sourcing d’\u00e9v\u00e9nements. D’une part, chaque m\u00e9thode de coordination d’\u00e9v\u00e9nements utilise une architecture de microservices d\u00e9coupl\u00e9e, ce qui contribue \u00e0 am\u00e9liorer l’\u00e9volutivit\u00e9 et les performances.<\/p>\n

Bien que les magasins d’\u00e9v\u00e9nements et les flux diff\u00e8rent en termes de durabilit\u00e9 d’\u00e9tat, ils sont essentiels pour fournir les \u00e9tats d’\u00e9v\u00e9nement actuels des applications \u00e0 utiliser dans l’analyse et la prise de d\u00e9cisions commerciales. En outre, les deux m\u00e9thodes de coordination d’\u00e9v\u00e9nements poss\u00e8dent des capacit\u00e9s de stockage durables, bien que les magasins d’\u00e9v\u00e9nements offrent g\u00e9n\u00e9ralement un stockage \u00e9tendu plus long que les flux d’\u00e9v\u00e9nements.<\/p>\n

Ici, approfondissons quelques diff\u00e9rences cl\u00e9s entre le Streaming<\/a> d’\u00e9v\u00e9nements et l’approvisionnement d’\u00e9v\u00e9nements.<\/p>\n

Optimisation<\/h2>\n

Le Streaming<\/a> d’\u00e9v\u00e9nements est optimal pour une communication plus accessible entre les donn\u00e9es en mouvement en dissociant les \u00e9diteurs des abonn\u00e9s et en facilitant la publication de millions de messages \u00e0 haute performance. D’autre part, l’approvisionnement en \u00e9v\u00e9nements aide \u00e0 \u00e9tablir l’historique des \u00e9v\u00e9nements en stockant chaque nouvel \u00e9tat d’une entit\u00e9 dans un journal en ajout uniquement.<\/p>\n

Mouvement de donn\u00e9es<\/h2>\n

Pour la recherche d’\u00e9v\u00e9nements, les donn\u00e9es existent au repos car les \u00e9v\u00e9nements sont immuables. Cependant, les flux d’\u00e9v\u00e9nements impliquent des donn\u00e9es toujours en transit, passant entre plusieurs syst\u00e8mes de stockage tels que des bases de donn\u00e9es, des capteurs et des applications.<\/p>\n

Emballer<\/h2>\n

Le Streaming<\/a> d’\u00e9v\u00e9nements et l’approvisionnement en \u00e9v\u00e9nements aident \u00e0 coordonner les \u00e9v\u00e9nements dans une architecture pilot\u00e9e par les \u00e9v\u00e9nements. Bien que leur utilisation et leur valeur soient diff\u00e9rentes, ils fonctionnent bien ensemble pour aider \u00e0 cr\u00e9er une application durable et performante.<\/p>\n

Le Streaming<\/a> d’\u00e9v\u00e9nements utilise le mod\u00e8le pub-sub d\u00e9coupl\u00e9 pour diffuser en continu des donn\u00e9es provenant de diverses sources, ce qui aide \u00e0 orienter la prise de d\u00e9cision commerciale. Malheureusement, bien que les outils de diffusion d’\u00e9v\u00e9nements puissent poss\u00e9der un stockage durable, ils ne sont pas con\u00e7us pour stocker les messages pendant longtemps, car les fonctionnalit\u00e9s de stockage durable ne persistent que suffisamment longtemps pour les rendre tol\u00e9rants aux pannes et r\u00e9silients.<\/p>\n

On peut voir l’approvisionnement en \u00e9v\u00e9nements comme un sous-ensemble ou un composant du Streaming<\/a> d’\u00e9v\u00e9nements. La recherche d’\u00e9v\u00e9nements ajoute un nouvel \u00e9v\u00e9nement \u00e0 la liste actuelle des \u00e9v\u00e9nements de mani\u00e8re ordonn\u00e9e. Il peut \u00e9galement servir de source de v\u00e9rit\u00e9 pour des audits fiables et obtenir \u00e0 tout moment l’\u00e9tat actuel des \u00e9v\u00e9nements. L’approvisionnement en \u00e9v\u00e9nements est crucial pour les industries financi\u00e8res avec de lourdes exigences r\u00e9glementaires et d’audit et un magasin fiable pour suivre et construire l’\u00e9tat actuel des \u00e9v\u00e9nements. En revanche, le Streaming<\/a> d’\u00e9v\u00e9nements est crucial dans les applications de trading financier o\u00f9 les actions ont une fen\u00eatre limit\u00e9e dans le temps et n\u00e9cessitent une action imm\u00e9diate.<\/p>\n

EDA n’est pas n\u00e9cessairement une destination. C’est une voie \u00e0 suivre, entra\u00eenant certaines performances et caract\u00e9ristiques du syst\u00e8me. Par exemple, l’approvisionnement en \u00e9v\u00e9nements d\u00e9couple un ensemble de microservices afin qu’ils deviennent moins d\u00e9pendants les uns des autres. Cela favorise la r\u00e9silience et une it\u00e9ration plus facile, entre autres avantages. Combin\u00e9s \u00e0 l’approvisionnement en \u00e9v\u00e9nements, les microservices ont la possibilit\u00e9 de rejouer les \u00e9v\u00e9nements ainsi qu’un journal complet des modifications pour une fonctionnalit\u00e9 donn\u00e9e comme le profil d’un utilisateur. Ce type d’architecture ouvre de nouvelles possibilit\u00e9s au sein des syst\u00e8mes existants.<\/p>\n

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Image vedette via Canva.\n<\/p>\n

SOURCE : Reviews News<\/a><\/em> <\/p>\n

N\u2019h\u00e9sitez pas \u00e0 partager notre article sur les r\u00e9seaux sociaux afin de nous donner un solide coup de pouce. \ud83d\udc53<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\ud83d\ude0d 2022-09-01 15:43:30 – Paris\/France. Les clients aiment \u00eatre au courant des \u00e9v\u00e9nements lorsqu’ils se produisent. Lorsqu’un client commande une nouvelle paire de chaussures et re\u00e7oit une notification indiquant que l’achat a \u00e9t\u00e9 exp\u00e9di\u00e9, obtenir des mises \u00e0 jour de l’\u00e9tat d’exp\u00e9dition \u00e0 la minute avant son arriv\u00e9e am\u00e9liore l’exp\u00e9rience client globale. 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