После проверки сценариев использования и перевода этих приложений в «производственную среду» с помощью корпоративных средств потоковой интеграции организации почти всегда стремятся использовать аналитику «на лету» в своих потоковых конвейерах данных. Однако такая аналитика — это не типичные ретроспективные графики и диаграммы. Чаще всего эти аналитические сценарии касаются самих данных и того, как они ведут себя в потоковой среде.
Например, аналитика потокового конвейера данных обычно начинается с изучения данных внутри самого конвейера. Хотя все средства потоковой интеграции изначально ориентированы на идеальные показатели производительности и содержания данных, природа бизнес-событий в реальном времени часто требует от организаций постоянного мониторинга исключений в конвейере данных. Периодически возникающие пропуски значений в потоке событий обрабатываются с помощью функций обработки ошибок корпоративной платформы. Однако фундаментальные изменения значений событий (новые данные, другие типы данных и т. д.) или качества данных (поврежденные, отсутствующие данные) должны отслеживаться и учитываться группами поддержки в краткосрочной перспективе или архитекторами данных и инженерами по данным в долгосрочной перспективе.
Еще одно применение аналитики — понимание операционных аспектов потока данных. Сколько событий поступает из источников? Сколько достигает целевых систем? Как они соотносятся с историческими или прогнозируемыми нормами для данной среды? В каждом из этих случаев важно понимать ключевые показатели эффективности операционной прозрачности, чтобы правильно управлять любой потоковой средой. Инженеры по данным не могут ждать статического отчета или информационной панели, чтобы получить аналитическую информацию в реальном времени для надлежащего управления потоковой средой.
Наконец, по мере того как организации внедряют потоковые аналитические приложения, основанные на своих бизнес-событиях, им потребуется выполнять аналитику «на лету» и дополнять данные этой информацией. Поскольку такие сценарии использования, как предотвращение мошенничества при оформлении заказов в реальном времени, становятся все более распространенными, организациям важно предоставлять аналитические результаты, соответствующие скорости этих сценариев. Это обеспечивает не только конкурентные преимущества, но и позволяет снизить риски, связанные с этими передовыми сценариями использования в реальном времени.
Чтобы узнать больше о преимуществах обработки и аналитики «на лету», посетите нашу страницу обзора продукта Striim Platform, запланируйте демонстрацию с техническим специалистом Striim или загрузите бесплатную пробную версию платформы Striim и протестируйте ее самостоятельно.
