نحن نسمي هذا حدثًا عندما يتم الضغط على زر؛ يكتشف جهاز استشعار تغييرًا في درجة الحرارة، أو يتدفق معامل. الحدث هو إجراء أو تغيير في الحالة يعتبر مهمًا لتطبيق.
معالجة تدفق الأحداث (ESP) يشير إلى طريقة أو تقنية لتدفق البيانات في الوقت الحقيقي أثناء مرورها عبر النظام. الهدف الرئيسي من ESP هو التركيز على الهدف الرئيسي لاتخاذ إجراء على البيانات عند وصولها. يمكن هذا أن يمكن التحليل والعمل في الوقت الحقيقي، والذي يعتبر مهمًا في السيناريوهات التي تتطلب استجابة منخفضة التأخير، على سبيل المثال، كشف الاحتيال، والمراقبة، وأنظمة اتخاذ القرارات الآلية. تلعب الأنماط دوراً كبيراً في ESP حيث تساعد في اكتشاف تسلسلات أو سلوكيات مهمة في البيانات التي تستمر في التدفق بشكل متواصل.
ما هو شكل نمط معالجة تدفق الأحداث؟
تسلسل متكرر أو مجموعة من الأحداث التي يتم اكتشافها ومعالجتها في الوقت الحقيقي من البيانات التي تتدفق بشكل مستمر، نسميه “نمطًا” في عالم ESP. الآن، دعونا نصنف الأنماط في هذه الفئات،
أنماط قائمة على الشروط
يتم التعرف عليها عندما تتحقق مجموعة من شروط تدفق الأحداث خلال فترة زمنية معينة. على سبيل المثال، يمكن لنظام الأتمتة المنزلية الذكي تحديد أنه لم يكن هناك حركة في أي غرفة خلال الساعتين الأخيرتين، وأن جميع الأبواب والنوافذ مغلقة، وأنه بعد الساعة 10 مساءً. في هذه الحالة، قد يقرر النظام إيقاف جميع الأضواء.
أنماط التجميع
عندما تصل مجموعة من الأحداث إلى عتبة محددة، تُظهر أنماط التجميع ذلك. أحد الأمثلة سيكون معرفة متى يؤدي النقر على إعلان بكمية معينة محددة خلال فترة زمنية معينة إلى تنبيه حملة أو تسويق.
أنماط متعلقة بالزمن
العثور على تسلسلات أحداث ضمن إطار زمني معين يعرف باكتشاف الأنماط الزمنية. على سبيل المثال، إذا أظهرت عدة أجهزة استشعار للحرارة تغيرات ملحوظة في فترة زمنية قصيرة، فقد يشير ذلك إلى مشكلة محتملة مثل السخونة الزائدة.
أنماط الكشف عن الغير الطبيعي أو الشذوذ
غرض أنماط الشذوذ هو التعرف على سلوك البيانات الاستثنائي أو غير المتوقع. على سبيل المثال، يمكن تفسير زيادة مفاجئة في حركة المرور عبر الإنترنت على أنها علامة على ازدحام النظام أو مخاطر أمنية محتملة.
ما مدى فائدة التعرف على الأنماط في ESP؟
لكي تكون الأنظمة قادرة على تحليل وفهم والاستجابة في الوقت الفعلي لتدفق كميات هائلة من البيانات المتدفقة، تحتاج أنظمة الـ ESP إلى تطابق الأنماط. يمكن اعتبار الأنماط على أنها تجريديات لحظية مستمدة من تدفقات الأحداث التي تساعد في التعرف على تسلسلات مهمة أو سلوكيات ضمن تدفقات مستمرة من البيانات. نظرًا لأن التدفق يأتي نحونا في “الوقت الحقيقي”، فإنه لا يمكن أن يتوقف وينتظرنا. البيانات لا تنتظر أحد! في الواقع، تستمر في التدفق كل بضع ثوانٍ أو بالأمثال، اعتمادًا على حجمنا المتوقع. لذا، يجب علينا أن نبتكر منهجية تجد تلقائيًا أنماطًا مفيدة من تدفقات الأحداث الواردة بحيث بمجرد حدوث اتجاه مثير للاهتمام أو شذوذ أو حدث في هذا التدفق، نكون على علم ونستطيع التصرف/اتخاذ القرار على الفور.
اتخاذ القرار الفوري
قد تتخذ الشركات قرارات فورية بدلاً من الانتظار لإجراء تحليل يدوي عن طريق رصد الأنماط المتكررة أثناء ظهورها. على سبيل المثال، يمكن ضبط نظام التبريد التلقائي لمصنع للتصنيع للتفاعل عندما يكتشف اتجاه ارتفاع درجات الحرارة، مما يوفر الأذى للآلات.
تعزيز الأتمتة
تصبح الردود التلقائية على الأحداث أو الشروط الخاصة ممكنة بواسطة الأنماط. وهذا يقلل من الحاجة إلى تدخل الإنسان ويسمح للأنظمة بالإدارة الذاتية استجابة للاستشعار للشذوذ أو الاتجاهات أو الأحداث. على سبيل المثال، قد يقوم نظام الدفع الإلكتروني بتحديد الاحتيال وحظر المعاملات المشكوك فيها تلقائيًا بناءً على اتجاهات الاحتيال المعترف بها.
تحسين المهارات التنبؤية
يمكن توقع الحوادث المستقبلية بمساعدة تعرف على الأنماط. يمكن للأنظمة توقع الاتجاهات، وسلوك العملاء، أو المشاكل المحتملة في النظام من خلال فحص السلوكيات التاريخية. على سبيل المثال، يمكن للأنماط في سلوك المستخدم على موقع التجارة الإلكترونية توقع المشتريات المستقبلية، مما يتيح الترويج المستهدف.
تعزيز تجربة المستخدم
تحديد أنماط سلوك المستخدمين في التطبيقات التي تتفاعل مع العملاء يتيح تجربة سلسة ومخصصة. على سبيل المثال، تحديد اتجاهات التصفح أو الشراء يسمح بتقديم توصيات مخصصة، مما يزيد من مشاركة المستخدم وسعادته.
بالإضافة إلى ذلك، تساعد الأنماط في اكتشاف عدم انتظام أو عدم انتظام، والتي قد تكون علامات على المخاطر أو الفشل. يمكن للشركات اتخاذ إجراءات سريعة لتقليل المخاطر من خلال تحديد أنماط النشاط الغير طبيعي في مجال أمن المعلومات، مما يساعد في اكتشاف الانتهاكات أو الهجمات المحتملة في الوقت الحقيقي.
دور مكتبة FlinkCEP في Apache Flink
يساعد FlinkCEP، وهو مكتبة مبنية على Apache Flink، المستخدمين على اكتشاف نماذج معقدة في تدفق الأحداث. يوفر Apache Flink أساسا قويا لمعالجة التدفقات. تركز FlinkCEP على معالجة الأحداث المعقدة (CEP) لتدفقات البيانات اللانهائية. لاستخدام FlinkCEP في Apache Flink لمعالجة تدفق الأحداث، يجب علينا اتباع هذه الخطوات الرئيسية، بدءًا من إعداد البيئة، وتحديد أنماط الأحداث، ومعالجة الأحداث استنادًا إلى هذه الأنماط. يسمح لنا واجهة برمجة التطبيقات للأنماط بإنشاء أنماط لتدفق الأحداث. من خلال هذه الواجهة البرمجية، يمكننا بناء سلاسل أنماط معقدة لاستخراجها من تدفق الإدخال. تتكون كل سلسلة أنماط معقدة من أنماط بسيطة متعددة، أي أنماط تبحث عن الأحداث الفردية ذات نفس الخصائص.
تأتي الأنماط في نوعين: أنماط فردية وأنماط دورية. تطابق الأنماط الفردية حدثًا واحدًا، بينما يمكن للأنماط الدورية أن تطابق أحداث متعددة. على سبيل المثال، قد نرغب في إنشاء نمط يجد تسلسلًا حيث يحدث تحويل كبير (أكثر من 50 ألف) قبل واحد أصغر. لربط تدفق الأحداث والنمط، يجب علينا استخدام واجهة برمجة PatternStream. بعد تطبيق النمط، يمكننا استخدام الدالة select() للعثور على الأحداث التي تتطابق معه. يتيح لنا ذلك فعل شيء مع الأنماط المتطابقة، مثل إرسال تنبيه أو تشغيل نوع آخر من الإجراءات. يدعم FlinkCEP أنماطًا أكثر تعقيدًا مثل الحلقات، نوافذ الزمن، والفروع (أي تنفيذ نمط إذا تطابق آخر). قد نحتاج إلى ضبط الأداء، حيث تصبح أنماطنا أكثر تعقيداً.
ملاحظة: يمكنك قراءة هنا لمعرفة المزيد حول الأمثلة والتنفيذات باستخدام Java وScala من Apache Flink Org.
لختام الموضوع
تطبيق الأنماط على معالجة تيار الأحداث ذو قيمة كبيرة حيث يتيح للشركات أتمتة العمليات، وتحسين الكفاءة التشغيلية، واتخاذ قرارات أسرع وأكثر دقة. مع مكتبة FlinkCEP، لا يتوجب علينا القيام بكل تتبع العلاقة بين الأحداث المختلفة بأنفسنا. بل نحصل على واجهة إعلانية قوية لتعريف الأنماط عبر تيارات الأحداث والتقاط سلاسل معقدة من الأحداث مع مرور الوقت، مثل تسلسل الإجراءات أو التراكيب النادرة. هناك عدة تحديات وقيود قد نواجهها عند استخدام FlinkCEP، مثل التعقيد في تعريف الأنماط، ومعالجة الوقت للأحداث، والأداء الزائد، وما إلى ذلك.
يرجى إعطاء هذا النص إعجابًا ومشاركته إذا كنت تعتقد أنه مفيد!
Source:
https://dzone.com/articles/detecting-event-stream-patterns-flinkcep