Detectando patrones en flujos de eventos con FlinkCEP

Llamamos a esto un evento cuando se presiona un botón; un sensor detecta un cambio de temperatura, o una transacción fluye. Un evento es una acción o cambio de estado importante para una aplicación.

Procesamiento de flujo de eventos (ESP) se refiere a un método o técnica para transmitir los datos en tiempo real a medida que pasan por un sistema. El objetivo principal de ESP es centrarse en la meta clave de tomar acción sobre los datos a medida que llegan. Esto permite análisis y acción en tiempo real, lo cual es importante en escenarios donde una respuesta de baja latencia es un requisito previo, por ejemplo, detección de fraudes, monitoreo y sistemas de toma de decisiones automatizadas. Los patrones juegan un papel importante en ESP ya que ayudan a identificar secuencias o comportamientos importantes en los datos que siguen fluyendo sin parar.

¿Cómo es el Patrón de Procesamiento de Flujos de Eventos?

Una secuencia recurrente o combinación de eventos que se descubren y procesan en tiempo real a partir de datos que fluyen continuamente, lo llamamos un “patrón” en el mundo de ESP. Ahora, clasifiquemos los patrones en estas categorías:

Patrones Basados en Condiciones

Estos son reconocidos cuando se cumplen un conjunto de condiciones de flujo de eventos dentro de un cierto período de tiempo. Por ejemplo, un sistema de automatización para el hogar inteligente podría identificar que no ha habido movimiento en ninguna habitación durante las últimas dos horas, todas las puertas y ventanas están cerradas y es después de las 10 pm. En este caso, el sistema podría decidir apagar todas las luces.

Patrones de Agregación

Cuando un grupo de eventos alcanza un umbral específico, se muestran patrones de agregación. Un ejemplo sería determinar cuándo una cantidad específica de clics en un anuncio dentro de un período de tiempo especificado resulta en una alerta de campaña o marketing.

Patrones Relacionados con el Tiempo o Temporales

Encontrar secuencias de eventos dentro de un marco de tiempo dado se conoce como detección de patrones temporales. Por ejemplo, si múltiples sensores de temperatura muestran variaciones notables en un breve período de tiempo, esto podría indicar un posible problema como el sobrecalentamiento.

Patrones de Detección de Anomalías o Anormalidades

El propósito de los patrones de anomalías es identificar un comportamiento de datos excepcional o inesperado. Por ejemplo, un aumento abrupto en el tráfico en línea puede interpretarse como un signo de congestión del sistema o un posible riesgo de seguridad.

¿Qué tan Beneficiosa Es la Reconocimiento de Patrones en ESP?

Para que los sistemas puedan analizar, comprender y reaccionar en tiempo real ante la avalancha de grandes cantidades de datos en streaming, los sistemas ESP necesitan coincidencia de patrones. Los patrones pueden considerarse abstracciones instantáneas derivadas de flujos de eventos que ayudan a reconocer secuencias o comportamientos importantes dentro de flujos de datos continuos. Dado que el flujo nos llega en “tiempo real”, no puede detenerse y esperar por nosotros. ¡Los datos no esperan a nadie! De hecho, más datos siguen llegando cada pocos segundos o milisegundos, dependiendo de nuestro volumen esperado. Por lo tanto, debemos idear una metodología que encuentre automáticamente patrones útiles de los flujos de eventos entrantes para que, en cuanto ocurra una tendencia, anomalía o evento interesante en este flujo, nos percatemos y podamos actuar/decidir de inmediato.

Toma de Decisiones Instantánea

Las empresas pueden tomar decisiones de inmediato en lugar de esperar un análisis manual al detectar patrones recurrentes a medida que aparecen. Por ejemplo, el sistema de enfriamiento automático de una planta de manufactura podría configurarse para reaccionar cuando detecta una tendencia de aumento de temperaturas, evitando daños a la maquinaria.

Mayor Automatización

Las reacciones automatizadas a eventos o condiciones particulares son posibles gracias a los patrones. Esto reduce la necesidad de intervención humana y permite que los sistemas se autoadministren en respuesta a anomalías, tendencias o eventos detectados. Por ejemplo, basado en tendencias de fraude reconocidas, un sistema de pago en línea puede identificar y bloquear automáticamente transacciones cuestionables.

Mejoras en las Habilidades Predictivas

Las futuras ocurrencias pueden predecirse con la ayuda de reconocimiento de patrones. Los sistemas pueden predecir tendencias, comportamientos de los clientes o posibles problemas del sistema al examinar comportamientos históricos. Por ejemplo, los patrones en el comportamiento de los usuarios en un sitio de comercio electrónico pueden predecir compras futuras, lo que permite promociones dirigidas.

Experiencia de Usuario Mejorada

Identificar patrones de comportamiento de los usuarios en aplicaciones que interactúan con los clientes permite una experiencia fluida y personalizada. Por ejemplo, identificar tendencias de navegación o compra permite recomendaciones personalizadas, lo que aumenta la participación y la felicidad del usuario.

Además, los patrones ayudan en la detección de inconsistencias o irregularidades, que pueden ser signos de peligros o fallos. Las empresas pueden tomar medidas rápidas para reducir riesgos al identificar patrones de actividad anómala en ciberseguridad, lo que ayuda en la detección en tiempo real de posibles brechas o ataques.

Un Rol de la Biblioteca FlinkCEP de Apache Flink

FlinkCEP, una biblioteca construida sobre Apache Flink, ayuda a los usuarios a detectar patrones complejos en flujos de eventos. Apache Flink proporciona una base sólida para el procesamiento de flujos. FlinkCEP se centra en el procesamiento de eventos complejos (CEP) para flujos de datos interminables. Para utilizar FlinkCEP en Apache Flink para el procesamiento de flujos de eventos, debemos seguir estos pasos principales, comenzando por configurar el entorno, definir patrones de eventos y procesar eventos basados en estos patrones. La API de patrones nos permite crear patrones para el flujo de eventos. Con esta API, podemos construir secuencias de patrones complejos para extraer del flujo de entrada. Cada secuencia de patrones complejos consiste en múltiples patrones simples, es decir, patrones que buscan eventos individuales con las mismas propiedades.

Los patrones se dividen en dos tipos: singleton y en bucle. Los patrones singleton coinciden con un evento, mientras que los patrones en bucle pueden coincidir con varios eventos. Por ejemplo, podríamos querer crear un patrón que encuentre una secuencia donde ocurra una transacción grande (más de 50k) antes que una más pequeña. Para conectar el flujo de eventos y el patrón, debemos utilizar la API de PatternStream. Después de aplicar el patrón, podemos usar la función select() para encontrar eventos que lo cumplan. Esto nos permite hacer algo con los patrones que coinciden, como enviar una alerta o activar algún otro tipo de acción. FlinkCEP soporta patrones más complejos como bucles, ventanas de tiempo y ramas (es decir, ejecutar un patrón si otro ha coincidido). Podríamos necesitar ajustar para el rendimiento, a medida que nuestros patrones se vuelven más complejos.

Nota: Puedes leer aquí para obtener más información sobre ejemplos e implementaciones utilizando Java y Scala de Apache Flink Org.

Para Concluir

Aplicar patrones al procesamiento de flujos de eventos es muy valioso, ya que permite a las empresas automatizar tareas, mejorar la eficiencia operativa y tomar decisiones más rápidas y precisas. Con la biblioteca FlinkCEP, no tenemos que hacer todo el seguimiento de la relación entre diferentes eventos nosotros mismos. Más bien, obtenemos una potente interfaz declarativa para definir patrones sobre flujos de eventos y capturar secuencias complejas de eventos a lo largo del tiempo, como un orden de acciones o combinaciones raras. Hay varios desafíos y limitaciones que podemos encontrar al usar FlinkCEP, como la complejidad en la definición de patrones, el manejo del tiempo de eventos, la sobrecarga de rendimiento, etc.

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