Détection de motifs dans les flux d’événements avec FlinkCEP

Nous appelons cela un événement lorsqu’un bouton est pressé; un capteur détecte un changement de température, ou une transaction circule. Un événement est une action ou un changement d’état important pour une application.

Le traitement des flux d’événements (ESP) fait référence à une méthode ou technique pour diffuser les données en temps réel au fur et à mesure qu’elles passent à travers un système. L’objectif principal de l’ESP est de se concentrer sur le but principal d’agir sur les données à mesure qu’elles arrivent. Cela permet des analyses et des actions en temps réel, ce qui est important dans des scénarios où une réponse à faible latence est une condition préalable, par exemple, la détection de la fraude, la surveillance et les systèmes de prise de décision automatisés. Les motifs jouent un rôle important dans l’ESP car ils aident à repérer les séquences ou comportements importants dans les données qui continuent de circuler sans interruption.

À quoi ressemble le motif de traitement des flux d’événements?

Une séquence récurrente ou une combinaison d’événements découverts et traités en temps réel à partir de données en continu, nous l’appelons un « motif » dans le monde de l’ESP. Maintenant, classifions les motifs dans ces catégories,

Modèles basés sur des conditions

Ces modèles sont reconnus lorsque un ensemble de conditions de flux d’événements sont satisfaites dans un certain laps de temps. Par exemple, un système d’automatisation de maison intelligente pourrait identifier qu’il n’y a eu aucun mouvement dans une pièce au cours des deux dernières heures, que toutes les portes et fenêtres sont fermées, et qu’il est après 22 heures. Dans ce cas, le système pourrait décider d’éteindre toutes les lumières.

Modèles d’agrégation

Lorsqu’un groupe d’événements atteint un seuil spécifique, les schémas d’agrégation le montrent. Un exemple serait de déterminer quand une quantité spécifique de clics sur une publicité dans une période de temps définie déclenche une alerte de campagne ou de marketing.

Schémas liés au temps ou temporels

La détection de séquences d’événements dans un laps de temps donné est connue sous le nom de détection de schémas temporels. Par exemple, si plusieurs capteurs de température montrent des variations notables dans un court laps de temps, cela pourrait indiquer un problème potentiel comme la surchauffe.

Schémas de détection d’abnormalité ou d’anomalie

Le but des schémas d’anomalie est d’identifier un comportement de données exceptionnel ou inattendu. Par exemple, une augmentation soudaine du trafic en ligne peut être interprétée comme un signe de congestion du système ou un risque de sécurité potentiel.

Quelle est l’importance de la reconnaissance des schémas en ESP?

Pour que les systèmes puissent analyser, comprendre et réagir en temps réel au flot massif de données en continu, les systèmes ESP ont besoin de la correspondance de motifs. Les motifs peuvent être considérés comme des abstractions instantanées dérivées des flux d’événements qui aident à reconnaître les séquences ou comportements importants au sein de flux de données continus. Comme le flux nous arrive en « temps réel », il ne peut pas s’arrêter et attendre pour nous. Les données n’attendent personne ! En fait, elles continuent à arriver toutes les quelques secondes ou millisecondes, en fonction de notre volume attendu. Ainsi, nous devrions mettre en place une méthodologie qui trouve automatiquement des motifs utiles à partir des flux d’événements entrants afin que dès qu’une tendance intéressante, une anomalie ou un événement se produisent dans ce flux, nous en soyons informés et puissions agir/décider immédiatement.

Décision Instantanée

Les entreprises peuvent prendre des décisions immédiatement plutôt que d’attendre une analyse manuelle en repérant les motifs récurrents au fur et à mesure de leur apparition. Par exemple, un système de refroidissement automatique d’une usine de fabrication pourrait être programmé pour réagir lorsqu’il détecte une tendance à la hausse des températures, évitant ainsi des dommages aux machines.

Automatisation Améliorée

Les réactions automatisées à des événements ou conditions particuliers sont rendues possibles par les motifs. Cela réduit le besoin d’intervention humaine et permet aux systèmes de s’auto-gérer en réponse aux anomalies, tendances ou événements détectés. Par exemple, sur la base des tendances de fraude reconnues, un système de paiement en ligne peut automatiquement identifier et bloquer des transactions douteuses.

Amélioration des Compétences Prédictives

Les futures occurrences peuvent être prédites à l’aide de la reconnaissance de motifs. Les systèmes peuvent prédire les tendances, le comportement des clients ou les éventuels problèmes système en examinant les comportements passés. Par exemple, les motifs de comportement des utilisateurs sur un site de commerce électronique peuvent prédire les achats futurs, permettant ainsi des promotions ciblées.

Expérience Utilisateur Améliorée

L’identification des motifs de comportement des utilisateurs dans les applications qui interagissent avec les clients permet une expérience fluide et personnalisée. Par exemple, l’identification des tendances de navigation ou d’achat permet des recommandations sur mesure, ce qui améliore l’engagement et le bonheur des utilisateurs.

De plus, les motifs aident à détecter les incohérences ou les irrégularités, qui peuvent être des signes de dangers ou de défaillances. Les entreprises peuvent prendre des mesures rapides pour réduire les risques en identifiant les motifs d’activité anormale en cybersécurité, ce qui facilite la détection en temps réel des possibles violations ou attaques.

Un Rôle de la Bibliothèque FlinkCEP d’Apache Flink

FlinkCEP, une bibliothèque construite sur Apache Flink, aide les utilisateurs à repérer des schémas complexes dans les flux d’événements. Apache Flink offre une base solide pour le traitement des flux. FlinkCEP se concentre sur le traitement d’événements complexes (CEP) pour les flux de données infinis. Pour utiliser FlinkCEP dans Apache Flink pour le traitement des flux d’événements, nous devons suivre ces étapes principales, en commençant par la mise en place de l’environnement, la définition des motifs d’événements et le traitement des événements en fonction de ces motifs. L’API de motifs nous permet de créer des motifs pour le flux d’événements. Avec cette API, nous pouvons construire des séquences de motifs complexes pour extraire du flux d’entrée. Chaque séquence de motifs complexes se compose de plusieurs motifs simples, c’est-à-dire de motifs recherchant des événements individuels avec les mêmes propriétés.

Les motifs se présentent sous deux types : singleton et en boucle. Les motifs singleton correspondent à un événement, tandis que les motifs en boucle peuvent correspondre à plusieurs événements. Par exemple, nous pourrions vouloir créer un motif qui trouve une séquence où une grande transaction (plus de 50k) se produit avant une plus petite. Pour connecter le flux d’événements et le motif, nous devons utiliser l’API PatternStream. Après avoir appliqué le motif, nous pouvons utiliser la fonction sélectionner() pour trouver les événements qui correspondent. Cela nous permet d’agir sur les motifs qui correspondent, comme envoyer une alerte ou déclencher un autre type d’action. FlinkCEP prend en charge des motifs plus complexes comme les boucles, les fenêtres temporelles et les branches (c’est-à-dire exécuter un motif si un autre a correspondu). Nous pourrions avoir besoin d’ajuster pour les performances, à mesure que nos motifs deviennent plus complexes.

Note: Vous pouvez lire ici pour en savoir plus sur des exemples et des mises en œuvre utilisant Java et Scala d’Apache Flink Org.

Conclusion

L’application de motifs au traitement des flux d’événements est très précieuse car elle permet aux entreprises d’automatiser des tâches, d’améliorer l’efficacité opérationnelle et de prendre des décisions plus rapides et plus précises. Avec la bibliothèque FlinkCEP, nous n’avons pas à effectuer le suivi de la relation entre différents événements nous-mêmes. Au contraire, nous obtenons une interface déclarative puissante pour définir des motifs sur les flux d’événements et capturer des séquences complexes d’événements dans le temps, tels qu’un ordre d’actions ou des combinaisons rares. Il existe plusieurs défis et limitations auxquels nous pouvons être confrontés lors de l’utilisation de FlinkCEP, tels que la complexité de la définition des motifs, la gestion du temps d’événement, les coûts de performance, etc.

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