זיהוי דפוסים בזרמי אירועים עם FlinkCEP

אנו קוראים לכך אירוע כאשר לוחצים על כפתור; חיישן זוהה שינוי בטמפרטורה, או עסקה זורמת. אירוע הוא פעולה או שינוי מצב שחשוב ליישום. 

עיבוד זרמים של אירועים (ESP) מתייחס לשיטה או טכניקה להעברת הנתונים בזמן אמת כשהם עוברים דרך מערכת. המטרה העיקרית של ESP היא להתמקד במטרה העיקרית של לפעול על הנתונים כאשר הם מגיעים. זה מאפשר ניתוח ופעולה בזמן אמת, שחשוב בתרחישים שבהם יש דרישה לתגובה בלטנס נמוך, למשל, איתור הונאה, מעקב ומערכות קבלת החלטות אוטומטיות. תבניות משחקות תפקיד חשוב ב-ESP מאחר שהן עוזרות לזהות רצפים או התנהגויות חשובות בנתונים שממשיכים לזרום באופן בלתי פוסק.

כיצד נראה תבנית עיבוד זרם של אירועים?

רצפי אירועים חוזרים או קומבינציה של אירועים שנגלו ומעובדים בזמן אמת מתוך נתונים שמזרים באופן רציף, אנו קוראים לזה "תבנית" בעולם של ESP. עכשיו, נסו לסווג את התבניות לקטגוריות אלו,

תבניות המבוססות על תנאים 

הן מוכרות כאשר סדרת תנאי זרם אירועים נפגעים בתקופת זמן מסוימת. לדוגמה, מערכת אוטומציה חכמה לבית יכולה לזהות שלא הייתה תנועה בשום חדר במשך שעתיים האחרונות, כל הדלתות והחלונות סגורים, וזה לאחר 10 בערב. במקרה זה, המערכת עשויה להחליט לכבות את כל האורות.

תבניות איסוף

כאשר קבוצת אירועים מגיעה לסף ספציפי, תבניות איגוד מציגות את זה. דוגמה אחת היא לגלות מתי כמות ספציפית של לחיצות על פרסומת בתקופה נתונה מביאה להתראת קמפיין או שיווק.

תבניות הזמן או תבניות זמניות

למצוא רצפי אירועים במסגרת זמן נתונה נקרא גילוי תבניות זמני. לדוגמה, אם מספר חיישני טמפרטורה מציגים שינויים משמעותיים בתקופה קצרה, זה עשוי לרמוז על בעיה אפשרית כמו חימום יתר.

תבניות זיהוי חריגויות או אנומליות

המטרה של תבניות אנומליות היא לזהות התנהגות נתונים יוצאת דופן או בלתי צפויה. לדוגמה, עליה פתאומית בתעבורת מקוונת יכולה להיות מבונה כסימן לאובדן קצב במערכת או סיכון אבטחה אפשרי.

כמה מועיל הוא זיהוי תבניות ב-ESP?

כדי שהמערכות יוכלו לנתח, להבין ולפעול בזמן אמת לשטף של כמויות עצומות של נתונים זורמים, נדרשות למערכות ESP התאמת דפוסים. דפוסים ניתכנו להיות כיווני רגע שנגזרים מזרמי אירועים שעוזרים לזהות רצפים חשובים או התנהגויות בתוך זרמי נתונים רציפים. מאחר שהזרם מגיע אלינו ב"זמן אמת", הוא לא יכול לעצור ולחכות לנו. נתונים לא מחכים לאף אחד! למעשה, עוד ועוד מתקבלים כל מספר שניות או מילישניות, תלוי במנת הצפויה שלנו. לכן, עלינו ליצור מתודולוגיה שמוצאת באופן אוטומטי דפוסים שימושיים מזרמי האירועים הנכנסים כך שכאשר מתרחש טרנד מעניין, חריג או אירוע בזרם זה, אנו מתערערים ומפעילים/מחליטים מיד.

קבלת החלטות מיידיות

עסקים עשויים לקבל החלטות מיידיות במקום לחכות לניתוח ידני על ידי זיהוי דפוסים חוזרים כשהם מתרחשים. לדוגמה, מערכת קירור אוטומטית של מפעל ייצור עשויה להתכוון לפעול כאשר היא זוהה טרנד של עליית טמפרטורות, ובכך למנוע נזק למכונות.

שיפור באוטומציה

תגובות אוטומטיות לאירועים או תנאים מסוימים מתאפשרות באמצעות דפוסים. זה יפחית את הצורך בהתערבות אנושית ויאפשר למערכות לנהל את עצמן באופן עצמאי תוך תגובה לחריגויות, טרנדים או אירועים שזוהו. לדוגמה, על סמך טרנדים של הונאה מוכרים, מערכת תשלומים מקוונת עשויה לזהות באופן אוטומטי ולחסום עסקאות מודועות.

שיפור ביכולות חיזוי

התרחשויות עתידיות ניתן לחזות בעזרת זיהוי תבניות. מערכות יכולות לחזות מגמות, התנהגות לקוחות, או בעיות אפשריות במערכת על ידי בדיקת התנהגויות היסטוריות. לדוגמה, תבניות בהתנהגות המשתמשים באתר סחר אלקטרוני יכולות לחזות רכישות עתידיות, מאפשרות קידום ממוקד.

חוויית משתמש משופרת

זיהוי תבניות בהתנהגות המשתמשים ביישומים שמתקשרים עם לקוחות מאפשר חוויית משתמש חלקה ומותאמת אישית. לדוגמה, זיהוי מגמות דפדופ או רכישה מאפשר המלצות מותאמות, שמעלות את ההתעמקות והאושר של המשתמשים.

בנוסף, תבניות מסייעות בזיהוי חוסר עקביות או אי סדר, שעשויים להיות אותות לסכנות או כשלים. עסקים יכולים לפעול מהר כדי להפחית סיכונים על ידי זיהוי תבניות של פעילות חריגה בסייברביזנס, שמסייע בזיהוי בזמן אמת של פריצות או התקפות אפשריות.

תפקיד של ספריית FlinkCEP של Apache Flink

FlinkCEP, ספרייה בנויה על Apache Flink, מסייעת למשתמשים לזהות תבניות מורכבות בזרמי אירועים. Apache Flink מספקת יסוד חזק עבור עיבוד זרמים. FlinkCEP מתמקדת בעיבוד אירועים מורכב (CEP) עבור זרמי נתונים אינסופיים. כדי להשתמש ב־FlinkCEP ב־Apache Flink עבור עיבוד זרמי אירועים, עלינו לעקוב אחר השלבים העיקריים האלה, החל מהגדרת סביבת העבודה, הגדרת תבניות אירועים, ועיבוד אירועים בהתבסס על התבניות הללו. API התבניות מאפשר לנו ליצור תבניות עבור זרם האירועים. באמצעות API זה, אנו יכולים לבנות רצפי תבניות מורכבים כדי לחלץ מזרם הקלט. כל רצף תבניות מורכב כולל מספר תבניות פשוטות, כלומר, תבניות שמחפשות אירועים פרטיים עם אותן מאפיינים.

התבניות מתקיימות בשני סוגים: תבניות יחידות ותבניות שחוזרות. תבניות היחידות מתאימות לאירוע אחד, בעוד שתבניות השחוזרות יכולות להתאים למספר אירועים. לדוגמה, ייתכן שנרצה ליצור תבנית שמוצאת רצפים בהם תהליך גדול (מעל 50k) מתרחש לפני תהליך קטן. כדי לחבר את זרם האירועים והתבנית, עלינו להשתמש ב־API של PatternStream. לאחר החיבור של התבנית, אנו יכולים להשתמש בפונקציית select() כדי למצוא אירועים המתאימים לה. זה מאפשר לנו לעשות משהו עם התבניות המתאימות, כגון שליחת התראה או הפעלת סוג אחר של פעולה. FlinkCEP תומך בתבניות מורכבות יותר כמו לולאות, חלונות זמן, וענפים (כלומר, ביצוע תבנית אחת אם תבנית אחרת התאימה). ייתכן שיהיה עלינו להתאים לביצוע, מאחר וככל שהתבניות שלנו מורכבות יותר.

הערה: ניתן לקרוא כאן כדי ללמוד עוד על דוגמאות ויישומים באמצעות Java ו־Scala מאת Apache Flink Org.

סיכום

החלפת תבניות לעיבוד זרמי אירועים יכולה להיות ערכית מאוד מאחר והיא מאפשרת לחברות לאוטומטזציה של פעולות, שיפור ביעילות התפעולית וקבלת החלטות מהירות ומדויקות יותר. עם ספריית FlinkCEP אנו לא צריכים לעשות את כל המעקב אחר הקשר בין אירועים שונים בעצמנו. במקום זאת, אנו מקבלים ממשק דקלרטיבי עוצמתי להגדרת תבניות מעל זרמי האירועים ולתפוס רצפים מורכבים של אירועים לאורך זמן, כגון סדר פעולות או שילובים נדירים. ישנם אתגרים ומגבלות שאנו עשויים להתמודד עימם בעת שימוש ב־FlinkCEP, כגון ריכוז בהגדרת תבניות, טיפול בזמן האירוע, עלות ביצועים נוספת, וכדומה.

אנא תן לכתבה זו לייק ושתף אותה אם אתה חושב שהיא מועילה!