Chiamiamo questo un evento quando un pulsante viene premuto; un sensore rileva un cambiamento di temperatura, o una transazione viene elaborata. Un evento è un’azione o un cambiamento di stato che è importante per un’applicazione.
Elaborazione di flussi di eventi (ESP) si riferisce a un metodo o tecnica per trasmettere i dati in tempo reale mentre passano attraverso un sistema. L’obiettivo principale dell’ESP è concentrarsi sul goal chiave di prendere azioni sui dati man mano che arrivano. Questo consente analisi e azioni in tempo reale, che è importante in scenari in cui una risposta a bassa latenza è un prerequisito, ad esempio, rilevamento di frodi, monitoraggio e sistemi di decisione automatizzati. I modelli giocano un ruolo importante nell’ESP poiché aiutano a individuare sequenze o comportamenti significativi nei dati che continuano a fluire senza sosta.
Come appare il modello di elaborazione di flussi di eventi?
Una sequenza o combinazione ricorrente di eventi che vengono scoperti e elaborati in tempo reale da dati in continuo flusso, lo chiamiamo “modello” nel mondo dell’ESP. Ora, classifichiamo i modelli in queste categorie,
Modelli basati su condizioni
Questi vengono riconosciuti quando un insieme di condizioni del flusso di eventi è soddisfatto entro un certo periodo di tempo. Ad esempio, un sistema di automazione domestica intelligente potrebbe identificare che non c’è stata alcuna movimento in nessuna stanza per le ultime due ore, tutte le porte e finestre sono chiuse, e sono dopo le 10 di sera. In questo caso, il sistema potrebbe decidere di spegnere tutte le luci.
Modelli di aggregazione
Quando un gruppo di eventi raggiunge una soglia specifica, i modelli di aggregazione lo mostrano. Un esempio sarebbe capire quando una quantità specifica di clic su un annuncio all’interno di un periodo di tempo specificato porta a un avviso di campagna o di marketing.
Modelli Temporali o Relativi al Tempo
Trovare sequenze di eventi all’interno di un determinato intervallo di tempo è noto come rilevamento di modelli temporali. Ad esempio, se più sensori di temperatura mostrano variazioni notevoli in un breve periodo di tempo, questo potrebbe indicare un possibile problema come il surriscaldamento.
Modelli di Rilevamento di Anomalie
Lo scopo dei modelli di anomalia è identificare comportamenti dei dati eccezionali o inaspettati. Ad esempio, un aumento improvviso del traffico online può essere interpretato come un segnale di congestione del sistema o un possibile rischio per la sicurezza.
Quanto è utile il riconoscimento di modelli nell’ESP?
Affinché i sistemi possano analizzare, comprendere e reagire in tempo reale al flusso di enormi quantità di dati in streaming, i sistemi ESP necessitano di corrispondenza di modelli. I modelli possono essere considerati come astrazioni istantanee derivate dai flussi di eventi che aiutano a riconoscere sequenze o comportamenti importanti all’interno di flussi di dati continui. Poiché il flusso arriva a noi in “tempo reale”, non può fermarsi e aspettarci. I dati non aspettano nessuno! Infatti, ne arrivano di più ogni pochi secondi o millisecondi, a seconda del volume previsto. Pertanto, dovremmo elaborare una metodologia che trovi automaticamente modelli utili dai flussi di eventi in arrivo, in modo che non appena si verifica un trend, un’anomalia o un evento interessante in questo flusso, ne siamo a conoscenza e possiamo agire/decidere immediatamente.
Decisione Istantanea
Le aziende possono prendere decisioni immediatamente invece di aspettare un’analisi manuale, individuando modelli ricorrenti non appena si presentano. Ad esempio, il sistema di raffreddamento automatico di un impianto di produzione potrebbe essere impostato per reagire quando rileva una tendenza all’aumento delle temperature, evitando danni alla macchina.
Automazione Migliorata
Le reazioni automatizzate a particolari eventi o condizioni sono rese possibili dai modelli. Questo riduce la necessità di intervento umano e consente ai sistemi di autogestirsi in risposta a anomalie, tendenze o eventi rilevati. Ad esempio, basandosi su tendenze di frode riconosciute, un sistema di pagamento online potrebbe identificare e bloccare automaticamente transazioni sospette.
Competenze Predittive Migliorate
Le future occorrenze possono essere predette con l’aiuto del riconoscimento di pattern. I sistemi possono prevedere tendenze, comportamenti dei clienti o possibili problemi di sistema esaminando i comportamenti storici. Ad esempio, i pattern nel comportamento dell’utente su un sito di e-commerce possono predire acquisti futuri, consentendo promozioni mirate.
Miglioramento dell’esperienza utente
Identificare i pattern di comportamento degli utenti nelle applicazioni che interagiscono con i clienti consente un’esperienza fluida e personalizzata. Ad esempio, identificare trend di navigazione o di acquisto consente raccomandazioni su misura, aumentando l’interazione e la felicità dell’utente.
Inoltre, i pattern aiutano a individuare incongruenze o irregolarità, che possono essere segnali di pericoli o guasti. Le aziende possono agire rapidamente per ridurre i rischi identificando pattern di attività anomala nella cybersecurity, che aiuta nella rilevazione in tempo reale di possibili violazioni o attacchi.
Un ruolo della libreria FlinkCEP di Apache Flink
FlinkCEP, una libreria costruita su Apache Flink, aiuta gli utenti a individuare schemi complessi nei flussi di eventi. Apache Flink fornisce una solida base per l’elaborazione dei flussi. FlinkCEP si concentra sull’elaborazione di eventi complessi (CEP) per flussi di dati illimitati. Per utilizzare FlinkCEP in Apache Flink per l’elaborazione dei flussi di eventi, dobbiamo seguire questi passaggi principali, partendo dalla configurazione dell’ambiente, definendo schemi di eventi e elaborando eventi in base a questi schemi. L’API degli schemi ci consente di creare schemi per il flusso di eventi. Con questa API, possiamo costruire sequenze di schemi complessi per estrarre dal flusso di input. Ogni sequenza di schemi complessi è composta da più schemi semplici, cioè schemi che cercano eventi singoli con le stesse proprietà.
Gli schemi si presentano in due tipi: singleton e looping. Gli schemi singleton corrispondono a un evento, mentre gli schemi looping possono corrispondere a più eventi. Ad esempio, potremmo voler creare uno schema che trova una sequenza in cui una grande transazione (oltre 50k) avviene prima di una più piccola. Per connettere il flusso di eventi e lo schema, dobbiamo usare l’API PatternStream. Dopo aver applicato lo schema, possiamo usare la funzione select() per trovare eventi che corrispondono ad esso. Questo ci consente di fare qualcosa con gli schemi che corrispondono, come inviare un avviso o attivare qualche altra forma di azione. FlinkCEP supporta schemi più complessi come cicli, finestre temporali e ramificazioni (cioè, eseguire uno schema se un altro è stato corrisposto). Potremmo dover ottimizzare per le prestazioni, poiché i nostri schemi diventano più complessi.
Nota: Puoi leggere qui per saperne di più su esempi e implementazioni utilizzando Java e Scala da Apache Flink Org.
Per concludere
Applicare modelli al trattamento di flussi di eventi è molto vantaggioso poiché consente alle aziende di automatizzare le operazioni, migliorare l’efficienza operativa e prendere decisioni più veloci e accurate. Con la libreria FlinkCEP non dobbiamo tracciare noi stessi tutte le relazioni tra eventi diversi. Piuttosto, otteniamo un’interfaccia dichiarativa potente per definire modelli su flussi di eventi e catturare sequenze complesse di eventi nel tempo, come un ordine di azioni o combinazioni rare. Ci sono diverse sfide e limitazioni che possiamo incontrare nell’uso di FlinkCEP, come la complessità nella definizione dei modelli, la gestione del tempo degli eventi, il sovraccarico delle prestazioni, ecc.
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Source:
https://dzone.com/articles/detecting-event-stream-patterns-flinkcep