Detectando padrões em fluxos de eventos com FlinkCEP

Chamamos isso de evento quando um botão é pressionado; um sensor detecta uma mudança de temperatura, ou uma transação flui. Um evento é uma ação ou mudança de estado importante para um aplicativo.

Processamento de fluxo de eventos(ESP) refere-se a um método ou técnica para transmitir os dados em tempo real à medida que passam por um sistema. O principal objetivo do ESP é focar no objetivo principal de tomar ação nos dados conforme eles chegam. Isso permite análises e ações em tempo real, o que é importante em cenários onde uma resposta de baixa latência é um pré-requisito, por exemplo, detecção de fraude, monitoramento e sistemas de tomada de decisão automatizada. Os padrões desempenham um grande papel no ESP, pois ajudam a identificar sequências ou comportamentos importantes em dados que continuam fluindo sem parar.

Como é o Padrão de Processamento de Fluxo de Eventos?

Uma sequência recorrente ou combinação de eventos que são descobertos e processados em tempo real a partir de dados continuamente fluindo, chamamos de “padrão” no mundo do ESP. Agora, vamos classificar os padrões nestas categorias,

Padrões Baseados em Condição

Eles são reconhecidos quando um conjunto de condições de fluxo de eventos são atendidas dentro de um determinado período de tempo. Por exemplo, um sistema de automação residencial inteligente poderia identificar que não houve movimento em nenhum cômodo nas últimas duas horas, todas as portas e janelas estão fechadas, e já passou das 22 horas. Neste caso, o sistema pode decidir desligar todas as luzes.

Padrões de Agregação

Quando um grupo de eventos atinge um limite específico, padrões de agregação são mostrados. Um exemplo seria descobrir quando uma quantidade específica de cliques em um anúncio dentro de um período de tempo especificado resulta em um alerta de campanha ou marketing.

Padrões Relacionados ao Tempo ou Temporais

Encontrar sequências de eventos dentro de um determinado intervalo de tempo é conhecido como detecção de padrões temporais. Por exemplo, se vários sensores de temperatura mostrarem variações notáveis em um curto período de tempo, isso poderia indicar um possível problema como superaquecimento.

Padrões de Detecção de Anormalidade ou Anomalia

O objetivo dos padrões de anomalia é identificar comportamentos de dados excepcionais ou inesperados. Por exemplo, um aumento abrupto no tráfego online pode ser interpretado como um sinal de congestionamento do sistema ou um possível risco de segurança.

Quão Beneficial é o Reconhecimento de Padrões em ESP?

Para que os sistemas possam analisar, compreender e reagir em tempo real à enxurrada de grandes volumes de dados em streaming, os sistemas ESP precisam de correspondência de padrões. Padrões podem ser considerados como abstrações instantâneas derivadas de fluxos de eventos que ajudam a reconhecer sequências ou comportamentos importantes dentro de fluxos de dados contínuos. Como o fluxo está vindo em “tempo real”, ele não pode parar e esperar por nós. Os dados não esperam por ninguém! De fato, mais dados continuam chegando a cada poucos segundos ou milissegundos, dependendo do nosso volume esperado. Assim, devemos desenvolver uma metodologia que encontre automaticamente padrões úteis a partir de fluxos de eventos que chegam, para que assim que uma tendência, anomalia ou evento interessante ocorra neste fluxo, possamos tomar conhecimento e agir/decidir imediatamente.

Tomada de Decisão Instantânea

As empresas podem tomar decisões imediatamente, em vez de esperar pela análise manual, ao identificar padrões recorrentes à medida que aparecem. Por exemplo, o sistema automático de resfriamento de uma planta de fabricação pode ser configurado para reagir quando detecta uma tendência de aumento de temperaturas, evitando danos à maquinaria.

Automação Aprimorada

Reações automatizadas a eventos ou condições específicas são possibilitadas por padrões. Isso reduz a necessidade de intervenção humana e permite que os sistemas se autogerenciem em resposta a anomalias, tendências ou eventos detectados. Por exemplo, com base em tendências de fraude reconhecidas, um sistema de pagamento online pode automaticamente identificar e bloquear transações suspeitas.

Habilidades Preditivas Aprimoradas

As futuras ocorrências podem ser previstas com a ajuda da reconhecimento de padrões. Sistemas podem prever tendências, comportamento do cliente ou possíveis problemas no sistema examinando comportamentos históricos. Por exemplo, padrões no comportamento do usuário em um site de comércio eletrônico podem prever compras futuras, possibilitando promoções direcionadas.

Experiência do Usuário Aprimorada

A identificação de padrões de comportamento do usuário em aplicativos que interagem com os clientes possibilita uma experiência suave e personalizada. Por exemplo, identificar tendências de navegação ou de compra permite recomendações personalizadas, o que aumenta a participação e a satisfação do usuário.

Além disso, os padrões auxiliam na detecção de inconsistências ou irregularidades, que podem ser sinais de perigos ou falhas. Empresas podem agir rapidamente para reduzir riscos identificando padrões de atividade anômala em cibersegurança, o que ajuda na detecção em tempo real de possíveis violações ou ataques.

Um Papel da Biblioteca FlinkCEP do Apache Flink

O FlinkCEP, uma biblioteca construída sobre Apache Flink, ajuda os usuários a identificar padrões complexos em fluxos de eventos. O Apache Flink fornece uma base sólida para o processamento de fluxos. O FlinkCEP concentra-se no processamento de eventos complexos (CEP) para fluxos de dados intermináveis. Para usar o FlinkCEP no Apache Flink para o processamento de fluxo de eventos, precisamos seguir estas etapas principais, começando pela configuração do ambiente, definição de padrões de eventos e processamento de eventos com base nesses padrões. A API de padrões nos permite criar padrões para o fluxo de eventos. Com esta API, podemos construir sequências de padrões complexos para extrair do fluxo de entrada. Cada sequência de padrão complexo consiste em vários padrões simples, ou seja, padrões em busca de eventos individuais com as mesmas propriedades.

Os padrões são de dois tipos: singleton e de looping. Os padrões singleton correspondem a um evento, enquanto os padrões de looping podem corresponder a vários eventos. Por exemplo, podemos querer criar um padrão que encontre uma sequência onde uma grande transação (acima de 50k) ocorre antes de uma menor. Para conectar o fluxo de eventos e o padrão, devemos usar a API PatternStream. Após aplicar o padrão, podemos usar a função select() para encontrar eventos que correspondam a ele. Isso nos permite fazer algo com os padrões correspondentes, como enviar um alerta ou acionar algum outro tipo de ação. O FlinkCEP suporta padrões mais complexos como loops, janelas de tempo e bifurcações (ou seja, executar um padrão se outro tiver correspondido). Podemos precisar ajustar para o desempenho, à medida que nossos padrões se tornam mais complexos.

Nota: Você pode ler aqui para aprender mais sobre exemplos e implementações usando Java e Scala do Apache Flink Org.

Para Concluir

Aplicar padrões ao processamento de fluxo de eventos é muito valioso, pois permite às empresas automatizar processos, melhorar a eficiência operacional e tomar decisões mais rápidas e precisas. Com a biblioteca FlinkCEP, não precisamos rastrear todas as relações entre diferentes eventos manualmente. Em vez disso, obtemos uma poderosa interface declarativa para definir padrões sobre fluxos de eventos e capturar sequências complexas de eventos ao longo do tempo, como uma sequência de ações ou combinações raras. Existem vários desafios e limitações que podemos encontrar ao usar o FlinkCEP, como a complexidade em definir padrões, o tratamento de tempo de evento, o overhead de desempenho, etc.

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