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 que é importante para uma aplicação.

Processamento de fluxo de eventos (ESP) refere-se a um método ou técnica para transmitir os dados em tempo real conforme passam por um sistema. O principal objetivo do ESP é focar no objetivo principal de tomar ação sobre os dados conforme chegam. Isso permite análises e ações em tempo real, o que é importante em cenários onde a resposta de baixa latência é um pré-requisito, por exemplo, detecção de fraude, monitoramento e sistemas de tomada de decisão automatizados. 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 que fluem continuamente, chamamos de “padrão” no mundo do ESP. Agora, vamos classificar os padrões nestas categorias,

Padrões Baseados em Condições

Esses são reconhecidos quando um conjunto de condições de fluxo de eventos é atendido 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 é depois das 22h. Nesse caso, o sistema pode decidir desligar todas as luzes.

Padrões de Agregação

Quando um grupo de eventos atinge um limite específico, padrões de agregação o mostram. 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

Encontrar sequências de eventos dentro de um intervalo de tempo dado 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 apontar para um possível problema como superaquecimento.

Padrões de Detecção de Anormalidades ou Anomalias

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 congestão 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 ao fluxo de grandes quantidades de dados em streaming, os sistemas ESP precisam de correspondência de padrões. Os padrões podem ser vistos como abstrações instantâneas derivadas de fluxos de eventos que ajudam a reconhecer sequências ou comportamentos importantes dentro de fluxos contínuos de dados. Uma vez que o fluxo está chegando até nós em “tempo real”, ele não pode parar e esperar por nós. Os dados não esperam por ninguém! Na verdade, mais dados continuam chegando a cada poucos segundos ou milissegundos, dependendo do nosso volume esperado. Assim, devemos desenvolver uma metodologia que automaticamente encontre padrões úteis nos fluxos de eventos recebidos, de modo que assim que uma tendência interessante, anomalia ou evento ocorra nesse fluxo, estejamos cientes e possamos agir/decidir imediatamente.

Tomada de Decisão Instantânea

As empresas podem tomar decisões imediatamente em vez de esperar por análises manuais ao identificar padrões recorrentes à medida que aparecem. Por exemplo, o sistema automático de resfriamento de uma planta de manufatura poderia ser configurado para reagir quando detecta uma tendência de aumento de temperaturas, evitando danos às máquinas.

Automação Aprimorada

Reações automáticas a eventos ou condições específicas são possíveis graças aos 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 identificar e bloquear automaticamente transações suspeitas.

Habilidades Preditivas Aprimoradas

As ocorrências futuras podem ser previstas com a ajuda da reconhecimento de padrões. Os 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, permitindo 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 o envolvimento e a felicidade do usuário.

Além disso, os padrões auxiliam na detecção de inconsistências ou irregularidades, que podem ser sinais de perigos ou falhas. As empresas podem agir rapidamente para reduzir os riscos identificando padrões de atividade anômala em segurança cibernética, o que auxilia 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 processamento de streaming. O FlinkCEP foca no processamento de eventos complexos (CEP) para fluxos de dados infinitos. Para usar o FlinkCEP no Apache Flink para processamento de fluxo de eventos, precisamos seguir essas 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 essa API, podemos construir sequências de padrões complexos para extrair do fluxo de entrada. Cada sequência de padrões complexos consiste em múltiplos padrões simples, ou seja, padrões que procuram por eventos individuais com as mesmas propriedades.

Os padrões se dividem em dois tipos: singleton e looping. Padrões singleton correspondem a um evento, enquanto padrões looping podem corresponder a vários eventos. Por exemplo, podemos querer criar um padrão que encontre uma sequência onde uma transação grande (acima de 50k) acontece 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 que correspondem, 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 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 que as empresas automatizem coisas, melhorem a eficiência operacional e tomem decisões mais rápidas e precisas. Com a biblioteca FlinkCEP, não precisamos rastrear todas as relações entre diferentes eventos nós mesmos. Em vez disso, obtemos uma interface declarativa poderosa para definir padrões em fluxos de eventos e capturar sequências complexas de eventos ao longo do tempo, como uma ordem de ações ou combinações raras. Existem vários desafios e limitações que podemos encontrar ao usar o FlinkCEP, como complexidade na definição de padrões, manipulação de tempo de evento, sobrecarga de desempenho, etc.

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