Мы называем это событием, когда нажимается кнопка; датчик обнаруживает изменение температуры или происходит транзакция. Событие – это действие или изменение состояния, важное для приложения.
Обработка потока событий (ESP) относится к методу или технике потоковой передачи данных в реальном времени по мере их прохождения через систему. Основная цель ESP – сосредоточиться на ключевой цели принятия действий по данным по мере их поступления. Это позволяет осуществлять аналитику и действия в реальном времени, что важно в сценариях, где низкая задержка является предпосылкой, например, в обнаружении мошенничества, мониторинге и автоматизированных системах принятия решений. Шаблоны играют большую роль в ESP, так как они помогают выявлять важные последовательности или поведения в данных, которые продолжают поступать непрерывно.
Как выглядит шаблон обработки потока событий?
Повторяющаяся последовательность или комбинация событий, обнаруженных и обработанных в реальном времени из непрерывно поступающих данных, мы называем “шаблоном” в мире ESP. Теперь давайте классифицируем шаблоны по следующим категориям,
Шаблоны на основе условий
Они распознаются, когда удовлетворяются определенные условия потока событий в течение определенного времени. Например, система умного дома может определить, что в любой комнате не было движения в течение последних двух часов, все двери и окна закрыты, и сейчас после 22:00. В этом случае система может решить выключить все свет.
Шаблоны агрегации
Когда группа событий достигает определенного порога, это отражается на паттернах агрегации. Один из примеров – определение момента, когда определенное количество кликов по рекламе в течение определенного периода времени приводит к уведомлению о кампании или маркетинговом оповещении.
Временные или временные паттерны
Поиск последовательностей событий в заданном временном интервале известен как обнаружение временных паттернов. Например, если несколько датчиков температуры показывают значительные изменения в короткий период времени, это может указывать на возможную проблему, такую как перегрев.
Аномальные или отклоняющиеся паттерны обнаружения
Цель аномальных паттернов – выявить исключительное или неожиданное поведение данных. Например, резкое увеличение онлайн-трафика может быть интерпретировано как признак системной перегрузки или возможного риска безопасности.
На сколько полезно распознавание паттернов в ESP?
Для того чтобы системы могли анализировать, понимать и реагировать в реальном времени на поток огромных объемов потоковых данных, системам ESP необходимо использовать сопоставление шаблонов. Шаблоны можно рассматривать как абстракции моментальных снимков, полученных из потоков событий, которые помогают распознавать важные последовательности или поведения в непрерывных потоках данных. Поскольку поток поступает к нам в “реальном времени”, он не может останавливаться и ждать нас. Данные ни на кого не ждут! Фактически, новые данные постоянно поступают каждые несколько секунд или миллисекунд, в зависимости от нашего ожидаемого объема. Поэтому нам следует разработать методологию, которая автоматически находит полезные шаблоны из поступающих потоков событий, чтобы как только в этом потоке происходит интересный тренд, аномалия или событие, мы становимся в курсе и можем немедленно действовать/принимать решения.
Мгновенное принятие решений
Бизнесы могут принимать решения мгновенно, не дожидаясь ручного анализа, выявляя повторяющиеся шаблоны по мере их появления. Например, автоматическая система охлаждения производственного завода может быть настроена на реакцию при обнаружении тенденции к повышению температуры, что спасает оборудование от повреждений.
Улучшенная автоматизация
Автоматические реакции на определенные события или условия становятся возможными благодаря шаблонам. Это уменьшает необходимость человеческого вмешательства и позволяет системам самостоятельно управляться в ответ на обнаруженные аномалии, тенденции или события. Например, на основе распознанных тенденций мошенничества онлайн-платежная система может автоматически идентифицировать и блокировать сомнительные транзакции.
Улучшенные навыки прогнозирования
Будущие события можно предсказать с помощью распознавания образцов. Системы могут предсказывать тенденции, поведение клиентов или возможные проблемы системы, анализируя исторические данные. Например, образцы поведения пользователей на сайте электронной коммерции могут предсказать будущие покупки, обеспечивая целевые продвижения.
Улучшенный пользовательский опыт
Выявление образцов поведения пользователей в приложениях, взаимодействующих с клиентами, обеспечивает гладкий и настроенный опыт. Например, выявление тенденций в просмотре или покупках позволяет делать индивидуальные рекомендации, что повышает вовлеченность и удовлетворенность пользователей.
Кроме того, образцы помогают выявлять несоответствия или нерегулярности, которые могут быть признаками опасности или сбоев. Бизнесы могут быстро реагировать на уменьшение рисков, выявляя образцы аномальной активности в кибербезопасности, что помогает в обнаружении возможных нарушений или атак в реальном времени.
Роль библиотеки FlinkCEP Apache Flink
FlinkCEP, библиотека, построенная на Apache Flink, помогает пользователям обнаруживать сложные шаблоны в потоках событий. Apache Flink обеспечивает прочное основание для обработки потоков. FlinkCEP фокусируется на комплексной обработке событий (CEP) для бесконечных потоков данных. Чтобы использовать FlinkCEP в Apache Flink для обработки потоков событий, нам нужно следовать этим основным шагам, начиная с настройки среды, определения шаблонов событий и обработки событий на основе этих шаблонов. API шаблонов позволяет нам создавать шаблоны для потока событий. С помощью этого API мы можем создавать сложные последовательности шаблонов для извлечения из входного потока. Каждая сложная последовательность шаблонов состоит из нескольких простых шаблонов, то есть шаблонов, ищущих отдельные события с теми же свойствами.
Шаблоны бывают двух типов: одиночные и циклические. Одиночные шаблоны соответствуют одному событию, в то время как циклические шаблоны могут соответствовать нескольким событиям. Например, мы можем хотеть создать шаблон, который находит последовательность, где крупная транзакция (более 50 тыс.) происходит перед более мелкой. Чтобы соединить поток событий и шаблон, мы должны использовать API PatternStream. После применения шаблона мы можем использовать функцию select() для поиска событий, которые ему соответствуют. Это позволяет нам что-то сделать с соответствующими шаблонам, такое как отправка предупреждения или запуск какого-либо другого действия. FlinkCEP поддерживает более сложные шаблоны, такие как циклы, временные окна и ветви (то есть выполнение одного шаблона, если другой соответствует). Мы можем потребоваться настраивать для производительности, так как наши шаблоны становятся более сложными.
Примечание: Вы можете прочитать здесь , чтобы узнать больше об примерах и применениях с использованием Java и Scala из Apache Flink Org.
Подводя итоги
Применение шаблонов к обработке потоков событий очень ценно, поскольку это позволяет компаниям автоматизировать процессы, улучшить операционную эффективность и принимать более быстрые и точные решения. С библиотекой FlinkCEP нам не нужно отслеживать все взаимосвязи между различными событиями сами. Вместо этого мы получаем мощный декларативный интерфейс для определения шаблонов над потоками событий и захвата сложных последовательностей событий во времени, таких как последовательность действий или редкие комбинации. При использовании FlinkCEP мы можем столкнуться с несколькими проблемами и ограничениями, такими как сложность в определении шаблонов, обработка времени событий, накладные расходы на производительность и т. д.
Поставьте лайк этой статье и поделитесь ею, если считаете ее полезной!
Source:
https://dzone.com/articles/detecting-event-stream-patterns-flinkcep