Traitement d’événements complexes
Le traitement d’événements complexes également appelé traitement d’événements, de flux ou de flux d’événements est l’utilisation de la technologie pour interroger des données avant de les stocker dans une base de données ou, dans certains cas, sans qu’elles ne soient jamais stockées.Le traitement d’événements complexes est un outil organisationnel qui permet d’agréger un grand nombre d’informations différentes et qui identifie et analyse les relations de cause à effet entre les événements en temps réel. CEP fait correspondre en permanence les événements entrants à un modèle et fournit un aperçu de ce qui se passe. et vous permet de prendre des mesures efficaces de manière proactive.
Les événements complexes sont généralement liés à des événements commerciaux importants, ce qui implique qu’ils seront traités en temps réel ou au moins dans quelque chose qui s’approche du temps réel.
Principaux domaines d’application pour le Traitement d’événements complexes :
- Le suivi des activités commerciales vise à identifier les problèmes et les opportunités à un stade précoce en surveillant les processus métier et d’autres ressources critiques.
- Réseaux de capteurs utilisés pour la surveillance d’installations industrielles. Ceux-ci sont généralement dérivés de mesures numériques brutes.
- Données de marché telles que les prix des actions ou des matières premières; elles doivent être dérivées de plusieurs événements et de leurs relations par le biais du CEP.
Les Outils les Plus couramment utilisés pour le Traitement d’événements Complexes Sont:
- Apache Spark Streaming utilisé par Databricks
- Apache Flink utilisé par data Artisans
- Apache Samza utilisé par LinkedIn
- Apache Storm utilisé par Twitter
- Hadoop/MapReduce.
- Amazon Kinesis Analytics
- Microsoft Azure Stream Analytics, Stream Insight
- Serveur de traitement d’événements complexes Big Data Interstage logiciel Fujitsu
- IBM Streams, Operational Decision Manager
- Oracle Stream Analytics et Stream Explore
Le traitement d’événements complexes est principalement utilisé pour répondre aux exigences suivantes : La latence doit être faible. On s’attend généralement à ce qu’il soit inférieur à quelques millisecondes, mais parfois nous pouvons avoir aussi peu que moins d’une milliseconde, entre le moment où un événement arrive et le moment où il est traité.Le volume d’événements d’entrée par seconde est assez élevé. Nous pouvons généralement nous attendre à avoir des centaines, voire quelques milliers d’événements par seconde.Les modèles d’événements à détecter sont complexes: tels que des modèles basés sur des relations temporelles ou spatiales.
