Потоковая передача данных — это общение между отправителем и получателем через один или несколько потоков данных. Возникает вопрос: «В чем именно важность такого потока в деловом мире?». Такие потоки представляют собой не что иное, как последовательность сигналов с цифровым кодированием, гарантирующих, что данные, проходящие от источника к месту назначения, непрерывно анализируются и обрабатываются в режиме реального времени и с более высокой скоростью передачи данных. Это одна из причин, по которой организации всегда готовы инвестировать в такие инструменты или фреймворки и не игнорировать потоковые данные и связанные с ними преимущества, к которым можно получить доступ через смартфон, ноутбук или даже сенсорные панели.
Действительно, с помощью этих инструментов организации (либо работающие в более крупном масштабе с более чем 250 сотрудниками или в меньшем масштабе, имея всего 15 сотрудников) могут анализировать ценную информацию о своих клиентах из огромного количества данных, легко доступных через Интернет. Хотите узнать об этих гибких и искусственно интеллектуальных инструментах потоковой передачи данных в реальном времени? Взгляните на те, которые упомянуты ниже, которые вполне адаптируются к задачам отрасли в реальном времени, тем самым помогая многим предприятиям повысить операционную эффективность на глобальном уровне без ущерба для качества обработки данных.
1. Azure Stream Analytics
Эти данные в реальном времени потоковые архитектуры инструмента Microsoft Azure поток Analytics может масштабируемо генерировать потоки данных из различных источников данных, например — мобильных устройств. Кроме того, компоненты архитектуры потоковой передачи данных, такие как Azure Stream Analytics, Cosmo DB, могут выполнять такие задачи, как чтение потоков данных, анализ полного набора исторических данных.
Интересно, что компании могут идентифицировать в конструкции инструмента различные возможности машинного обучения, с помощью которых менеджеры и аналитики теперь могут прогнозировать значимые для отрасли результаты без необходимости их явного программирования. Все, что вы можете сделать сейчас, это проверить его тарифные планы в соответствии с требованиями вашего бизнеса.
2. Amazon Kinesis
Amazon Kinesis с его потоками данных может собирать и обрабатывать потоковые данные в виде записей данных в режиме реального времени. Кроме того, это гибкая, полностью управляемая платформа для предприятий, поскольку они могут уверенно развертывать модели машинного обучения для лучшего выявления закономерностей в существующих данных. Кроме того, в этом масштабируемом инструменте потоковой передачи данных есть и другие возможности:
- Kinesis Analytics — анализируйте и обрабатывайте потоковые данные в реальном времени с помощью операционных возможностей стандартного языка SQL.
- Kinesis Firehouse — загружайте потоковые данные в Amazon S3, Amazon Redshift и другие веб-службы Amazon.
- Kinesis Streams — для непрерывной обработки данных в реальном времени. Попробуйте создать потоки Kinesis с помощью библиотеки Kinesis Producer Library (KPL).
3. Apache Kafka
Apache Kafka — это платформа распределенной потоковой передачи данных с открытым исходным кодом, которую компании могут использовать для обработки потоков данных в реальном времени. Кроме того, его шаблоны обработки данных полезны для генерации данных в режиме реального времени, поступающих из различных источников, таких как веб-сайты, мобильные устройства. И вот хорошие новости — развертывание Apache Kafka в облаке или локально !!
Думаю, поддерживает ли инструмент API для гибкой передачи данных !! Да, их четыре.
Первый, Producer API, полезен при публикации потока данных по темам Kafka. Второй, Consumer API, позволяет различным приложениям подписываться на определенное количество тем Kafka для обработки потока записей данных. Говоря о третьем, то есть Streams API, вы лучше назовете его потоковым процессором, мощно преобразующим входной поток данных в выходные темы Kafka. И последний Connect API, который вы можете использовать для создания повторно используемых производителей / потребителей, соединяющих темы Kafka со своими приложениями для потоковой передачи данных в режиме реального времени.
4. IBM Stream Analytics
IBM Stream Analytics может помочь вам создавать настраиваемые потоковые приложения в реальном времени. На основе IBM® Streams можно уверенно использовать эту платформу потоковой аналитики для анализа, приема или сопоставления информации, поступающей из многочисленных источников данных в режиме реального времени.
Плюсы:
- Отличный, интуитивно понятный интерфейс визуального программирования
- Широкие возможности подключения к данным для подключения практически к любому источнику данных, включая структурированные и неструктурированные.
- Аналитические инструменты для ускорения разработки приложений потоковой передачи данных с помощью таких языков, как Scala, Python и Java.
5. Confluent
Confluent с возможностями машинного обучения может хорошо отслеживать и обновлять огромные объемы данных, которые непрерывно умножаются с ошеломляющей скоростью каждый день, каждую минуту. Несомненно, этот инструмент потоковой передачи данных — идеальный выбор для компаний, которые стремятся справиться со своими бизнес-требованиями на сложном уровне — путем перевода своих операций с методов пакетной обработки на методы, известные как потоковая передача данных. В дополнение ко всему, Confluent может уверенно:
- Обеспечение продаж, маркетинга и бизнес-аналитики вместе с мониторингом журналов
- Отслеживайте активность клиентов / пользователей как событие в реальном времени
- Поддержка SIEM, т.е. информация о безопасности и управление событиями
6. Google Cloud Dataflow
Google Cloud Dataflow — это полностью управляемый облачный инструмент потоковой передачи данных, предлагаемый Google. Оснащенный Python 3 (третья версия универсального интерактивного языка программирования Python), можно осмысленно извлекать данные из пограничных источников, а также обрабатывать потоки и определять конвейеры данных. Кроме того, его возможности анализа данных отфильтровывают все текущие недостатки в имеющихся данных, что помогает многим предприятиям сосредоточиться на программировании, а не на управлении кластерами серверов.
Кроме того, его шаблоны искусственного интеллекта в реальном времени хорошо прогнозируют потоки переменных данных, чтобы предприятия могли идентифицировать, а затем решать финансовые проблемы или проблемы, связанные с безопасностью. Все такие возможности этого инструмента позволяют владельцам открывать значимые бизнес-идеи, хорошо понимая, что именно требуется для создания удовлетворительного опыта обслуживания клиентов?
7. Striim
Striim — это безопасный, надежный и масштабируемый инструмент потоковой передачи данных, который собирает, анализирует и фильтрует данные, доступные из различных источников. Этими источниками могут быть очереди сообщений, базы данных или устройства вместе с некоторым предварительно настроенным набором свойств. Кроме того, его конвейеры потоковой передачи данных обеспечивают непрерывный и надлежащий поток данных от источника к месту назначения. Со Striim вы можете ожидать:
- Упрощение различных задач обработки данных за счет эффективного использования имеющихся ресурсов.
- Обнаружение анамолии
- Индивидуальные и индивидуальные визуализации в реальном времени
Благодаря всем вышеперечисленным функциям компании теперь могут повысить свою операционную устойчивость, поскольку теперь пользователи могут фильтровать, преобразовывать и агрегировать конвейеры данных с помощью богатого и интуитивно понятного набора информационных панелей.
