วิธีการใช้การประมวลผลเหตุการณ์ที่ซับซ้อนสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ - มม.

การประมวลผลเหตุการณ์ที่ซับซ้อน (CEP) มีประโยชน์สำหรับข้อมูลขนาดใหญ่เนื่องจากมีวัตถุประสงค์เพื่อจัดการข้อมูลในการเคลื่อนที่ การประมวลผลเหตุการณ์ที่ซับซ้อนเป็นเทคนิคสำหรับการติดตามวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลเมื่อเหตุการณ์เกิดขึ้น ข้อมูลนี้ได้รับการประมวลผลและสื่อสารตามกฎและกระบวนการทางธุรกิจแล้ว

แนวคิดเบื้องหลัง CEP คือเพื่อให้สามารถสร้างความสัมพันธ์ระหว่างกระแสข้อมูลและตรงกับรูปแบบที่เกิดขึ้นกับพฤติกรรมที่ระบุเช่นการลดภัยคุกคามหรือคว้าโอกาส CEP เป็นวิธีการขั้นสูงที่อิงกับการประมวลผลเหตุการณ์แบบง่ายๆที่รวบรวมและรวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องต่างๆเพื่อค้นหาเหตุการณ์และรูปแบบที่สามารถนำไปสู่การปฏิบัติได้

นี่คือตัวอย่าง เครือข่ายค้าปลีกสร้างโปรแกรมความภักดีแบบฉัตรเพื่อเพิ่มยอดขายซ้ำโดยเฉพาะลูกค้าที่ใช้จ่ายมากกว่า 1,000 เหรียญต่อปี เป็นสิ่งสำคัญที่ บริษัท จะสร้างแพลตฟอร์มที่สามารถรักษาลูกค้าที่สำคัญเหล่านี้ให้กลับมาได้ เมื่อใช้ระบบ CEP ทันทีที่ลูกค้าที่มีมูลค่าสูงใช้โปรแกรมระบบจะเรียกกระบวนการที่ให้ส่วนลดแก่ลูกค้ามากขึ้น

ค่อนข้างเป็นไปได้ว่าคุณกำลังติดต่อกับลูกค้าจำนวนมากที่มีปฏิสัมพันธ์กันเป็นจำนวนมาก แต่จะไม่เพียงพอต่อการสตรีมข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลดังกล่าว เพื่อให้บรรลุเป้าหมายทางธุรกิจที่ผู้ค้าปลีกต้องการบรรลุจะต้องดำเนินกระบวนการเพื่อตอบสนองต่อผลการวิเคราะห์

หลายอุตสาหกรรมใช้ประโยชน์จาก CEP บริษัท บัตรเครดิตใช้ CEP เพื่อจัดการกับการฉ้อโกงได้ดียิ่งขึ้น เมื่อรูปแบบของการฉ้อโกงโผล่ออกมา บริษัท สามารถปิดบัตรเครดิตก่อนที่ บริษัท ประสบความสูญเสียอย่างมีนัยสำคัญ ระบบอ้างอิงจะสัมพันธ์กับธุรกรรมที่เข้ามาติดตามกระแสข้อมูลเหตุการณ์และเรียกกระบวนการ นอกจากนี้ยังมีการนำ CEP ไปใช้ในแอพพลิเคชั่นการซื้อขายทางการเงินโปรแกรมการรายงานสภาพอากาศและแอพพลิเคชั่นการจัดการการขาย

สิ่งที่แอพพลิเคชันเหล่านี้มีเหมือนกันคือแอปพลิเคชันมีบรรทัดฐานที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับอุณหภูมิความดันขนาดของการทำธุรกรรมหรือมูลค่าของการขายการเปลี่ยนสถานะจะทำให้เกิดการดำเนินการ ถ้าคุณขับรถรุ่นปลายรถคุณอาจสังเกตเห็นว่าเมื่อความดันของยางลดลงรถจะเรียกใช้ตัวบ่งชี้หน้าปัดซึ่งจะแจ้งให้ผู้ขับขี่ทราบเพื่อดำเนินการ (รับยางคงที่)

ผู้ขายจำนวนมากเสนอโซลูชั่น CEP เครื่องมือ CEP จำนวนมากในตลาดช่วยให้สามารถสร้างแอพพลิเคชันแบบเรียลไทม์ แอ็พพลิเคชันเหล่านี้อาจดึงข้อมูลจากสตรีม แต่สามารถนำเข้าข้อมูลจากแหล่งฐานข้อมูลแบบเดิม ข้อเสนอสุดพิเศษ ได้แก่ ความสามารถทั่วไปรวมถึงสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบกราฟิกซึ่งโดยปกติจะใช้ Eclipse การเชื่อมต่อกับข้อมูลเรียลไทม์ตลอดจน APIs ไปยังแหล่งข้อมูลที่ผ่านมา

ผลิตภัณฑ์ส่วนใหญ่เหล่านี้ประกอบด้วยภาษาการไหลของเหตุการณ์แบบกราฟิกและสนับสนุน SQL ผู้จัดจำหน่ายหลักในพื้นที่นี้ ได้แก่ Esper (ผู้จำหน่ายโอเพนซอร์ส) IBM กับ IBM Operations Decision Manager, Informatica กับ RulePoint, Oracle ด้วยโซลูชันการประมวลผลเหตุการณ์ที่ซับซ้อน StreamInsights ของ Microsoft และ SAS DataFlux Engine การประมวลผลเหตุการณ์และ Streambase's CEP หลาย บริษัท ที่เพิ่งเริ่มต้นกำลังเกิดขึ้นในตลาดนี้