Zaawansowane przetwarzanie zdarzeń pozwala firmom zdobywać precyzyjne informacje, które można wykorzystać do kształtowania strategii i podejmowania kluczowych decyzji.
Ta efektywna metoda pozwala dostrzec szerszy kontekst poprzez wyodrębnienie zdarzeń o wysokim znaczeniu z gąszczu napływających danych.
Dzięki temu możliwe jest szybkie identyfikowanie zarówno potencjalnych zagrożeń, jak i szans, oraz błyskawiczna reakcja na nie.
W efekcie, pomaga to usprawnić funkcjonowanie firmy, zyskać przewagę nad konkurencją i zachować wysoki poziom bezpieczeństwa.
W tym artykule przybliżę koncepcję złożonego przetwarzania zdarzeń, omówię jego zalety, przykłady zastosowań i inne istotne aspekty.
Zaczynajmy!
Czym jest złożone przetwarzanie zdarzeń?
Złożone przetwarzanie zdarzeń (CEP) to zbiór technologii, metod i koncepcji, które służą do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym, pochodzących ze strumieni danych. Celem jest wyodrębnienie z nich użytecznych informacji zaraz po ich pojawieniu się.
CEP działa w oparciu o zdarzenia, gdzie napływające dane uruchamiają proces obliczeniowy. Dane wejściowe, reprezentujące zdarzenia, są transformowane do formy bardziej złożonej i użytecznej. Proces ten obejmuje nie tylko przetwarzanie samych danych, ale również ich agregację, analizę i monitorowanie w celu uzyskania wglądu w czasie rzeczywistym.
Głównym celem złożonego przetwarzania zdarzeń jest identyfikacja znaczących zdarzeń, takich jak potencjalne zagrożenia czy nadarzające się okazje, a następnie natychmiastowa reakcja na nie.
Aby jeszcze lepiej zrozumieć CEP, przeanalizujmy składowe tego terminu.
Zdarzenie: W każdej organizacji nieustannie zachodzą różnego rodzaju zdarzenia. Mogą to być zarówno zdarzenia o wysokiej wadze (złożone i istotne), jak i te o mniejszym znaczeniu (proste i mniej ważne). Przykłady zdarzeń to między innymi: posty w mediach społecznościowych, wiadomości tekstowe, rozmowy telefoniczne, aktualności, złożone zamówienia, pojawiający się potencjalni klienci, informacje z giełdy, prognozy pogody, zmiany temperatur, sytuacje na drogach, zagrożenia internetowe, transakcje i wiele innych.
Zdarzenia złożone: Są to kluczowe dla firmy zdarzenia o dużym znaczeniu. Przykładami takich zdarzeń mogą być: autoryzowany dostęp do aplikacji lub danych, zmiana hasła, przelew środków, zakup akcji itp. Zdarzenia te wymagają natychmiastowej reakcji i zabezpieczenia danych oraz zasobów.
Przetwarzanie: polega na agregowaniu, analizowaniu i monitorowaniu złożonych danych w czasie rzeczywistym, w celu wyciągania z nich istotnych wniosków.
CEP jest wykorzystywany w usługach i aplikacjach ciągłego wywiadu, które obecnie cieszą się dużym zapotrzebowaniem. Pomaga w usprawnieniu procesu podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym oraz w uzyskaniu świadomości sytuacyjnej. Ponadto CEP znajduje zastosowanie w sektorach takich jak: handel giełdowy, operacje internetowe, urządzenia mobilne, wykrywanie oszustw, wywiad państwowy, transport i wiele innych.
Przykładowe aplikacje CEP to m.in. TIBCO Streaming, IBM Event Streams, Oracle SOA Suite, Astra Streaming, Aerospike.
Jak działa złożone przetwarzanie zdarzeń?
Źródło obrazu: Tibko
CEP to narzędzie umożliwiające wydobywanie istotnych informacji ze strumieni danych. Zazwyczaj dwa strumienie danych prezentują tę samą rzeczywistość, ale w różny sposób. System CEP wdraża wiedzę z różnych dziedzin, aby zinterpretować sytuację w kontekście złożonych zdarzeń i koncepcji wyższego poziomu.
Na przykład, w obszarze cyberbezpieczeństwa, CEP może być wykorzystany w następujący sposób: po otrzymaniu alertu o nieautoryzowanym dostępie do systemu i komunikatu o nieznanej transakcji, połączenie tych dwóch zdarzeń, w oparciu o posiadaną wiedzę z zakresu cyberbezpieczeństwa, może wskazywać na prawdopodobieństwo oszustwa internetowego.
Zadaniem CEP jest wyciąganie wniosków o złożonych zdarzeniach z surowych danych, przy wykorzystaniu określonych koncepcji i wzorców. Technika ta pomaga analizować i korelować pojedyncze zdarzenia w celu identyfikacji zdarzeń o wyższym poziomie złożoności. Kluczowym celem jest odkrycie istotnych informacji, które przedsiębiorstwa mogą wykorzystać do podejmowania świadomych decyzji.
Złożone przetwarzanie zdarzeń opiera się na architekturze sterowanej zdarzeniami, w której predefiniowane zdarzenia uruchamiają proces przetwarzania danych. Jest to odmienne podejście niż w tradycyjnych modelach, gdzie każdy obiekt danych musi być nieprzerwanie przetwarzany, aby otrzymać wyniki.
W modelu sterowanym zdarzeniami, obiekty danych są stale przetwarzane, lecz wyniki generowane są wyłącznie dla zdarzeń zdefiniowanych przez użytkownika. Architektura ta składa się z trzech kluczowych elementów:
- Zdarzenie
- Silnik przetwarzania zdarzeń
- Akcja
Źródło: leszczyna
Użytkownik musi zdefiniować zdarzenia i zarejestrować je w systemie przetwarzania. Następnie, należy odnaleźć dane i przypisać je do zdarzeń. Silnik identyfikuje zdarzenia i dopasowuje je do zdefiniowanych wcześniej kryteriów. System pobiera dane w różnych formatach i mapuje je na predefiniowane zdarzenia, zgodnie z konkretnym zastosowaniem.
Na zakończenie procesu, użytkownicy mogą zdefiniować akcje dla określonych zdarzeń. Akcja to funkcja, która reaguje na napływające zdarzenia, np. generując alert.
W dalszej kolejności, mechanizm monitoruje strumienie danych w poszukiwaniu zdefiniowanych zdarzeń. Po ich wykryciu, przekazuje je użytkownikom i uruchamia zdefiniowaną akcję przetwarzania.
Techniki CEP
W CEP wykorzystuje się różnorodne techniki, w tym:
- Filtrowanie zdarzeń: Po odebraniu danych, zdarzenia mogą być filtrowane. Proces ten ma miejsce na początku przetwarzania, jak również na jego końcu, po przetworzeniu lub wykryciu złożonych zdarzeń. W ten sposób, możliwe jest wyeliminowanie niepotrzebnych zdarzeń i wybranie tylko tych, które są istotne dla danego celu. Filtry mogą opierać się na takich kryteriach jak ważność, kategoria czy przypisani użytkownicy.
- Wykrywanie wzorców zdarzeń: Technika ta pozwala na identyfikację określonych wzorców w strumieniu danych, które mogą prowadzić do wystąpienia złożonego zdarzenia.
- Abstrakcja zdarzeń: W ramach tej techniki, na podstawie zagregowanych i przeanalizowanych danych, wyprowadza się bardziej ogólną koncepcję. Koncepcja ta może stanowić ideę zbiorczą dla innych koncepcji, łącząc pokrewne zagadnienia w daną dziedzinę lub grupę.
- Agregacja i transformacja zdarzeń: Agregacja zdarzeń jest procesem wykonywanym na wczesnym etapie CEP. Polega na gromadzeniu i agregowaniu zdarzeń ze strumieni danych. Stanowi ona fundament dla kolejnych procesów, takich jak analiza i monitorowanie. Transformacja zdarzeń polega natomiast na przekształcaniu nieustrukturyzowanych strumieni informacji w dane o znaczeniu i wartości.
- Modelowanie hierarchii zdarzeń: W tej technice dane zdarzeń są porządkowane w pewnego rodzaju hierarchię, co ułatwia analizę i przetwarzanie danych.
- Wykrywanie relacji zdarzeń: Proces ten obejmuje identyfikowanie relacji pomiędzy zdarzeniami na podstawie czasu, przynależności lub przyczynowości. Pomaga to odfiltrować zdarzenia powiązane i przejść do szerszej koncepcji.
Korzyści ze złożonego przetwarzania zdarzeń
Złożone przetwarzanie zdarzeń przynosi użytkownikom szereg korzyści. Oto niektóre z nich:
Uzyskanie szczegółowych informacji
Dzięki CEP możliwe jest syntezowanie danych biznesowych z wiedzą domenową i surowymi danymi. Pozwala to na organizowanie danych w zdarzenia wysokiego poziomu, w oparciu o różne konteksty, ramy czasowe i relacje pomiędzy danymi.
W ten sposób można wykorzystać informacje o wysokim znaczeniu, aby lepiej zrozumieć kluczowe aspekty działalności, rynku, klientów i konkurencji.
Ułatwia to opracowywanie skuteczniejszych strategii biznesowych oraz tworzenie produktów i usług, które lepiej odpowiadają potrzebom klientów. Ponadto, umożliwia wyprzedzenie konkurencji i uzyskanie dominującej pozycji na rynku.
Skuteczna reakcja na incydenty
CEP umożliwia organizacjom proaktywną reakcję na zagrożenia w czasie rzeczywistym. Jest to możliwe dzięki analizie danych wysokiego poziomu, pochodzących z surowych, nieustrukturyzowanych informacji z różnych źródeł.
Pozwala to na szybkie przeciwdziałanie zagrożeniom i ochronę danych oraz systemów przed atakami internetowymi.
Skalowalność pozioma
Dzięki możliwości efektywnego przetwarzania ogromnych ilości danych, możliwe jest skalowanie zasobów obliczeniowych w zależności od potrzeb. Usługi open source, takie jak Kubernetes, oraz chmury publiczne, np. AWS, umożliwiają łatwe replikowanie węzłów przetwarzających. Dzięki temu, aplikacje CEP mogą być hostowane w tych infrastrukturach, co pozwala na szybkie skalowanie zasobów.
Wysoka wydajność
Dystrybucja danych pomiędzy poszczególnymi węzłami ma kluczowe znaczenie w obszarze Big Data. CEP umożliwia skuteczne dzielenie i dystrybucję danych pomiędzy te węzły. Dzięki temu platformy mogą osiągać wyższą wydajność poprzez równoległe wykonywanie logiki przetwarzania danych. W praktyce oznacza to możliwość przetwarzania większej ilości danych w tym samym czasie, co z kolei prowadzi do wzrostu wydajności.
Małe opóźnienia
Silniki CEP znane są z przetwarzania danych z niewielkimi opóźnieniami, generując aktualne i adekwatne informacje w czasie rzeczywistym. Ponadto dążą one do minimalizacji kosztów wejścia/wyjścia poprzez ograniczenie przechowywania danych w pamięci.
Ulepszona logika biznesowa
Ponieważ CEP umożliwia wyciąganie istotnych wniosków z nieprzetworzonych danych, informacje te mogą zostać wykorzystane do ulepszenia logiki biznesowej. Istnieje możliwość analizy różnych aspektów działalności, w tym ogólnej wydajności, strategii, zaangażowania pracowników, klientów, przychodów i perspektyw na przyszłość. Dzięki temu, możliwe jest szybkie wykrywanie obszarów wymagających poprawy i usprawnianie logiki biznesowej, co może przełożyć się na lepsze wyniki.
Lepsze prognozy
Dzięki dokładnej analizie danych z wykorzystaniem CEP, łatwiej jest określić kierunek rozwoju przedsiębiorstwa. Wykorzystując uzyskane informacje, można tworzyć bardziej precyzyjne prognozy i odpowiednio planować działalność, co może zwiększyć szanse na sukces.
Oszczędność czasu
Każda firma ma do czynienia z ogromną ilością danych, lecz nie wszystkie z nich są wartościowe. Część z tych danych może być nieistotna, nieaktualna, niekompletna lub nieprzydatna dla firmy. Ponadto, wiele mniejszych zbiorów danych wskazuje na jedno zdarzenie.
W takiej sytuacji potrzebny jest system, który potrafi posegregować wartościowe dane i połączyć podobne zbiory w celu wyodrębnienia istotnych informacji. CEP realizuje właśnie to zadanie.
Złożone przetwarzanie zdarzeń a przetwarzanie strumienia zdarzeń
Złożone przetwarzanie zdarzeń (CEP) i przetwarzanie strumienia zdarzeń (ESP) mogą wydawać się podobne, a czasami terminy te są używane zamiennie. Nie są to jednak tożsame pojęcia.
Tradycyjne przesyłanie strumieniowe zdarzeń obejmuje pojedynczy strumień danych, który przychodzi w określonym czasie. Mówiąc wprost, polega to na zbieraniu pojedynczego zdarzenia, takiego jak kliknięcie lub transakcja na stronie internetowej. Następnie, zdarzenie to jest analizowane i przetwarzane, umożliwiając odpowiednią reakcję.
Przykładowo, rozwiązanie ESP może analizować strumień danych cenowych, aby pomóc użytkownikowi w podjęciu decyzji o sprzedaży lub zakupie akcji.
Ogólnie rzecz biorąc, narzędzia ESP nie uwzględniają hierarchii zdarzeń ani związku przyczynowego.
Z kolei, złożone przetwarzanie danych stanowi bardziej zaawansowaną wersję ESP. System CEP gromadzi wiele strumieni danych w celu wykrycia określonego zdarzenia i obejmuje zaawansowane wykrywanie oraz przetwarzanie zdarzeń.
Przykłady zastosowań złożonego przetwarzania zdarzeń
Złożone przetwarzanie zdarzeń znajduje zastosowanie w różnych branżach. Ogólnie rzecz biorąc, jest wykorzystywane w sytuacjach, gdzie występuje duża ilość zdarzeń i wymagane są małe opóźnienia (najlepiej mierzone w milisekundach). Oto niektóre przykłady zastosowań:
Wykrywanie oszustw i zapobieganie im
Zdolność złożonego przetwarzania zdarzeń pozwala firmom i instytucjom na wykrywanie nieuczciwych działań poprzez monitorowanie różnych wzorców i śledzenie zdarzeń w czasie rzeczywistym. Na przykład, można połączyć logowanie z nowego urządzenia ze zmianą hasła, tworząc złożone zdarzenie.
Pomoże to w identyfikacji podejrzanych lub oszukańczych działań, umożliwiając wczesne podjęcie działań zapobiegawczych i ochronę przed zagrożeniami internetowymi. Możliwe jest również połączenie kilku alarmów o oszustwie w zdarzenie wyższego poziomu, w celu wykrycia naruszenia bezpieczeństwa w całym systemie.
Ponadto, CEP jest wykorzystywany w systemach firewall do wykrywania anomalii za pomocą uczenia maszynowego.
Branże objęte szczegółowymi regulacjami, takie jak bankowość, ochrona zdrowia czy obronność, mogą korzystać z CEP do identyfikacji i łagodzenia zagrożeń oraz zapewnienia bezpieczeństwa danych i operacji.
Projektowanie sprzętu
CEP został pierwotnie wprowadzony do projektowania układów scalonych. Pozwala inżynierom na wykrywanie zdarzeń niskiego poziomu, zachodzących w rzeczywistym sprzęcie, na podstawie instrukcji układu i projektu na poziomie rejestru.
Marketing
CEP może być bardzo przydatny w branży marketingowej. Firmy mogą go wykorzystywać do lepszego zrozumienia swojego rynku i klientów, a następnie projektować skuteczne strategie marketingowe. Pozwala to przyciągnąć więcej potencjalnych klientów. System CEP pomaga również w kierowaniu reklam, opartym na profilach odbiorców.
Dla współczesnych klientów kluczowa jest personalizacja, a nie ogólne, przypadkowe produkty lub usługi. CEP pomaga w tym poprzez śledzenie i analizowanie zachowań zakupowych klientów.
Przykładowo, firmy handlu elektronicznego mogą wykorzystywać CEP do dostarczania spersonalizowanych rekomendacji w czasie rzeczywistym, na podstawie historii zakupów, świąt, pory roku, aktywności w mediach społecznościowych i danych GPS. Ważną cechą CEP jest możliwość łączenia wielu źródeł danych z danymi historycznymi, aby zapewnić głębszy wgląd.
Analiza predykcyjna
CEP jest elementem ekosystemu analityki predykcyjnej, ponieważ umożliwia agregowanie i analizowanie ogromnych ilości danych z różnych źródeł oraz tworzenie prognoz.
Łącząc dane z serwisów społecznościowych, sprzedaży, strumieni GPS itp. można przewidywać kluczowe zdarzenia, które mogą mieć wpływ na działalność. Możliwe jest również tworzenie strategii, które pozwolą dostosować się do tych wydarzeń i zachować konkurencyjność na rynku.
Na przykład, w czasie pandemii COVID-19, firmy mogły analizować ogromne ilości danych z serwisów internetowych, np. Twittera, oraz sprzedaży aptek, aby przewidywać różne zdarzenia. Pozwalało im to kształtować ofertę, aby lepiej odpowiadała potrzebom konsumentów w danym scenariuszu.
IoT
Złożone przetwarzanie zdarzeń może być wykorzystywane w Internecie rzeczy (IoT). Poprzez łączenie danych z różnych źródeł, możliwe jest przekształcenie całego procesu gromadzenia danych z czujników, w celu umożliwienia monitorowania, rozwiązywania problemów i analiz w czasie rzeczywistym.
Przykład: Łącząc dane z wentylatorów, oświetlenia, alarmów i innych urządzeń w wynajmowanym budynku inteligentnym, można przewidzieć sposób, w jaki mieszkańcy korzystają z zasobów i zoptymalizować ich wykorzystanie.
Handel giełdowy
Za pomocą aplikacji lub usług opartych na CEP można określać najnowsze ceny akcji, odnajdywać i korelować wzorce. Ułatwia to podejmowanie decyzji o sprzedaży lub zakupie. Zwiększa to szanse na sukces w porównaniu z sytuacją, gdy decyzje podejmowane są w sposób losowy lub obliczenia wykonywane są samodzielnie, co jest czasochłonne i narażone na błędy.
Konserwacja predykcyjna
CEP można wykorzystać w konserwacji zapobiegawczej dużych obiektów, takich jak samoloty i wiatraki, jak również w przypadku czujników w zakładzie produkcyjnym. Poprzez regularne monitorowanie i analizę danych, możliwe jest wykrywanie wzorców, które wskazują na potrzebę konserwacji lub wyłączenia sprzętu, maszyny lub systemu.
Inne zastosowania
- CEP jest również wykorzystywany w pojazdach autonomicznych. Czujniki w nich zainstalowane dostarczają danych, które umożliwiają systemowi CEP rozpoznawanie znaków drogowych. System może również mierzyć odległość i wilgotność nawierzchni, aby dostosować przyspieszenie pojazdu.
- W zarządzaniu łańcuchem dostaw, CEP służy do obliczania stanu magazynowego w czasie rzeczywistym na podstawie technologii RFID (identyfikacja radiowa).
- Usługi Operational Intelligence (OI) wykorzystują CEP, aby zapewnić lepszy wgląd w operacje poprzez analizę danych o zdarzeniach oraz korelację danych na żywo z danymi historycznymi.
- CEP jest stosowany w zarządzaniu procesami biznesowymi (BPM) w celu dostosowania i optymalizacji środowiska operacyjnego.
Podsumowanie
Złożone przetwarzanie zdarzeń (CEP) umożliwia uzyskanie istotnych informacji oraz lepsze planowanie i podejmowanie decyzji, dzięki gromadzeniu, porządkowaniu, analizowaniu i monitorowaniu nieprzetworzonych danych z wielu źródeł.
Dlatego CEP znajduje zastosowanie w różnych scenariuszach, takich jak: marketing cyfrowy, handel giełdowy, wykrywanie oszustw, prognozowanie i inne.
Warto również zapoznać się z koncepcją zaawansowanej analityki i jej znaczeniem dla rozwoju firmy.
newsblog.pl