پردازش جریان: آزادسازی قدرت تحلیل داده های بلادرنگ

در اقتصاد جهانی فوق‌العاده متصل امروزی، ارزش داده‌ها مستقیماً به موقع بودن آن مرتبط است. تصمیم‌گیری بر اساس اطلاعاتی که ساعت‌ها یا حتی دقایقی از عمر آن می‌گذرد، می‌تواند به معنای از دست دادن فرصت‌ها، از دست دادن درآمد یا تجربه مشتری به خطر افتاده باشد. دوران انتظار برای گزارش های شبانه به پایان رسیده است. به دنیای داده های بلادرنگ خوش آمدید، جایی که بینش ها نه از تصاویر ثابت گذشته، بلکه از جریان مداوم و بی پایان اطلاعاتی که همین حالا در حال رخ دادن است، تولید می شوند. این قلمرو پردازش جریان است.

این راهنمای جامع، چشم‌انداز پردازش جریان را پیمایش می‌کند. ما مفاهیم اساسی آن را بررسی خواهیم کرد، آن را با روش‌های سنتی مقایسه می‌کنیم، فناوری‌های قدرتمندی را که آن را هدایت می‌کنند، بررسی می‌کنیم و کشف می‌کنیم که چگونه صنایع را از مالی تا لجستیک در سراسر جهان متحول می‌کند.

تغییر اساسی: از دسته‌ای به جریان

برای درک واقعی پردازش جریان، ابتدا باید پیشینیان آن را درک کنیم: پردازش دسته‌ای. برای دهه‌ها، پردازش دسته‌ای استاندارد تجزیه و تحلیل داده‌ها بوده است. این مدل ساده و آشنا است: داده‌ها را در یک دوره (یک ساعت، یک روز، یک ماه) جمع‌آوری کنید، آن را ذخیره کنید و سپس یک کار بزرگ و جامع را برای پردازش همه آن به طور همزمان اجرا کنید.

به توسعه فیلم عکاسی فکر کنید. شما عکس های زیادی می گیرید، منتظر می مانید تا حلقه پر شود و سپس همه آنها را در یک اتاق تاریک ظاهر می کنید تا نتیجه را ببینید. این برای بسیاری از موارد استفاده مانند گزارش مالی پایان ماه یا تجزیه و تحلیل فروش هفتگی موثر است. با این حال، یک محدودیت اساسی دارد: تاخیر. بینش ها همیشه تاریخی هستند و واقعیتی را منعکس می کنند که قبلاً گذشته است.

پردازش جریان، در مقابل، مانند یک فید ویدیویی زنده است. داده ها را به طور مداوم در حین تولید، رویداد به رویداد، پردازش می کند. به جای یک دریاچه بزرگ و ایستا از داده ها، یک رودخانه دائماً در حال جریان را تصور کنید. پردازش جریان به شما امکان می دهد در هر نقطه از این رودخانه فرو بروید و آب را هنگام عبور از آن تجزیه و تحلیل کنید. این تغییر پارادایم از «داده در حالت استراحت» به «داده در حرکت» سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا در عرض چند میلی ثانیه، نه ساعت‌ها، به رویدادها واکنش نشان دهند.

مفاهیم اصلی پردازش جریان

برای ساخت سیستم های بلادرنگ قوی، درک چند مفهوم اساسی که پردازش جریان را از سایر پارادایم های داده متمایز می کند، ضروری است.

رویدادها و جریان ها

در قلب پردازش جریان، رویداد قرار دارد. یک رویداد یک رکورد تغییرناپذیر از چیزی است که در یک نقطه خاص در زمان اتفاق افتاده است. این می تواند هر چیزی باشد: یک مشتری که روی پیوندی در یک وب سایت کلیک می کند، یک حسگر از یک ماشین کارخانه، یک تراکنش مالی یا یک به روز رسانی موقعیت مکانی از یک وسیله نقلیه تحویل. جریان به سادگی یک دنباله نامحدود و پیوسته از این رویدادها است که بر اساس زمان مرتب شده اند.

زمان: حیاتی ترین بعد

در یک سیستم توزیع شده، تعریف "اکنون" می تواند به طرز شگفت آوری پیچیده باشد. چارچوب‌های پردازش جریان با تمایز بین دو نوع زمان، این موضوع را رسمی می‌کنند:

• زمان رویداد: زمانی که رویداد واقعاً در منبع رخ داده است. به عنوان مثال، لحظه ای که یک کاربر روی دکمه ای در برنامه تلفن همراه خود کلیک کرد. این اغلب دقیق ترین زمان برای تجزیه و تحلیل است.
• زمان پردازش: زمانی که رویداد توسط سیستم تجزیه و تحلیل پردازش می شود. به دلیل تأخیر شبکه یا بار سیستم، این می تواند به طور قابل توجهی دیرتر از زمان رویداد باشد.

رسیدگی به اختلافات بین زمان رویداد و زمان پردازش، به ویژه با رویدادهای خارج از ترتیب، یک چالش بزرگ است که موتورهای پردازش جریان مدرن برای حل آن طراحی شده اند.

پردازش با حالت در مقابل پردازش بدون حالت

پردازش را می توان بر اساس تکیه بر اطلاعات گذشته طبقه بندی کرد:

• پردازش بدون حالت: هر رویداد به طور مستقل و بدون هیچ زمینه ای از رویدادهای قبلی پردازش می شود. یک مثال ساده فیلتر کردن یک جریان برای شامل کردن فقط تراکنش های بالای 1000 دلار است.
• پردازش با حالت: پردازش یک رویداد به نتایج انباشته شده رویدادهای قبلی بستگی دارد. این بسیار قدرتمندتر و رایج تر است. به عنوان مثال، محاسبه میانگین زمان جلسه در حال اجرای یک کاربر مستلزم ذخیره و به روز رسانی اطلاعات («حالت») از تمام رویدادهای قبلی در آن جلسه است. مدیریت این حالت به روشی مقاوم در برابر خطا و مقیاس پذیر، یکی از ویژگی‌های کلیدی چارچوب‌های پیشرفته مانند Apache Flink است.

پنجره بندی: درک داده های بی نهایت

چگونه می توانید تجمیع هایی مانند "تعداد" یا "جمع" را روی یک جریان داده که هرگز به پایان نمی رسد انجام دهید؟ پاسخ پنجره بندی است. یک پنجره جریان بی نهایت را به قطعات محدود برای پردازش تقسیم می کند. انواع پنجره های رایج عبارتند از:

• پنجره های در حال سقوط: پنجره های با اندازه ثابت و غیر همپوشانی. به عنوان مثال، محاسبه تعداد بازدیدهای وب سایت هر 5 دقیقه.
• پنجره های کشویی: پنجره های با اندازه ثابت و همپوشانی. به عنوان مثال، محاسبه میانگین متحرک قیمت سهام در 1 دقیقه گذشته، هر 10 ثانیه به روز می شود.
• پنجره های جلسه: پنجره های با اندازه پویا بر اساس فعالیت کاربر. یک پنجره جلسه رویدادها را بر اساس یک دوره عدم فعالیت گروه بندی می کند. به عنوان مثال، گروه بندی تمام کلیک های بازدید یک کاربر از یک سایت تجارت الکترونیک.

الگوهای معماری: لامبدا و کاپا

همانطور که سازمان ها شروع به پذیرش پردازش بلادرنگ کردند، دو الگوی معماری غالب برای مدیریت پیچیدگی مدیریت داده های تاریخی و بلادرنگ ظهور کردند.

معماری لامبدا

معماری لامبدا تلاشی اولیه برای به دست آوردن بهترین های هر دو جهان بود. این معماری دو خط لوله پردازش داده جداگانه را حفظ می کند:

1. لایه دسته ای: این خط لوله پردازش دسته ای سنتی است که به طور دوره ای کل مجموعه داده های تاریخی را پردازش می کند تا یک نمای جامع و دقیق ("مجموعه داده اصلی") ایجاد کند.
2. لایه سرعت (یا لایه جریان): این لایه داده ها را در زمان واقعی پردازش می کند تا نمای های با تاخیر کم از جدیدترین داده ها ارائه دهد. این تاخیر بالای لایه دسته ای را جبران می کند.

پرس و جوها با ترکیب نتایج از هر دو لایه دسته ای و سرعت پاسخ داده می شوند. در حالی که قدرتمند است، ایراد اصلی آن پیچیدگی است. شما باید دو سیستم مجزا را با پایگاه کد مختلف بسازید، نگهداری و اشکال زدایی کنید.

معماری کاپا

معماری کاپا که به عنوان ساده سازی لامبدا پیشنهاد شده است، لایه دسته ای را به طور کامل حذف می کند. این معماری فرض می کند که اگر سیستم پردازش جریان شما به اندازه کافی قوی باشد، می توانید هم تجزیه و تحلیل بلادرنگ و هم پردازش مجدد تاریخی را با یک پشته فناوری واحد انجام دهید.

در این مدل، همه چیز یک جریان است. برای محاسبه مجدد نماهای تاریخی (وظیفه لایه دسته ای در لامبدا)، شما به سادگی کل جریان رویدادها را از ابتدا از طریق موتور پردازش جریان خود بازپخش می کنید. این رویکرد یکپارچه به طور قابل توجهی پیچیدگی عملیاتی را کاهش می دهد و با قدرتمندتر شدن چارچوب های پردازش جریان و قابلیت مدیریت حالت انبوه، به طور فزاینده ای محبوب شده است.

فناوری های کلیدی در اکوسیستم پردازش جریان

یک اکوسیستم منبع باز و ابری پررونق از پیاده سازی خطوط لوله داده بلادرنگ پشتیبانی می کند. در اینجا برخی از تاثیرگذارترین فناوری ها آورده شده است:

پیام رسانی و جذب: پایه و اساس

قبل از اینکه بتوانید یک جریان را پردازش کنید، به یک روش قابل اعتماد برای جذب و ذخیره آن نیاز دارید. اینجاست که پلتفرم های جریان رویداد وارد می شوند.

آپاچی کافکا: کافکا به استاندارد بالفعل برای جریان رویداد با توان عملیاتی بالا و مقاوم در برابر خطا تبدیل شده است. این به عنوان یک گزارش توزیع شده عمل می کند و به بسیاری از سیستم های تولید کننده اجازه می دهد جریان های رویداد را منتشر کنند و بسیاری از سیستم های مصرف کننده می توانند در زمان واقعی در آنها مشترک شوند. توانایی آن برای ذخیره پایدار حجم عظیمی از داده ها و فعال کردن قابلیت پخش مجدد، آن را به ستون فقرات معماری کاپا تبدیل می کند.

چارچوب های پردازش: موتورها

اینها موتورهایی هستند که منطق تحلیلی را روی جریان های داده اجرا می کنند.

• آپاچی فلینک: به طور گسترده به عنوان یک رهبر در پردازش جریان واقعی، رویداد به رویداد در نظر گرفته می شود. نقاط قوت اصلی فلینک مدیریت حالت پیچیده، پشتیبانی قوی از زمان رویداد و تضمین‌های سازگاری قوی (پردازش دقیقاً یک بار) است. این یک انتخاب برتر برای برنامه های کاربردی پیچیده مانند تشخیص تقلب و یادگیری ماشین بلادرنگ است.
• آپاچی اسپارک جریان: در ابتدا بر اساس یک مدل میکرو دسته ای (پردازش داده ها در دسته های بسیار کوچک و مجزا)، موتور جدیدتر "جریان ساختار یافته" اسپارک به یک مدل جریان واقعی نزدیکتر شده است. از اکوسیستم وسیع اسپارک بهره می برد و برای یکپارچه سازی جریان و بارهای کاری دسته ای عالی است.
• جریان های کافکا: یک کتابخانه مشتری سبک وزن برای ساخت برنامه های جریان به طور مستقیم در بالای Apache Kafka. این یک خوشه جداگانه نیست، بلکه یک کتابخانه است که در برنامه خود تعبیه می کنید. این امر استقرار و بهره برداری آن را برای موارد استفاده ای که قبلاً به شدت در اکوسیستم کافکا سرمایه گذاری کرده اند، ساده تر می کند.

راه حل های بومی ابری

ارائه دهندگان بزرگ خدمات ابری خدمات مدیریت شده ای را ارائه می دهند که پیچیدگی راه اندازی و مقیاس بندی این سیستم ها را انتزاع می کند:

• آمازون کین سیس: مجموعه ای از خدمات در AWS برای داده های بلادرنگ، از جمله Kinesis Data Streams (برای جذب) و Kinesis Data Analytics (برای پردازش با SQL یا Flink).
• Google Cloud Dataflow: یک سرویس کاملاً مدیریت شده برای پردازش جریان و دسته ای، بر اساس مدل منبع باز Apache Beam. مقیاس بندی خودکار قدرتمند و سادگی عملیاتی را ارائه می دهد.
• Azure Stream Analytics: یک سرویس تجزیه و تحلیل بلادرنگ از Microsoft Azure که از یک زبان پرس و جو ساده و شبیه SQL برای پردازش داده ها از منابعی مانند Azure Event Hubs (معادل کافکا مایکروسافت) استفاده می کند.

موارد استفاده واقعی که صنایع جهانی را متحول می کند

قدرت واقعی پردازش جریان در کاربردهای عملی آن قابل مشاهده است. این یک مفهوم نظری نیست، بلکه یک فناوری است که ارزش تجاری ملموسی را در سراسر جهان ایجاد می کند.

مالی و فین تک: تشخیص فوری تقلب

مشتری در توکیو از کارت اعتباری خود استفاده می کند. در عرض چند میلی ثانیه، یک سیستم پردازش جریان، تراکنش را در برابر الگوهای هزینه تاریخی، داده های موقعیت مکانی و امضاهای تقلب شناخته شده تجزیه و تحلیل می کند. اگر ناهنجاری شناسایی شود، تراکنش مسدود می شود و یک هشدار ارسال می شود—همه اینها قبل از اینکه تراکنش حتی کامل شود. این امر با پردازش دسته ای غیرممکن است، که تنها می تواند تقلب را ساعت ها بعد، پس از انجام آسیب، شناسایی کند.

تجارت الکترونیک و خرده فروشی: تجربیات پویا و شخصی

یک غول تجارت الکترونیک بین المللی میلیون ها رویداد کلیک استریم را در زمان واقعی پردازش می کند. هنگامی که یک کاربر در حال مرور است، سیستم رفتار او را تجزیه و تحلیل می کند و بلافاصله توصیه های محصول را به روز می کند. همچنین می تواند قیمت گذاری پویا را تقویت کند و قیمت ها را بر اساس تقاضای بلادرنگ، قیمت گذاری رقبا و سطوح موجودی تنظیم کند. در طول یک فروش فلش، موجودی را در زمان واقعی نظارت می کند، از فروش بیش از حد جلوگیری می کند و اطلاعات دقیق سهام را به مشتریان ارائه می دهد.

لجستیک و حمل و نقل: بهینه سازی زنجیره تامین در زمان واقعی

یک شرکت حمل و نقل جهانی کامیون ها و کانتینرهای خود را به حسگرهای اینترنت اشیا مجهز می کند. این حسگرها داده هایی را در مورد موقعیت مکانی، دما و سطوح سوخت پخش می کنند. یک پلتفرم مرکزی پردازش جریان این داده ها را جذب می کند و به شرکت اجازه می دهد کل ناوگان خود را در زمان واقعی نظارت کند. این می تواند وسایل نقلیه را برای جلوگیری از ترافیک تغییر مسیر دهد، نیازهای تعمیر و نگهداری را برای جلوگیری از خرابی پیش بینی کند و اطمینان حاصل کند که محموله های حساس به دما (مانند داروها یا غذا) در محدوده ایمن باقی می مانند و دید و کارایی سرتاسری را ارائه می دهند.

مخابرات: نظارت فعال بر شبکه

یک اپراتور مخابراتی چندملیتی روزانه میلیاردها رویداد شبکه را از برج های تلفن همراه و روترها پردازش می کند. با تجزیه و تحلیل این جریان داده در زمان واقعی، مهندسان می توانند ناهنجاری هایی را شناسایی کنند که نشان دهنده خرابی های احتمالی شبکه است. این به آنها امکان می دهد تا به طور فعال به مسائل قبل از اینکه مشتریان قطعی سرویس را تجربه کنند، رسیدگی کنند، به طور چشمگیری کیفیت خدمات (QoS) را بهبود بخشند و ریزش مشتری را کاهش دهند.

تولید و اینترنت صنعتی اشیا (IIoT): تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده

حسگرهای موجود در ماشین آلات سنگین در یک کارخانه، داده هایی را در مورد لرزش، دما و عملکرد پخش می کنند. یک برنامه پردازش جریان به طور مداوم این جریان ها را تجزیه و تحلیل می کند تا الگوهایی را شناسایی کند که قبل از خرابی تجهیزات وجود دارد. این کارخانه را قادر می سازد تا از یک مدل تعمیر و نگهداری واکنشی یا برنامه ریزی شده به یک مدل پیش بینی کننده تغییر کند و ماشین ها را درست قبل از خراب شدن سرویس دهد. این امر زمان خرابی را به حداقل می رساند، هزینه های تعمیر و نگهداری را کاهش می دهد و خروجی تولید را افزایش می دهد.

پیمایش چالش های سیستم های بلادرنگ

در حالی که ساخت و بهره برداری از سیستم های پردازش جریان فوق العاده قدرتمند است، بدون چالش نیست. اجرای موفقیت آمیز مستلزم بررسی دقیق چندین عامل است.

پیچیدگی و مقیاس پذیری

سیستم های توزیع شده بلادرنگ ذاتاً پیچیده تر از همتایان دسته ای خود هستند. آنها باید به گونه ای طراحی شوند که 24/7 کار کنند، بارهای نوسانی را مدیریت کنند و به صورت افقی در بین بسیاری از ماشین ها مقیاس شوند. این امر مستلزم تخصص مهندسی قابل توجهی در محاسبات توزیع شده و معماری سیستم است.

ترتیب داده و به موقع بودن

در یک سیستم جهانی، رویدادها می توانند به دلیل تاخیر شبکه خارج از ترتیب وارد شوند. رویدادی که ابتدا رخ داده است ممکن است در ثانیه به موتور پردازش برسد. یک سیستم پردازش جریان قوی باید بتواند این موضوع را مدیریت کند، معمولاً با استفاده از زمان رویداد و واترمارک ها برای گروه بندی و تجزیه و تحلیل صحیح داده ها در زمینه زمانی مناسب خود.

تحمل خطا و تضمین های داده

چه اتفاقی می افتد اگر ماشینی در خوشه پردازش شما خراب شود؟ سیستم باید بتواند بدون از دست دادن داده ها یا تولید نتایج نادرست بازیابی شود. این منجر به تضمین های پردازش مختلف می شود:

• حداکثر یک بار: هر رویداد یا یک بار پردازش می شود یا اصلاً پردازش نمی شود. از دست دادن داده ها در صورت خرابی امکان پذیر است.
• حداقل یک بار: تضمین می شود که هر رویداد پردازش می شود، اما ممکن است بیش از یک بار در بازیابی پردازش شود. این می تواند منجر به نتایج تکراری شود.
• دقیقاً یک بار: تضمین می شود که هر رویداد دقیقاً یک بار پردازش می شود، حتی در صورت خرابی. این ایده آل است، اما از نظر فنی چالش برانگیزترین تضمینی است که می توان به آن دست یافت، و این یک ویژگی کلیدی چارچوب های پیشرفته مانند Flink است.

مدیریت وضعیت

برای هر برنامه کاربردی با حالت، مدیریت وضعیت انباشته شده به یک چالش مهم تبدیل می شود. حالت در کجا ذخیره می شود؟ چگونه از آن پشتیبان تهیه می شود؟ با افزایش حجم داده شما چگونه مقیاس می شود؟ چارچوب های مدرن مکانیسم های پیچیده ای را برای مدیریت وضعیت توزیع شده و مقاوم در برابر خطا ارائه می دهند، اما این یک نکته اصلی در طراحی باقی می ماند.

شروع کنید: مسیر شما به سوی تجزیه و تحلیل بلادرنگ

پذیرش پردازش جریان یک سفر است. در اینجا چند قدم عملی برای سازمان هایی که به دنبال مهار قدرت آن هستند آورده شده است:

1. با یک مورد استفاده با ارزش بالا شروع کنید: سعی نکنید اقیانوس را بجوشانید. یک مشکل تجاری خاص را شناسایی کنید که در آن داده‌های بلادرنگ مزیت واضح و قابل توجهی نسبت به پردازش دسته‌ای ارائه می‌دهد. نظارت بلادرنگ، تشخیص ناهنجاری یا هشدارهای بلادرنگ ساده اغلب نقاط شروع عالی هستند.
2. پشته فناوری مناسب را انتخاب کنید: مهارت های تیم خود و ظرفیت عملیاتی خود را ارزیابی کنید. یک سرویس ابری مدیریت شده (مانند Kinesis یا Dataflow) می تواند بار عملیاتی را به شدت کاهش دهد و توسعه را تسریع کند. اگر به کنترل بیشتری نیاز دارید یا نیازهای خاصی دارید، یک پشته منبع باز خود میزبانی شده (مانند Kafka و Flink) ممکن است مناسب تر باشد.
3. ذهنیت رویداد محور را بپذیرید: این یک تغییر فرهنگی و معماری است. تیم های خود را تشویق کنید تا فرآیندهای تجاری را نه به عنوان وضعیت در یک پایگاه داده، بلکه به عنوان یک سری رویدادهای تغییرناپذیر که در طول زمان رخ می دهند، در نظر بگیرند. این تفکر رویداد اول، پایه و اساس سیستم های بلادرنگ مدرن و مقیاس پذیر است.
4. در نظارت و قابلیت مشاهده سرمایه گذاری کنید: سیستم های بلادرنگ به نظارت بلادرنگ نیاز دارند. شما به داشبوردهای قوی و هشدار برای ردیابی تأخیر داده، توان عملیاتی و صحت پردازش نیاز دارید. در سیستمی که هرگز متوقف نمی شود، نمی توانید منتظر یک گزارش روزانه بمانید تا به شما بگوید مشکلی وجود دارد.

آینده در حال جریان است

پردازش جریان دیگر یک فناوری طاقچه برای چند صنعت خاص نیست. به سرعت در حال تبدیل شدن به یک سنگ بنای معماری داده مدرن است. همانطور که به آینده نگاه می کنیم، چندین روند قرار است پذیرش آن را حتی بیشتر تسریع کنند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بلادرنگ

ادغام پردازش جریان با هوش مصنوعی/ML یکی از هیجان انگیزترین مرزها است. به جای آموزش مدل ها به صورت آفلاین و استقرار آنها به عنوان مصنوعات ثابت، سازمان ها سیستم هایی را می سازند که می توانند استنتاج بلادرنگ را روی داده های جریانی انجام دهند و حتی مدل ها را به طور مداوم با رسیدن داده های جدید به روز کنند یا دوباره آموزش دهند (مفهومی که به عنوان یادگیری آنلاین شناخته می شود).

ظهور لبه

با انفجار دستگاه های اینترنت اشیا، اغلب ارسال تمام داده های حسگر خام به یک ابر مرکزی برای پردازش ناکارآمد است. پردازش جریان در "لبه"—روی یا نزدیک خود دستگاه‌ها—اجازه تجزیه و تحلیل و فیلتر فوری و با تأخیر کم را می‌دهد. سپس فقط رویدادها یا تجمیع های مهم به سیستم مرکزی ارسال می شوند که باعث کاهش پهنای باند و بهبود زمان پاسخ می شود.

دموکراتیزه کردن داده های بلادرنگ

همانطور که ابزارها و پلتفرم ها کاربرپسندتر می شوند، به ویژه با ظهور Streaming SQL، توانایی ساخت برنامه های بلادرنگ فراتر از مهندسان داده متخصص گسترش می یابد. تحلیلگران و دانشمندان داده این اختیار را خواهند داشت که مستقیماً جریان های داده زنده را پرس و جو و تجزیه و تحلیل کنند، بینش های جدید را باز می کنند و نوآوری را تسریع می کنند.

نتیجه گیری: سوار شدن بر موج داده های بلادرنگ

انتقال از پردازش دسته‌ای به پردازش جریان فقط یک ارتقای فناوری نیست. این یک تغییر اساسی در نحوه عملکرد و رقابت کسب و کارها است. این نشان دهنده تغییر از تجزیه و تحلیل منفعل و تاریخی به هوش فعال و در لحظه است. با پردازش داده ها در هنگام تولد، سازمان ها می توانند سیستم هایی بسازند که نه تنها واکنشی، بلکه فعال نیز هستند و نیازهای مشتری را پیش بینی می کنند، از شکست ها جلوگیری می کنند و فرصت ها را به محض ظهور غنیمت می شمارند.

در حالی که مسیر پیاده‌سازی سیستم‌های پردازش جریان قوی پیچیدگی‌های خاص خود را دارد، مزایای استراتژیک انکارناپذیر است. برای هر سازمانی که به دنبال شکوفایی در چشم انداز سریع و داده محور قرن بیست و یکم است، مهار جریان مداوم داده ها دیگر یک گزینه نیست—بلکه یک ضرورت است. جریان در حال حرکت است. وقت آن است که وارد شوید.