ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಜಗತ್ತನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ. ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದೆ, ಅದರ ಮೂಲ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು, ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.
ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್: ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ತೆರೆಯುವುದು
ಇಂದಿನ ಅತಿ-ಸಂಪರ್ಕಿತ ಜಾಗತಿಕ ಆರ್ಥಿಕತೆಯಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾದ ಮೌಲ್ಯವು ನೇರವಾಗಿ ಅದರ ಸಮಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಗಂಟೆಗಳ ಅಥವಾ ನಿಮಿಷಗಳಷ್ಟು ಹಳೆಯದಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೇಲೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು, ಆದಾಯ ನಷ್ಟ ಅಥವಾ ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಂಡ ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವ ಎಂದರ್ಥ. ರಾತ್ರಿಯ ವರದಿಗಳಿಗಾಗಿ ಕಾಯುವ ಯುಗ ಮುಗಿದಿದೆ. ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಜಗತ್ತಿಗೆ ಸುಸ್ವಾಗತ, ಅಲ್ಲಿ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹಿಂದಿನ ಸ್ಥಿರ ಸ್ನ್ಯಾಪ್‌ಶಾಟ್‌ಗಳಿಂದ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಿರಂತರ, ಅಂತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಮಾಹಿತಿಯ ಹರಿವಿನಿಂದ ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಈಗಲೇ. ಇದು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ನ ಡೊಮೇನ್ ಆಗಿದೆ.
ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ನ ಭೂದೃಶ್ಯವನ್ನು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಾವು ಅದರ ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅದನ್ನು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅದನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ಪ್ರಬಲ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅದು ಜಗತ್ತಿನಾದ್ಯಂತ ಹಣಕಾಸಿನಿಂದ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ವರೆಗಿನ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಕ್ರಾಂತಿಗೊಳಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುತ್ತೇವೆ.
ಮೂಲಭೂತ ಬದಲಾವಣೆ: ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳಿಂದ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳಿಗೆ
ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಮೆಚ್ಚಲು, ನಾವು ಮೊದಲು ಅದರ ಹಿಂದಿನದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು: ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್. ದಶಕಗಳಿಂದ, ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಮಾನದಂಡವಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಯು ಸರಳ ಮತ್ತು ಪರಿಚಿತವಾಗಿದೆ: ಒಂದು ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ (ಒಂದು ಗಂಟೆ, ಒಂದು ದಿನ, ಒಂದು ತಿಂಗಳು) ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ, ಅದನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ, ತದನಂತರ ಅದನ್ನು ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ದೊಡ್ಡ, ಸಮಗ್ರ ಉದ್ಯೋಗವನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿ.
ಫೋಟೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ಫಿಲ್ಮ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಂತೆ ಯೋಚಿಸಿ. ನೀವು ಅನೇಕ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ, ರೋಲ್ ತುಂಬುವವರೆಗೆ ಕಾಯಿರಿ, ತದನಂತರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೋಡಲು ಡಾರ್ಕ್‌ರೂಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿ. ತಿಂಗಳಾಂತ್ಯದ ಹಣಕಾಸು ವರದಿ ಅಥವಾ ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ ಮಾರಾಟ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ಅನೇಕ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗೆ ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ: ವಿಳಂಬ. ಒಳನೋಟಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಈಗಾಗಲೇ ಹಾದುಹೋಗಿರುವ ವಾಸ್ತವತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆ.
ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್, ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಲೈವ್ ವೀಡಿಯೊ ಫೀಡ್‌ನಂತಿದೆ. ಇದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದಂತೆ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಈವೆಂಟ್ ಮೂಲಕ ಈವೆಂಟ್. ದೊಡ್ಡ, ಸ್ಥಿರವಾದ ಡೇಟಾ ಸರೋವರದ ಬದಲು, ನಿರಂತರವಾಗಿ ಹರಿಯುವ ನದಿಯನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಈ ನದಿಗೆ ಧುಮುಕಲು ಮತ್ತು ನೀರು ಹರಿಯುವಾಗ ಅದನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. "ವಿಶ್ರಾಂತಿಯಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾ" ದಿಂದ "ಚಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾ" ಗೆ ಈ ಮಾದರಿಯ ಬದಲಾವಣೆಯು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಗಂಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ, ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಘಟನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ನ ಮೂಲ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು
ದೃಢವಾದ ನೈಜ-ಸಮಯದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು, ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಇತರ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಕೆಲವು ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
ಘಟನೆಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳು
ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ನ ಹೃದಯಭಾಗದಲ್ಲಿ ಘಟನೆ ಇದೆ. ಒಂದು ಘಟನೆಯು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸಿದ ವಿಷಯದ ಬದಲಾಗದ ದಾಖಲೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಯಾವುದಾದರೂ ಆಗಿರಬಹುದು: ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಲಿಂಕ್ ಅನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡುವ ಗ್ರಾಹಕ, ಫ್ಯಾಕ್ಟರಿ ಯಂತ್ರದಿಂದ ಸಂವೇದಕ ಓದುವಿಕೆ, ಹಣಕಾಸು ವಹಿವಾಟು ಅಥವಾ ವಿತರಣಾ ವಾಹನದಿಂದ ಸ್ಥಳ ನವೀಕರಣ. ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಎನ್ನುವುದು ಸಮಯಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಆದೇಶಿಸಲಾದ ಈ ಘಟನೆಗಳ ಅನಿಯಮಿತ, ನಿರಂತರ ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿದೆ.
ಸಮಯ: ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಆಯಾಮ
ವಿತರಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ, "ಈಗ" ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಬಹುದು. ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಎರಡು ರೀತಿಯ ಸಮಯದ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಔಪಚಾರಿಕಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ:
- ಈವೆಂಟ್ ಸಮಯ: ಈವೆಂಟ್ ಮೂಲದಲ್ಲಿ ನಿಜವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸಿದ ಸಮಯ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಟನ್ ಅನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿದ ಕ್ಷಣ. ಇದು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರವಾದ ಸಮಯವಾಗಿದೆ.
- ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಮಯ: ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಈವೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿದ ಸಮಯ. ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿಳಂಬ ಅಥವಾ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಲೋಡ್‌ನಿಂದಾಗಿ, ಇದು ಈವೆಂಟ್ ಸಮಯಕ್ಕಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ನಂತರ ಆಗಿರಬಹುದು.
ಈವೆಂಟ್ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಮಯದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕ್ರಮಬದ್ಧವಲ್ಲದ ಈವೆಂಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ, ಆಧುನಿಕ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ಪರಿಹರಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲಾಗಿದೆ.
ರಾಜ್ಯವಾರು ವರ್ಸಸ್ ರಾಜ್ಯರಹಿತ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್
ಹಿಂದಿನ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೇಲಿನ ಅವಲಂಬನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು:
- ರಾಜ್ಯರಹಿತ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್: ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಘಟನೆಯನ್ನು ಹಿಂದಿನ ಘಟನೆಗಳಿಂದ ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭವಿಲ್ಲದೆ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. $1000 ಮೀರಿದ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸೇರಿಸಲು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವುದು ಒಂದು ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ.
- ರಾಜ್ಯವಾರು ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್: ಘಟನೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಹಿಂದಿನ ಘಟನೆಗಳ ಕ್ರೋಢೀಕೃತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಸರಾಸರಿ ಸೆಷನ್ ಸಮಯವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಆ ಸೆಷನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಹಿಂದಿನ ಘಟನೆಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ('ರಾಜ್ಯ') ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನವೀಕರಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ದೋಷ-ಸಹಿಷ್ಣು, ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಈ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಅಪಾಚೆ ಫ್ಲಿಂಕ್‌ನಂತಹ ಸುಧಾರಿತ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ.
ವಿಂಡೋಯಿಂಗ್: ಅನಂತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಅಂತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ನಲ್ಲಿ 'ಎಣಿಕೆ' ಅಥವಾ 'ಮೊತ್ತ' ದಂತಹ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತೀರಿ? ಉತ್ತರ ವಿಂಡೋಯಿಂಗ್. ವಿಂಡೋವು ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ಅನಂತ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನ್ನು ಸೀಮಿತ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಂಡೋ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ಟಂಬ್ಲಿಂಗ್ ವಿಂಡೋಗಳು: ಸ್ಥಿರ-ಗಾತ್ರ, ಅತಿಕ್ರಮಿಸದ ವಿಂಡೋಗಳು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರತಿ 5 ನಿಮಿಷಗಳಿಗೊಮ್ಮೆ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಭೇಟಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು.
- ಸ್ಲೈಡಿಂಗ್ ವಿಂಡೋಗಳು: ಸ್ಥಿರ-ಗಾತ್ರ, ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ವಿಂಡೋಗಳು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಳೆದ 1 ನಿಮಿಷದಲ್ಲಿ ಸ್ಟಾಕ್ ಬೆಲೆಯ ಚಲಿಸುವ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು, ಪ್ರತಿ 10 ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಸೆಷನ್ ವಿಂಡೋಗಳು: ಬಳಕೆದಾರರ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಗಾತ್ರದ ವಿಂಡೋಗಳು. ಸೆಷನ್ ವಿಂಡೋವು ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಅವಧಿಯ ಮೂಲಕ ಈವೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಸೈಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಬಳಕೆದಾರರ ಭೇಟಿಯಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುವುದು.
ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ಮಾದರಿಗಳು: ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾ ಮತ್ತು ಕಪ್ಪಾ
ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದಾಗ, ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ಮಾದರಿಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿದವು.
ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ
ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವು ಎರಡೂ ಪ್ರಪಂಚದ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದುದನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಆರಂಭಿಕ ಪ್ರಯತ್ನವಾಗಿತ್ತು. ಇದು ಎರಡು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ:
- ಬ್ಯಾಚ್ ಲೇಯರ್: ಇದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಸಮಗ್ರ, ನಿಖರವಾದ ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ("ಮಾಸ್ಟರ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್") ಸಂಪೂರ್ಣ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಸ್ಪೀಡ್ ಲೇಯರ್ (ಅಥವಾ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಲೇಯರ್): ಈ ಲೇಯರ್ ಇತ್ತೀಚಿನ ಡೇಟಾದ ಕಡಿಮೆ-ವಿಳಂಬ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಬ್ಯಾಚ್ ಲೇಯರ್‌ನ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಳಂಬವನ್ನು ಸರಿದೂಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಬ್ಯಾಚ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪೀಡ್ ಲೇಯರ್‌ಗಳೆರಡರಿಂದಲೂ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಉತ್ತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಇದರ ಮುಖ್ಯ ನ್ಯೂನತೆಯೆಂದರೆ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ; ನೀವು ವಿಭಿನ್ನ ಕೋಡ್‌ಬೇಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬೇಕು, ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ದೋಷನಿವಾರಣೆ ಮಾಡಬೇಕು.
ಕಪ್ಪಾ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ
ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾದ ಸರಳೀಕರಣವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾದ ಕಪ್ಪಾ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವು ಬ್ಯಾಚ್ ಲೇಯರ್ ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸಾಕಷ್ಟು ದೃಢವಾಗಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಒಂದೇ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸ್ಟಾಕ್‌ನೊಂದಿಗೆ ನೈಜ-ಸಮಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮರುಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಎರಡನ್ನೂ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಅದು ಪ್ರತಿಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಎಲ್ಲವೂ ಒಂದು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಆಗಿದೆ. ಐತಿಹಾಸಿಕ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು (ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾದಲ್ಲಿನ ಬ್ಯಾಚ್ ಲೇಯರ್‌ಗಾಗಿ ಕಾರ್ಯ), ನಿಮ್ಮ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಎಂಜಿನ್ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭದಿಂದಲೂ ಈವೆಂಟ್‌ಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನ್ನು ಮರುಪ್ಲೇ ಮಾಡಿ. ಈ ಏಕೀಕೃತ ವಿಧಾನವು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿ ಬೆಳೆದಂತೆ ಮತ್ತು ಬೃಹತ್ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದಂತೆ ಹೆಚ್ಚು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿದೆ.
ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು
ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಪ್ರವರ್ಧಮಾನಕ್ಕೆ ತರುವ ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
ಸಂದೇಶ ಕಳುಹಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸೇವನೆ: ಅಡಿಪಾಯ
ನೀವು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು, ಅದನ್ನು ಸೇವಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ನಿಮಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಾರ್ಗ ಬೇಕು. ಇಲ್ಲಿ ಈವೆಂಟ್ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಬರುತ್ತವೆ.
ಅಪಾಚೆ ಕಾಫ್ಕಾ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಥ್ರೋಪುಟ್, ದೋಷ-ಸಹಿಷ್ಣು ಈವೆಂಟ್ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್‌ಗೆ ಕಾಫ್ಕಾ ಡಿ ಫ್ಯಾಕ್ಟೋ ಮಾನದಂಡವಾಗಿದೆ. ಇದು ವಿತರಿಸಿದ ಲಾಗ್‌ನಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಅನೇಕ ಉತ್ಪಾದಕ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಈವೆಂಟ್‌ಗಳ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಲು ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಗ್ರಾಹಕ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅವುಗಳಿಗೆ ಚಂದಾದಾರರಾಗಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಮರುಪ್ಲೇಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಕಪ್ಪಾ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ಬೆನ್ನೆಲುಬನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು: ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು
ಇವು ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ತರ್ಕವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳಾಗಿವೆ.
- ಅಪಾಚೆ ಫ್ಲಿಂಕ್: ನಿಜವಾದ, ಈವೆಂಟ್-ಒಂದು-ಸಮಯದ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ನಾಯಕರಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. ಫ್ಲಿಂಕ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವೆಂದರೆ ಅದರ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ರಾಜ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಈವೆಂಟ್ ಸಮಯಕ್ಕೆ ದೃಢವಾದ ಬೆಂಬಲ ಮತ್ತು ಬಲವಾದ ಸ್ಥಿರತೆಯ ಖಾತರಿಗಳು (ನಿಖರವಾಗಿ-ಒಮ್ಮೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಿಕೆ). ಇದು ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಉನ್ನತ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
- ಅಪಾಚೆ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್: ಮೂಲತಃ ಮೈಕ್ರೋ-ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ (ತುಂಬಾ ಸಣ್ಣ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು), ಸ್ಪಾರ್ಕ್‌ನ ಹೊಸ "ರಚನಾತ್ಮಕ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್" ಎಂಜಿನ್ ನಿಜವಾದ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗೆ ಹತ್ತಿರವಾಗಿದೆ. ಇದು ವಿಶಾಲವಾದ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಚ್ ವರ್ಕ್‌ಲೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಏಕೀಕರಿಸಲು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ.
- ಕಾಫ್ಕಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳು: ಅಪಾಚೆ ಕಾಫ್ಕಾ ಮೇಲ್ಭಾಗದಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಹಗುರವಾದ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಲೈಬ್ರರಿ. ಇದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅಲ್ಲ ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ನೀವು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುವ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಕಾಫ್ಕಾ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಈಗಾಗಲೇ ಹೆಚ್ಚು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿರುವ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಕ್ಲೌಡ್-ನೇಟಿವ್ ಪರಿಹಾರಗಳು
ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಲೌಡ್ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಈ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಅಮೂರ್ತಗೊಳಿಸುವ ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ:
- ಅಮೆಜಾನ್ ಕಿನೆಸಿಸ್: ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಡೇಟಾಗಾಗಿ AWS ನಲ್ಲಿನ ಸೇವೆಗಳ ಸೂಟ್, ಕಿನೆಸಿಸ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳು (ಸೇವನೆಗಾಗಿ) ಮತ್ತು ಕಿನೆಸಿಸ್ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ (SQL ಅಥವಾ ಫ್ಲಿಂಕ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು) ಸೇರಿದಂತೆ.
- ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಡೇಟಾಫ್ಲೋ: ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಅಪಾಚೆ ಬೀಮ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಎರಡಕ್ಕೂ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ಸೇವೆ. ಇದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಸ್ವಯಂಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸರಳತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
- Azure ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್: ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ Azure ನಿಂದ ನೈಜ-ಸಮಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸೇವೆಯಾಗಿದ್ದು, Azure ಈವೆಂಟ್ ಹಬ್‌ಗಳಂತಹ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸರಳವಾದ, SQL-ತರಹದ ಪ್ರಶ್ನೆ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ (ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್‌ನ ಕಾಫ್ಕಾ ಸಮಾನ).
ಜಾಗತಿಕ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ನ ನಿಜವಾದ ಶಕ್ತಿಯು ಅದರ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಗೋಚರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಲ್ಲ ಆದರೆ ಜಗತ್ತಿನಾದ್ಯಂತ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವ್ಯಾಪಾರ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ.
ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಫಿನ್ಟೆಕ್: ತ್ವರಿತ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ
ಟೋಕಿಯೊದಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರು ತಮ್ಮ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ, ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅವರ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಖರ್ಚು ಮಾದರಿಗಳು, ಸ್ಥಳ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ತಿಳಿದಿರುವ ವಂಚನೆ ಸಹಿಗಳ ವಿರುದ್ಧ ವಹಿವಾಟನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ವೈಪರೀತ್ಯ ಕಂಡುಬಂದರೆ, ವಹಿವಾಟು ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುವ ಮುನ್ನವೇ ವಹಿವಾಟನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಇದು ಅಸಾಧ್ಯ, ಇದು ಹಾನಿಯಾದ ನಂತರ ಗಂಟೆಗಳ ನಂತರ ಮಾತ್ರ ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುತ್ತದೆ.
ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಮತ್ತು ಚಿಲ್ಲರೆ: ಡೈನಾಮಿಕ್ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ ಅನುಭವಗಳು
ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ದೈತ್ಯ ಮಿಲಿಯನ್ ಗಟ್ಟಲೆ ಕ್ಲಿಕ್‌ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಈವೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಬ್ರೌಸ್ ಮಾಡಿದಂತೆ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅವರ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಕ್ಷಣವೇ ಉತ್ಪನ್ನ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬೆಲೆಯನ್ನು ಸಹ ಶಕ್ತಿಯುತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ನೈಜ-ಸಮಯದ ಬೇಡಿಕೆ, ಸ್ಪರ್ಧಿಗಳ ಬೆಲೆ ಮತ್ತು ದಾಸ್ತಾನು ಮಟ್ಟವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. ಫ್ಲ್ಯಾಶ್ ಮಾರಾಟದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಇದು ದಾಸ್ತಾನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅಧಿಕ ಮಾರಾಟವನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ನಿಖರವಾದ ಸ್ಟಾಕ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸಾರಿಗೆ: ನೈಜ-ಸಮಯದ ಸರಬರಾಜು ಸರಪಳಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್
ಜಾಗತಿಕ ಶಿಪ್ಪಿಂಗ್ ಕಂಪನಿಯು ತನ್ನ ಟ್ರಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಟೇನರ್‌ಗಳನ್ನು IoT ಸಂವೇದಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಜ್ಜುಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂವೇದಕಗಳು ಸ್ಥಳ, ತಾಪಮಾನ ಮತ್ತು ಇಂಧನ ಮಟ್ಟಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಕೇಂದ್ರ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೇವಿಸುತ್ತದೆ, ಕಂಪನಿಯು ತನ್ನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಫ್ಲೀಟ್ ಅನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಜಾಮ್‌ಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ವಾಹನಗಳನ್ನು ಮರುಮಾರ್ಗಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಸ್ಥಗಿತಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ನಿರ್ವಹಣೆ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ತಾಪಮಾನ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸರಕುಗಳು (ಔಷಧಗಳು ಅಥವಾ ಆಹಾರದಂತಹವು) ಸುರಕ್ಷಿತ ಮಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಇದು ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಗೋಚರತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ದೂರಸಂಪರ್ಕ: ಪೂರ್ವಭಾವಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ
ಬಹುರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಟೆಲಿಕಾಂ ಆಪರೇಟರ್ ಸೆಲ್ ಟವರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ರೂಟರ್‌ಗಳಿಂದ ದಿನಕ್ಕೆ ಶತಕೋಟಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಈವೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಸಂಭಾವ್ಯ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಗ್ರಾಹಕರು ಸೇವಾ ಸ್ಥಗಿತವನ್ನು ಅನುಭವಿಸುವ ಮೊದಲು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲು ಇದು ಅವರಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಸೇವೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು (QoS) ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ನಷ್ಟವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ತಯಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಕೈಗಾರಿಕಾ IoT (IIoT): ಮುನ್ಸೂಚಕ ನಿರ್ವಹಣೆ
ಕಾರ್ಖಾನೆಯಲ್ಲಿನ ಭಾರೀ ಯಂತ್ರೋಪಕರಣಗಳ ಮೇಲಿನ ಸಂವೇದಕಗಳು ಕಂಪನ, ತಾಪಮಾನ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಈ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉಪಕರಣ ವೈಫಲ್ಯಕ್ಕೆ ಮುಂಚಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಾರ್ಖಾನೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ನಿಗದಿತ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಒಂದಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಯಂತ್ರಗಳು ಕೆಟ್ಟುಹೋಗುವ ಮೊದಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಸರ್ವಿಸ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಅಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ನಿರ್ವಹಣಾ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ನೈಜ-ಸಮಯದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡುವುದು
ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಅದರ ಸವಾಲುಗಳಿಲ್ಲ. ಯಶಸ್ವಿ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣನೆ ಅಗತ್ಯ.
ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ
ನೈಜ-ಸಮಯದ ವಿತರಿಸಿದ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಬ್ಯಾಚ್ ಕೌಂಟರ್‌ಪಾರ್ಟ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿವೆ. ಅವು 24/7 ಚಲಾಯಿಸಲು, ಏರಿಳಿತದ ಲೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಯಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅಡ್ಡಲಾಗಿ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬೇಕು. ಇದಕ್ಕೆ ವಿತರಿಸಿದ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ನಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಪರಿಣತಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಡೇಟಾ ಆರ್ಡರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಮಯೋಚಿತತೆ
ಜಾಗತಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿಳಂಬದಿಂದಾಗಿ ಈವೆಂಟ್‌ಗಳು ಕ್ರಮಬದ್ಧವಾಗಿ ಆಗಮಿಸಬಹುದು. ಮೊದಲು ಸಂಭವಿಸಿದ ಈವೆಂಟ್ ಎರಡನೆಯದಾಗಿ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಎಂಜಿನ್ ಅನ್ನು ತಲುಪಬಹುದು. ದೃಢವಾದ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಇದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈವೆಂಟ್ ಸಮಯ ಮತ್ತು ವಾಟರ್‌ಮಾರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅದರ ಸರಿಯಾದ ಸಮಯದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾಗಿ ಗುಂಪು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು.
ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಖಾತರಿಗಳು
ನಿಮ್ಮ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಯಂತ್ರವು ವಿಫಲವಾದರೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ? ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳದೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸದೆ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಚೇತರಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಖಾತರಿಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ:
- ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ಬಾರಿ: ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಈವೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಒಂದು ಬಾರಿ ಅಥವಾ ಎಂದಿಗೂ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವೈಫಲ್ಯದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ನಷ್ಟ ಸಾಧ್ಯ.
- ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಬಾರಿ: ಪ್ರತಿ ಈವೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಚೇತರಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಅದು ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಬಾರಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳ್ಳಬಹುದು. ಇದು ನಕಲಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
- ನಿಖರವಾಗಿ ಒಂದು ಬಾರಿ: ವೈಫಲ್ಯದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ಪ್ರತಿ ಈವೆಂಟ್ ಅನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಒಂದು ಬಾರಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಾಧಿಸಲು ಇದು ಆದರ್ಶಪ್ರಾಯ ಆದರೆ ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸವಾಲಿನ ಖಾತರಿಯಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಇದು ಫ್ಲಿಂಕ್‌ನಂತಹ ಸುಧಾರಿತ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ.
ರಾಜ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆ
ಯಾವುದೇ ರಾಜ್ಯವಾರು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗೆ, ಕ್ರೋಢೀಕರಿಸಿದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸವಾಲಾಗಿ ಪರಿಣಮಿಸುತ್ತದೆ. ರಾಜ್ಯವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ? ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಬ್ಯಾಕಪ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ? ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಪ್ರಮಾಣವು ಬೆಳೆದಂತೆ ಅದು ಹೇಗೆ ಸ್ಕೇಲ್ ಆಗುತ್ತದೆ? ಆಧುನಿಕ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ವಿತರಿಸಿದ, ದೋಷ-ಸಹಿಷ್ಣು ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅದು ಪ್ರಮುಖ ವಿನ್ಯಾಸ ಪರಿಗಣನೆಯಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ.
ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು: ನೈಜ-ಸಮಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಮಾರ್ಗ
ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಒಂದು ಪ್ರಯಾಣ. ಅದರ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಕ್ರಮಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
- ಹೆಚ್ಚಿನ-ಮೌಲ್ಯದ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ: ಸಾಗರವನ್ನು ಕುದಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬೇಡಿ. ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾವು ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ಗಿಂತ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ಮಹತ್ವದ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯಾಪಾರ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ವೈಪರೀತ್ಯ ಪತ್ತೆ ಅಥವಾ ಸರಳ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತಗಳಾಗಿವೆ.
- ಸರಿಯಾದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸ್ಟಾಕ್ ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ತಂಡದ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ. ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆ (ಕಿನೆಸಿಸ್ ಅಥವಾ ಡೇಟಾಫ್ಲೋನಂತಹ) ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಹೊರೆವನ್ನು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಯಂತ್ರಣ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಸ್ವಯಂ-ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಸ್ಟಾಕ್ (ಕಾಫ್ಕಾ ಮತ್ತು ಫ್ಲಿಂಕ್‌ನಂತಹ) ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಬಹುದು.
- ಈವೆಂಟ್-ಚಾಲಿತ ಮನಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ: ಇದು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ಬದಲಾವಣೆಯಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ತಂಡಗಳು ವ್ಯಾಪಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ಸ್ಥಿತಿಯಾಗಿ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಬದಲಾಗದ ಘಟನೆಗಳ ಸರಣಿಯಾಗಿ ಯೋಚಿಸಲು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಿ. ಈ ಈವೆಂಟ್-ಮೊದಲ ಚಿಂತನೆಯು ಆಧುನಿಕ, ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ನೈಜ-ಸಮಯದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿದೆ.
- ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಣೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿ: ನೈಜ-ಸಮಯದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ವಿಳಂಬ, ಥ್ರೋಪುಟ್ ಮತ್ತು ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸರಿಪಡಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ನಿಮಗೆ ದೃಢವಾದ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಎಂದಿಗೂ ನಿಲ್ಲದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ, ಏನೋ ತಪ್ಪಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ಹೇಳಲು ದೈನಂದಿನ ವರದಿಯವರೆಗೆ ನೀವು ಕಾಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಭವಿಷ್ಯವು ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಆಗಿದೆ
ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಕೆಲವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಿಗೆ ಒಂದು ಗೂಡು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಲ್ಲ. ಇದು ಆಧುನಿಕ ಡೇಟಾ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ಮೂಲಾಧಾರವಾಗಿ ವೇಗವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿದೆ. ನಾವು ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ನೋಡುತ್ತಿರುವಂತೆ, ಹಲವಾರು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಅದರ ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿವೆ.
ನೈಜ-ಸಮಯದ AI ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ
AI/ML ನೊಂದಿಗೆ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ನ ಏಕೀಕರಣವು ಅತ್ಯಂತ ರೋಮಾಂಚಕಾರಿ ಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಫ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರ ಕಲಾಕೃತಿಗಳಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸುವ ಬದಲು, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ನೈಜ-ಸಮಯದ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಬಂದಂತೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಲು ಅಥವಾ ಮರು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸಹ ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿವೆ (ಆನ್‌ಲೈನ್ ಕಲಿಕೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ).
ಎಡ್ಜ್‌ನ ಏರಿಕೆ
IoT ಸಾಧನಗಳ ಸ್ಫೋಟದೊಂದಿಗೆ, ಎಲ್ಲಾ ಕಚ್ಚಾ ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಕೇಂದ್ರ ಕ್ಲೌಡ್‌ಗೆ ಕಳುಹಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಹತ್ತಿರವಿರುವ "ಎಡ್ಜ್" ನಲ್ಲಿ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ತಕ್ಷಣದ, ಕಡಿಮೆ-ವಿಳಂಬ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್‌ಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮುಖ ಘಟನೆಗಳು ಅಥವಾ ಒಟ್ಟು ಮೊತ್ತಗಳನ್ನು ನಂತರ ಕೇಂದ್ರ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವೀಕರಣ
ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿಯಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ SQL ನ ಏರಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ, ನೈಜ-ಸಮಯದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ವಿಶೇಷ ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಮತ್ತು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಲೈವ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅಧಿಕಾರ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಹೊಸ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ: ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾದ ಅಲೆಯಲ್ಲಿ ಸವಾರಿ ಮಾಡುವುದು
ಬ್ಯಾಚ್‌ನಿಂದ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ಗೆ ಪರಿವರ್ತನೆಯು ಕೇವಲ ತಾಂತ್ರಿಕ ನವೀಕರಣವಲ್ಲ; ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಇದು ಮೂಲಭೂತ ಬದಲಾವಣೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ, ಐತಿಹಾಸಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಿಂದ ಸಕ್ರಿಯ, ಕ್ಷಣಾರ್ಧದ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಗೆ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಹುಟ್ಟಿದಂತೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿರದೆ ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿರುವ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು, ಗ್ರಾಹಕರ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು, ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ತಡೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವು ಉದ್ಭವಿಸಿದ ತಕ್ಷಣ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ದೃಢವಾದ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮಾರ್ಗವು ಅದರ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಅನುಕೂಲಗಳು ಅಲ್ಲಗಳೆಯುವಂತಿಲ್ಲ. 21 ನೇ ಶತಮಾನದ ವೇಗದ, ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಭೂದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದಲು ಬಯಸುವ ಯಾವುದೇ ಸಂಸ್ಥೆಗೆ, ಡೇಟಾದ ನಿರಂತರ ಹರಿವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಆಯ್ಕೆಯಲ್ಲ - ಇದು ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ. ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಹರಿಯುತ್ತಿದೆ; ಧುಮುಕುವ ಸಮಯ ಇದು.