Vad är Stream Analytics och de 5 bästa verktygen för dataströmning

Introduktion

Om din affärsverksamhet utsätts för en högre "kostnad för förseningar", då vet du redan vikten av realtidsdataströmning och dess analys för affärsinsikter. Men i en miljö där "agilitet" är lika viktig som "innovation", ser realtidsströmningsanalys en utbredd och beprövad användning.

Vad är strömningsanalys?

Streaming Analytics är bearbetning och analys av stora mängder data i rörelse, dvs. att utföra åtgärder på realtidsdata med hjälp av kontinuerliga frågor, till skillnad från batchvis databearbetning som ibland innehåller föråldrad information. Med streaming kan analysföretag dra nytta av data i rörelse för att eliminera förlorade möjligheter och skapa nya.

Innan vi förstår den traditionella och moderna arkitekturen för Stream Analytics, tillsammans med de 5 bästa plattformarna eller verktygen för att utföra Data Stream Analytics, bör vi förstå användningsfallen för strömmande analys för att utföra realtidsanalys av stordata.

Några av de populära användningsfallen för dataströmsanalys involverar:

• Detektera och förutsäga störande beteende hos alla typer av maskiner eller fordon baserat på data som överförs från IoT-sensorer och -enheter.


• Realtidsrekommendationer, utrustade medgeografiska preferenser,till en användare som surfar via mobil- eller webbgränssnittet för e-handel, streamingvideo eller en reseportal.


• Onlinespelföretag erbjuder verkliga och engagerande upplevelser i en virtuell värld.


• Finansiella portföljförvaltare justerar sitt innehav baserat pårealtidsriskanalysav börsens dataströmmar.


• Sociala medier och andra plattformar för användarinteraktion sållar igenom data i omfattning av kvintiljoner, som genereras varje dag för att skydda användare mot innehåll som kan kategoriseras som bedrägligt, mobbande, våldsamt eller stötande på något sätt.


• Fortsattövervakning av patientens hälsaför att säkerställa snabb behandling


• Detaljhandels- och hotellföretag kan snabbt svara på kundförfrågningar som färska beställningar, tillägg av varukorgar, returförfrågningar eller klagomål.

Traditionell arkitektur för strömmande data och analys:

Den traditionella metoden går ut på att koppla ihop flera verktyg för att uppnå detta syfte. Det involverade vanligtvis fyra steg. För det första måste data strömmas sekventiellt från källan utan avbrott; en strömningsprocessor tar hand om detta.

För det andra måste data extraheras från dessa multipla strömprocessorer och sedan transformeras och laddas – gjort med ettETL-verktyg.

För det tredje laddas data in i en strömmande datalagring, vanligtvis en datasjö, på grund av dess billiga och flexibla natur jämfört med andra alternativ.

Slutligen, kanske det viktigaste steget – ett analyssystem för att bearbeta denna omfattande data. Företagsanvändare vill ha insikter efter analytiska/statistiska operationer som urval, klustring, korrelationer med mera.

Denna metod kräver ständig övervakning av servrarna, utkik efter programuppdateringar eller installationer och hantering av uppskalnings- eller nedskalningskrav. En betydande mängd tid går åt till att konfigurera grunderna och börja ta emot dataströmmarna.

Modern arkitektur och de ledande plattformarna:

Det moderna tillvägagångssättet fördataströmsanalysär mer i linje med affärsvärderingarna att leverera snabba och självbetjänande funktioner samtidigt som beroendet av IT-avdelningarna minskar för varje liten eller vardaglig aktivitet.

Dessa plattformar erbjuder en komplett lösning för att bearbeta, lagra och konvertera händelseströmmar till analysklar data och affärsinsikter. Dessa kraftfulla minnesbaserade motorer finns tillgängliga som PaaS-erbjudanden, så du behöver inte oroa dig för att provisionera någon hårdvara eller hantera servrar.

Säkerhetsmässigt får dessa plattformar höga poäng eftersom de inte lagrar någon data, eftersom det mesta av bearbetningen sker i minnet, och även då är informationen krypterad. På flexibilitetsfronten erbjuder de användare att utöka funktionerna i sin miljö med öppen källkod och tredjepartsverktyg.

När det gäller prestanda erbjuder de ledande plattformarna för streamingdata obegränsad skalbarhet för att bearbeta miljontals strömmar eller händelser per sekund med ultralåga latenser.

Här är våra 5 bästa val för strömanalysplattformar:

Azure Stream Analytics:

Detta erbjudande från Microsoft, den ledande leverantören av företagsteknologiprogramvara, är en av de mest kapabla plattformarna för streaminganalys. Azure Stream Analytics kombinerar kraften i SQL, C# och JavaScript, tillsammans med dess inbyggda maskininlärningsfunktioner, vilket gör det möjligt för företag att analysera multiströmsdata parallellt och effektivt.

Här är arkitekturen bakom hur Microsoft Azure Stream Analytics fungerar:

Enkelt uttryckt består den av 1). Indata från Azure Event Hub, Azure IoT Hub eller Azure Blob Storage. 2). En SQL-fråga som används för att enkelt filtrera, sammanfoga, sortera och aggregera inkommande dataströmmar över en period. 3). Utdata, en eller flera utdata, tas emot från den bearbetade datan, som kan ha en mängd olika tillämpningar.

Amazon Kinesis

Amazon Kinesis är en plattform som passar perfekt med den ledande molnplattformen AWS, med stöd även för andra molnplattformar. Den gör strömning av stordata med AWS sömlös. Det bästa är dess stöd för Java-bibliotek med öppen källkod och SQL-editor.

Amazon Kinesis flexibilitet gör det möjligt för företag att skapa grundläggande insikter och rapporter i början och skala upp senare, beroende på expertis, för att distribuera maskininlärningsmodeller för att identifiera mönster och automatisera insikter.

Här är en typisk arkitektur för dataströmsanalys med Amazon Kinesis.

Google Cloud DataFlow

Detta är ett nytt tillskott till Googles Stream Analytics. Plattformen är utrustad med Python 3 och Apache Beam SDK med öppen källkod för att erbjuda samma kapacitet att bearbeta strömmar och batchdata. Kombinationen av 1). Apache Beam och Python 3 används för att definiera datapipelines och extrahera data från olika Edge-källor, 2) Pub/Sub-baserad inmatning, och 3) Google Big Query för att extrahera meningsfulla insikter i realtid, vilket gör det till ett av de bästa verktygen för strömanalys. Denna fragmenterade provisionering eliminerar tillgänglighetskomplexiteten och gör data tillgänglig för bådedataingenjöreroch analytiker.

Här är en typisk arkitektur för dataströmsanalys med Google Cloud DataFlow

Apache Kafka

Apache Kafka kan distribueras lokalt såväl som i molnet. Det är en kedja av distribuerade servrar och klienter som kommunicerar via TCP-nätverksprotokoll. Plattformen är relativt ny men har ständigt nämnts bland de kraftfulla verktygen för strömningsanalys på grund av dess förmåga att skicka data till andradataanalys-eller BI-plattformar. Den används främst i backend-miljöer för integration av mikrotjänster och alla större plattformar för realtidsströmmande data.

Den körs som ett kluster som involverar ett antal servrar, spridda över datacenter. Dataströmmarna från dessa servrar kategoriseras och lagras som "ämnen" markerade med unika identifierare som består av en nyckel, ett värde och tidsstämpeln för strömmen.

Det finns fyra centrala API:er; den här bilden visar vart och ett:

Producer API används för att publicera dataströmmen till ett eller flera Kafka-'ämnen'

Konsument-API:et låter apparna prenumerera på ett antal "ämnen" och bearbeta strömmen av poster som levereras till dem.

Streams API låter apparna fungera som strömprocessorer för att konvertera indataströmmar till utdata eller resultat

Connector API bygger återanvändbara producenter eller konsumenter som kopplar "ämnen" till befintliga appar och datasystem.

Snöflinga snöpipe:

Det sista erbjudandet på vår lista är ett erbjudande från en plattform som nyligen skapade uppmärksamhet på marknaden med sin största tech-IPO någonsin, och med all rätt –Snöflinga. Plattformen erbjuder kraftfulla, oöverträffade funktioner tillsammans med betydande kostnadsfördelar.

Snowflake Snowpipe automatiserar inläsningen av dataströmmar till S3-stagingområdet och sedan till Snowflake. Det skapar också separata servrar för inkommande strömmar från kundmiljön för att isolera arbetsbelastningen och du betalar bara för den servertid du använder.

Här är en typisk arkitektur för dataströmsanalys med Snowflake Snowpipe.

Slutsats:

Det finns många andra plattformar, som IBM Stream Analytics, Apache Storm och Apache Flink, som erbjuder kraftfulla arkitekturer för att ta in, transformera och analysera inkommande dataströmmar i realtid. Det viktiga att notera här är det värde som Stream Analytics genererar för företag av alla storlekar – oavsett om du har en komplex uppsättning spridd över geografiska områden eller om du är en nystartad teknikföretag som kräver snabba svar på kundförfrågningar.

Om du behöver hjälp med att identifiera denbästa Stream Analytics-teknikenför din organisation, eller om du behöver hjälp med att konfigurera den,boka ett gratis mötemed våralösningsarkitekterför att påskynda processen.