10 инструментов для повышения уровня платформ потоковой аналитики

Прочитано: 56 раз(а)


Платформы потоковой аналитики получают данные в режиме реального времени и генерируют понимание и ценность для организаций. Выбор правильного инструмента из этих вариантов поможет раскрыть преимущества.

Инструменты потоковой аналитики позволяют принимать решения в режиме реального времени на основе данных. Это существенно влияет на бизнес-процессы компании, качество обслуживания клиентов и даже на доходы.

Платформы потоковой аналитики дополняют инструменты потоковой обработки. Инструмент потоковой обработки объединяет, обрабатывает и преобразует данные из необработанных каналов. Платформа потоковой аналитики быстро и масштабно преобразует эти оперативные данные в ценные сведения.

«Потоковые данные стали основой центральной нервной системы большинства предприятий, и большинство транзакций происходит в режиме реального времени», — сказал Закир Хуссейн, партнер по работе с данными в EY Americas, консалтинговой и сервисной компании.

По словам Хуссейна, при выборе платформ потоковой аналитики учитывайте знакомство команды разработчиков с инструментами, используемыми данной платформой, с тем, как этот инструмент интегрирует данные и с его поддержкой существующих критически важных конвейеров данных.

Примеры типов данных, используемых для потоковой аналитики, включают данные о местоположении, данные о маркетинге и продажах, данные о точках продаж, данные о состоянии оборудования, включая журналы, информацию о безопасности и данные управления событиями, а также данные о розничных или складских запасах.

Комитеты по отбору инструментов также должны исследовать, насколько хорошо данная платформа может работать для набора основных вариантов использования. Они должны изучить процесс настройки аналитики и возможность подключения к автоматизированным рабочим процессам принятия решений.

«Случаи использования, которые используют данные в режиме реального времени для принятия важных решений, получают самое быстрое распространение потоковой аналитики данных», — сказал Хуссейн.

Некоторые распространенные варианты использования потоковой аналитики включают резкое ценообразование, удаленный мониторинг пациентов, автоматизацию клиентских предложений и поощрений, профилактическое обслуживание и обнаружение мошенничества. Также важно учитывать, как новые инструменты хорошо работают вместе в рамках полной реализации.

«Распространенный подход к выбору инструментов потоковой аналитики заключается в выборе компонентов, которые обычно объединяются в пакеты», — сказал Бхругу Панге, управляющий директор, который возглавляет цифровую и технологическую практику глобального консультанта по управлению AArete.

Примеры включают следующее:

  • Apache Kafka, KStreams, Confluent KSQLdb и Druid.
  • Amazon Kinesis, Kinesis Data Analytics и Amazon Quicksight.
  • Microsoft Azure Stream Analytics и Power BI.
  • Databricks и Spark Streaming.

Ниже приведены 10 инструментов потоковой аналитики, которые следует учитывать. Они были выбраны на основе поддержки современных функций, силы на рынке и экосистемы вспомогательных инструментов и возможностей.

Альтаир Паноптикум

Altair производит инструменты для автоматизированного проектирования, широко используемые в автомобильной, аэрокосмической и бытовой электронике. Помимо проектирования и моделирования, он расширился до других аспектов управления данными, включая потоковую обработку и потоковую аналитику.

Возможности потоковой аналитики Altair хорошо подходят для физической инфраструктуры с использованием датчиков Интернета вещей, цифровых двойников продуктов и средств промышленного контроля. Инструменты потоковой аналитики Altair подходят организациям, работающим над приложениями в сфере финансов, нефти и газа, логистики и промышленной автоматизации.

Его предложения потоковой аналитики включают Panopticon для визуализации данных и RapidMiner для разработки рабочих процессов потоковой аналитики. Он работает на всех основных облачных платформах и контейнерных средах. Он также поддерживает разработку с низким кодом.

Аналитика данных Amazon Kinesis

Amazon Kinesis Data Analytics (KDA) — это облачный инструмент потоковой аналитики. Он подходит компаниям, которые хотят интегрировать потоковые данные из облачной среды AWS. Он позволяет предоставлять бессерверные экземпляры потоковой и пакетной обработки Apache Flink, которые автоматически масштабируются и интегрируются с другими приложениями Amazon и сторонними сервисами, подключенными через экосистему AWS.

Он имеет комплексные инструменты разработки для анализа данных, такие как блокноты Apache Zeppelin и Kinesis Data Analytics Studio. Разработчики также могут создавать аналитические приложения, используя модель программирования Apache Beam для настройки конвейеров обработки данных. Однако предприятия могут захотеть рассмотреть другие инструменты вместо KDA, когда им необходимо работать с потоковыми данными за пределами облака Amazon.

Cloudera DataFlow

Cloudera уходит своими корнями в область обработки больших данных. Он расширил свои основные возможности в создании крупномасштабных озер данных с помощью Cloudera DataFlow (CDF), масштабируемой платформы обработки и аналитики потоковой передачи данных в реальном времени.

Предприятия могут создавать приложения потоковой аналитики, охватывающие частную инфраструктуру и общедоступные облачные сервисы. Разработчики могут подключаться к любому источнику данных с помощью Apache NiFi, уровня маршрутизации и преобразования данных с открытым исходным кодом. Он поддерживает бессерверные микросервисы, которые могут работать в AWS Lambda, Microsoft Azure Functions и Google Cloud Functions, поэтому предприятия могут масштабировать приложения на нескольких облачных платформах.

Слияние ksqlDB

Confluent был основан разработчиками среды обработки данных Apache Kafka. Kafka не является платформой потоковой аналитики сама по себе. Confluent разработала ksqlDB, базу данных, помогающую разработчикам создавать приложения потоковой аналитики поверх Kafka.

В предложениях Confluent используются последние усовершенствования платформы с открытым исходным кодом. Они предоставляют ksqlDB как отдельное приложение, которое компании могут развернуть внутри компании или как часть управляемой службы, которая поставляется с инструментами безопасности и управления.

Confluent ksqlDB подходит компаниям, которые хотят настроить инструменты Kafka для определенных приложений потоковой аналитики, а также получить доступ к достижениям и обновлениям безопасности на основной платформе Kafka.

Облачный поток данных Google

Google Cloud Dataflow — это облачный инструмент управляемой потоковой аналитики. Он может автоматически масштабировать рабочие процессы аналитики при изменении требований к вводу данных или аналитике. Команды могут настроить инфраструктуру с помощью Apache Beam для настройки конвейеров обработки.

Поток данных соответствует экосистеме Google, состоящей из инструментов искусственного интеллекта, машинного обучения и обработки данных. Библиотека готовых шаблонов аналитики и ИИ упрощает разработку приложений потоковой аналитики для персонализации, прогнозной аналитики и обнаружения аномалий. Функция интеллектуальной диагностики помогает выявлять и визуализировать узкие места потоковой аналитики и рекомендовать исправления.

IBM потоковая аналитика

IBM интегрировала свои возможности потоковой аналитики в IBM Streaming Analytics для IBM Cloud. IBM предоставляет различные ускорители, помогающие применять потоковую аналитику для решения распространенных проблем.

Платформа помогает разрабатывать приложения потоковой аналитики для финансов, управления персоналом, ИТ, маркетинга и цепочек поставок. Он включает в себя различные инструменты для работы с неструктурированными данными, текстом, видео и данными датчиков IoT. Он также может помочь настроить рабочие процессы прогнозной и предписывающей аналитики , которые обычно сложнее, чем диагностическая аналитика, популярная в сценариях использования BI. Эти инструменты могут улучшить финансовое и операционное моделирование, планирование продаж и планирование производительности труда.

Потоковая аналитика Microsoft Azure

Azure Stream Analytics — это бессерверное аналитическое предложение Microsoft. Разработчики могут настраивать рабочие процессы аналитики с помощью SQL, JavaScript и C#.

Он может предоставлять аналитические приложения, которые могут восстанавливаться при возникновении сбоев. Платформа также работает с другими инструментами Microsoft для разработки искусственного интеллекта, позволяя разработчикам интегрировать модели машинного обучения в рабочие процессы потоковой аналитики.

Он подходит компаниям, которые стандартизировали инфраструктуру Azure, особенно тем, которые используют Azure IoT Edge.

Обработка потока событий SAS

Инструмент SAS Event Stream Processing работает со статистикой, аналитикой, искусственным интеллектом и инструментами машинного обучения компании. Пользователи могут передавать данные от операций, обработки транзакций и датчиков IoT в различные рабочие процессы аналитики.

SAS Event Stream Processing может использовать преимущества различных инструментов для очистки, соединения, корреляции и преобразования данных в движении. Это также помогает настроить предопределенные компоненты для фильтрации, нормализации и стандартизации наборов данных по мере того, как они поступают в аналитические приложения в реальном времени, а затем сохраняют соответствующее подмножество для последующего анализа. Разработчики и специалисты по данным могут создавать новые модели данных с помощью инструментов с низким кодом.

Компании могут использовать этот инструмент для разработки приложений потоковой аналитики, требующих сложной трансформации данных, особенно если у них уже есть устоявшаяся практика SAS.

Программное обеспечение AG Apama Streaming Analytics

Software AG приобрела Apama в 2013 году, сформировав ядро ​​своей платформы Apama Streaming Analytics. Продукт интегрируется в платформу Интернета вещей Cumulocity компании Software AG. Он подходит для различных рабочих процессов IoT, промышленной автоматизации и логистики.

Кроме того, Apama может обрабатывать большие объемы приложений для алгоритмической торговли и обнаружения мошенничества. Он поддерживает создание сложных конвейеров обработки аналитики в реальном времени, состоящих из тысяч отдельных мониторов обработки. Другие возможности позволяют пользователям воспроизводить потоки для выявления проблем или моделирования различных сценариев в приложениях прогнозной и предписывающей аналитики.

Организации, работающие с данными IoT или нуждающиеся в масштабировании сложных конвейеров обработки данных и аналитики, должны оценить Apama.

Тибко Стриминг

Tibco Streaming является частью гиперконвергентных аналитических решений, набора инструментов, сочетающих в себе науку о данных, потоковую обработку и визуальную аналитику.

С помощью Tibco Spotfire разработчики могут создавать аналитические приложения для анализа данных, визуализации и создания моделей. Tibco Streaming также может работать с инструментами обработки решений Tibco, которые помогают определять сложные модели принятия решений, предпринимать действия и развиваться для принятия более эффективных решений с течением времени.

Tibco может помочь предприятиям, стремящимся упростить интеграцию между обработкой данных и автоматизированным принятием решений в любом масштабе.

Учитывать технические и бизнес-потребности

Инструменты потоковой обработки повышают производительность и масштабируемость, улучшая способность организации обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени. Облачная поддержка обеспечивает масштабирование, при этом задачи обработки данных выполняются параллельно.

Некоторые из технических функций, которые следует учитывать, включают интеграцию API, расширенные возможности самообслуживания, настраиваемые оповещения и функции совместной работы , сказал Бхарат Тота, партнер по расширенной аналитической практике Kearney, глобальной консалтинговой фирмы по вопросам стратегии и управления. Регулируемым отраслям также необходимо обеспечить поддержку доступа к данным на основе ролей и журналов действий, чтобы обеспечить соответствие требованиям.

При выборе инструмента необходимо учитывать не только технические возможности. «Слишком много компаний сосредотачиваются на стоимости платформы и технических критериях, а не на факторах, которые фундаментально определяют рентабельность инвестиций и создание ценности», — сказал Ник Крамер, руководитель отдела прикладных решений в SSA & Company, глобальной консалтинговой фирме.

Успешные инвестиции в потоковую аналитику требуют четких целей с измеримыми результатами того, чего должен достичь продукт.

«Принадлежность к бизнесу имеет решающее значение, потому что тогда мы начинаем использовать другие критерии, такие как готовые модели и пользовательский опыт, вместо скорости и блестящей производительности», — сказал Крамер.

Согласование с бизнесом позволяет составить более подробный и детальный набор требований для оценки инструментов и улучшить ответы поставщиков на запросы об их продуктах. Этот вид анализа может также указать предприятиям от некоторых общих инструментов, перечисленных здесь, к комплексным системам, которые решают конкретные проблемы потоковой аналитики более эффективно и действенно.

Готовые системы, ориентированные на услуги потребительских товаров и цифровые двойники для производства, растут. Эти параметры могут уменьшить сложность и время, затрачиваемое на развертывание решения. Это также означает, что организации больше не ограничены своей способностью нанимать специалистов по данным и современных инженеров по обработке данных.

«Этот бурный выбор усложняет выбор подходящей модели, но также позволяет сделать все правильно», — сказал Крамер.

10 инструментов для повышения уровня платформ потоковой аналитики



Новости партнеров