Kafka 实时分析设置

实时分析示例

实时分析的例子包括

• 基于实时的客户行为分析，提供满足其需求和偏好的优惠或信息。
• 应用程序监控，以减少停机时间和提高性能。
• 实时阻止欺诈交易。
• 聊天机器人自动化客户对话。

实时分析是如何工作的？

为了更好地理解“实时分析”这个术语，我们将把它分解成它的组成部分

• 实时数据被快速、持续地收集和处理。
• 分析是通过使用一系列算法从数据中提取可操作的见解。
• 我们现在明白，实时分析是一个过程，而不仅仅是一个工具。要“让实时分析起作用”，所有组件都必须实时运行。

收集有用的数据。

只有在收集到可用数据时，实时分析才能正常工作。您必须了解哪些数据对您的业务至关重要以及如何获取这些数据。这是该过程的初始阶段。例如，您可以经营一家制造公司。了解机器是否出现故障或运行是否正常将会很有帮助。为此，您必须收集机器传感器的数据并实时监控。

合并来自多个来源的数据。

这通常意味着使用缓慢的 ETL（提取、转换和加载） 方法或自定义构建的管道来聚合数据。这些技术成本高昂，难以维护，并且会减慢实时分析过程。此外，整合新数据源可能很繁琐且难以管理。MongoDB 允许您就地执行聚合查询。MongoDB 聚合框架支持复杂的分析并生成实时的预聚合报告。

关于实时分析的另一个重要注意事项是，为了构建更全面的分析，您必须将事务性（当前）数据与分析性（近期和历史）数据结合起来。如前所述，数据生成速度快且数量庞大。一种可接受的方法是从事务数据中提取见解，然后将其移动到成本较低的存储中。然而，从这些低成本存储选项中检索数据速度较慢且受限。这可能对实时分析构成挑战。

分析以提取见解。

第三个也是最后一个阶段是从数据中获取可操作的见解。这就是实时分析方法开始有意义的时候。然而，要分析数据，您必须拥有合适的工具。以一种可理解和可解释的格式查询数据的能力对于成功至关重要。不同的工具处理问题的方式不同。例如，MongoDB 查询 API 允许您在操作数据库中分析数据。了解 MongoDB 如何在没有耗时的 ETL 过程或数据重复的情况下实现实时数据分析。

实时分析用例

实时分析是实现这一目标的绝佳技术。我们可以将实时分析用例分类如下

• 个性化和体验
• 欺诈和错误预防 流程优化
• 预防性维护

让我们更仔细地看看这些类别。

个性化和体验

实时分析用于分析用户行为以创建个性化体验。例如，客户可能对最近购买的产品感兴趣。如果您能为客户提供定制体验，他们可能会再次光顾您的商店。

批处理与实时数据处理

过去，批处理数据是标准。系统必须在用于进一步操作之前，将大量数据作为离散函数收集、处理和存储。当不需要实时数据或分析时，批处理仍然可行。

优势和用例

从消费者行为到社交媒体库存和资源跟踪再到风险缓解，在几秒或几分钟而不是几天或几个月内使用实时数据、绩效和趋势的能力对于企业的成功和竞争力至关重要。以下是实时数据的五大优势。

• 客户满意度：实时数据通过使服务更具适应性、动态性和吸引力来改善客户体验。客户现在期望在他们的移动设备上获得个性化的体验。广告和推荐必须根据客户当前的品味进行调整。规则引擎可以整合客户数据、渠道和内容，以创建动态体验。
• 商业智能：商业智能可以帮助银行定制风险模型并更快地做出贷款决策。
• 业务发展：实时数据使公司能够更好地了解其市场，并迅速以新的商业模式、产品和服务做出响应。

人工智能使投资银行能够买卖金融工具。制造商可以改进生产时间表并降低成本。实时数据可以与数据分析和机器学习相结合，以提供新的商业应用。我们已经讨论了决策引擎和自动交易系统。另一个例子是发电厂的预测性维护。

实时数据如何工作

一位顾客在 Uber 上叫车。一个骗子正在使用被盗的信用卡。一名患者的血压下降。数据中心的一台服务器发生故障。这些都被归类为实时数据（也称为事件）。我们将实时数据馈送到事件日志中，该日志记录事件的发生。将数据视为一系列展开的事件是很自然的。

每个消息都由代理分配到一个主题，然后发布。主题仅仅是一系列相关消息的集合。然后，订阅者可以订阅他们感兴趣的各种主题。这通常被称为发布/订阅模型（或 pub-sub）。它的作用非常类似于 Twitter feed。

为什么我们需要实时流？

在当今以数据为驱动的世界中，实时流因多种原因而至关重要

1. 竞争优势。
   实时流通过允许组织快速响应市场变化和不断变化的客户需求，为组织提供了战略优势。这种敏捷性使组织能够通过根据最新事实不断调整其战略来保持竞争优势。快速响应行业动态和客户偏好可以改善市场定位和更高的客户满意度。
2. 预测性分析
   实时流通过提供持续的数据流来改进预测分析，从而提高预测和趋势预测的准确性。组织可以利用这一能力来预测未来需求，并做出数据驱动的决策，从而促进创新和效率。实时数据能够更快地采取行动和进行战略规划，从而改善结果并减少不确定性。
3. 实时监控
   实时流支持对活动进行持续监控，使公司能够保持高水平的效率，同时最大限度地减少停机时间。定期跟踪关键指标和绩效指标的组织可以及早发现和处理潜在问题，然后再将其升级。这种持续的监督带来了更高效的运营和更好的整体绩效。

实时分析工具

流分析，也称为实时流分析，是指实时或近实时地处理数据以预测未来模式。总而言之，事件流处理允许在短时间内（通常是毫秒）响应实际事件，对连续数据进行查询或分析。有许多时间跟踪工具，包括

1. Apache Flink。
   Apache Flink 是一个免费开源的数据流分析平台，用于管理产品和性能流以及计算有限和无限数据。
2. Apache Hadoop。
   Hadoop 同样是开源的，包括一个分布式数据库和一个 MapReduce 引擎，用于存储和分析大量数据。虽然 Hadoop 比 Spark 更老、更慢，但许多使用它的公司仍会继续使用，因为更好的东西即将到来。
3. Google Cloud Dataflow
   Google Cloud Dataflow 是一项完全托管的实时和批处理数据处理服务，它接受来自各种源系统和接收系统的输入。

实时分析工具的优势

实时分析技术执行各种功能，并为企业提供多种优势。

• 更快的决策制定。
• 运营效率
• 风险管理
• 竞争优势。
• 创新

实时流和分析的挑战

尽管实时流和分析有很多优点，但有几个限制需要考虑

• 成本和复杂性：实时流和分析可能成本高昂且复杂，尤其是对于拥有复杂数据环境的大型组织。

实时分析的应用

1. 金融。
2. 医疗保健。
3. 零售
4. 制造业

质量控制、预测性维护和生产优化依赖于实时测量。公司可以使用实时分析来监控设备并及早发现问题，然后再导致严重问题或质量问题。

这可以用于游戏，以分析玩家行为并提高绩效。在营销中，实时分析可以监控社交媒体和网站，并实时调整广告系列。

理解实时数据分析

事件是用户行为或组织必须处理的外部世界事件产生的数据点。对于金融组织来说，事件数据可能包括全球市场上的货币汇率波动或大宗商品价格变化。电子商务网站上的用户行为可能会触发事件。

例如，执行一个简单的查询以在有限窗口内基于传入数据生成警报可能很简单。然而，如果活动需要在进行查询或模型推理之前将传入数据与大量历史数据合并，则基础架构的复杂性会增加。

处理延迟是指数据到达系统后提取见解所需的时间。在这两种延迟中，在实时分析管道中都是不希望的。然而，根据用例，其中一种延迟可能更容易消除，并且该领域的架构决策通常基于优先考虑其中一种。

结论

最后，总而言之，我们可以得出结论，实时 数据分析 系统是希望利用数据做出前瞻性决策并提高运营效率的组织的变革性一步。集成当今数据处理、存储和可视化技术的企业可以跟踪关键指标，快速响应事件，并获得可操作的见解。