Veri akışlarını anlama
Veri akışı, genellikle belirli belirli belirli olaylarla ilgili kalıcı bir veri serisinden oluşur. Örneğin, bir veri akışı sosyal medya mikro blog sitesine gönderilen iletilerin ayrıntılarını veya İnternet'e bağlı hava durumu algılayıcısı tarafından kaydedilen bir dizi çevre ölçümünü içerebilir. Akış veri analizi genellikle zaman içindeki değişikliği daha iyi anlamak için kullanılır. Örneğin, bir pazarlama kuruluşu, bir reklam kampanyasının şirket veya ürünleri hakkında daha olumlu yorumlara neden olup olmadığını görmek için sosyal medya mesajlarında yaklaşım analizi gerçekleştirebilir veya bir tarım işletmesi sulama ve mahsul hasadının iyileştirilmesi için sıcaklık ve yağış eğilimlerini izleyebilir.
Akış analizi için yaygın hedefler şunlardır:
- Sorunları veya eğilimleri bildirmek için verileri sürekli analiz etme.
- Gelecekteki geliştirmeleri planlamaya yardımcı olmak için çeşitli koşullar altında bileşen veya sistem davranışını anlama.
- Belirli olaylar gerçekleştiğinde veya eşikler aşıldığında belirli eylemleri veya uyarıları tetikleme.
Akış işleme çözümlerinin özellikleri
Akış işleme çözümleri genellikle aşağıdaki özellikleri sergiler:
- Kaynak veri akışı ilişkisizdir ; veriler akışa kalıcı olarak eklenir.
- Akıştaki her veri kaydı, kaydın ne zaman gerçekleştiğini (veya kaydedildiğini) belirten zamana bağlı (zamana bağlı) veriler içerir.
- Akış verilerinin toplanması, zamansal pencereler üzerinden gerçekleştirilir; örneğin, dakika başına sosyal medya gönderilerinin sayısını veya saatlik ortalama yağış miktarını kaydeder.
- Akış verisi işlemenin sonuçları, gerçek zamanlı (veya gerçek zamanlıya yakın ) otomasyon veya görselleştirmeyi desteklemek için kullanılabilir veya geçmiş analiz için diğer verilerle birleştirilecek bir analiz deposunda kalıcı hale getirilebilir. Birçok çözüm, hem gerçek zamanlı hem de geçmiş analizi desteklemek için bu yaklaşımları birleştirir.