Краткое определение потоковой передачи событий
Благодаря тому, что аналитические приложения всех видов теперь основаны на машинном обучении и искусственном интеллекте, потоковая передача событий становится все более важной. Каково наиболее краткое определение потоковой передачи событий? Потоки данных в реальном времени, поступающие, например, от финансовых транзакций, содержат такие события, как банковские депозиты и заказы клиентов. Платформа потоковой передачи событий, такая как Apache Pulsar, обеспечивает доступ к этим оперативным данным в режиме реального времени, и это потоковая передача событий. Аналитические приложения используют Pulsar для захвата этих потоков событий, а затем обнаруживают шаблоны в данных, которые позволяют получить ценную информацию.
Поток финансовых данных — это один из многих важных типов потоковой передачи событий. Подача данных о дорожном движении в режиме реального времени в приложение для заказа такси по электронной почте — это еще один пример, в котором скорость и надежность базовой платформы потоковой передачи событий в конечном итоге определяют успех или неудачу предприятия.
Компоненты машинного обучения и искусственного интеллекта постоянно обновляют свои нейросетевые модели условий дорожного движения в реальном времени, чтобы делать наиболее точные прогнозы доступности водителей и оценок прибытия в пункт назначения. Конечной целью, конечно же, является обеспечение оптимального пользовательского опыта.
Apache Pulsar обеспечивает самую быструю и надежную потоковую передачу событий для приложений аналитики ИИ, доступную сегодня на облачной платформе обмена сообщениями.
И разработка в облаке — это то, что отличает Pulsar от конкурентов, поскольку его архитектура свободна от проблем с инфраструктурой. Варианты использования потоковой передачи событий Apache Pulsar разнообразны и теперь включают конвейеры данных, микросервисы и потоковую обработку.
Что делает Pulsar изначально облачным? Бессерверная архитектура, которая освобождает разработчиков от аппаратных проблем и включает в себя:
- Высокопроизводительный обмен сообщениями между серверами
- Поддержка нескольких кластеров в экземпляре
- Георепликация обмена сообщениями между кластерами
- Функция постоянного хранения сообщений бухгалтера
- Разделение инноваций в области обмена сообщениями и хранения
- Встроенная поддержка нескольких арендаторов
- Неограниченная масштабируемость для миллионов тем
Потоковая передача событий дает возможность анализировать данные о событиях в режиме реального времени и одинаково реагировать в режиме реального времени. Когда методы ML/AI идентифицируют шаблон событий, точные решения заставляют приложение осмысленно реагировать на действия пользователя.
Фактически, эта значимая отзывчивость с «живым ощущением» приложений на основе ИИ уже сегодня имеет решающее значение для успеха многих приложений. Мы здесь, чтобы изучить три ключевые темы на вынос:
- Облачная потоковая передача событий определена.
- Почему это необходимо для внедрения ИИ.
- Как Apache Pulsar идеально подходит для этого.
Потоковая передача событий критически важна для приложений ИИ
Потоковая передача событий — незаметный, но критически важный компонент для компаний, планирующих применять машинное обучение и ИИ в своей нише. Производственные предприятия быстро обнаруживают обширные журналы данных об отказах машин и отклонениях от запланированного технического обслуживания машин. Одновременно они обнаруживают, что приложения для машинного обучения и аналитики на основе ИИ могут использовать потоковую передачу событий в режиме реального времени для получения этих данных в режиме реального времени, а затем предоставлять точные прогнозы таких событий для оптимизации производительности предприятия.
Обновление моделей нейронных сетей в режиме реального времени теперь признано критически важным для реализации «живого ощущения» системы от взаимодействия с пользователем. Другими словами, модели, которые обновляются только после завершения пользовательских транзакций, не имеют такого «живого ощущения». Оптимизированная для облака потоковая передача событий, предоставляемая Apache Pulsar, является наиболее существенным компонентом, позволяющим воплотить этот оптимизированный пользовательский интерфейс в реальность.
В сфере производства существует бесчисленное множество категорий данных, которые требуют потоковой передачи событий в режиме реального времени для аналитики ИИ. Время завершения сборки, пиковая производительность и производительность, выполнение заказов и прогнозирование, и это лишь некоторые из них. Аналитика на основе ИИ, использующая эти данные, наиболее точна, когда поток данных поступает от заводских микроконтроллеров в режиме реального времени и предоставляется платформой потоковой передачи событий, такой как Apache Pulsar.
Типы и количество данных, которые компании накопили и которые могут быть использованы для получения важных бизнес-идей, безграничны. Разработчики передают огромные данные об ошибках приложений и журналах производительности, которые можно анализировать в режиме реального времени посредством потоковой передачи событий. Журналы производительности в рамках аналитики на основе ML / AI могут выявить системные проблемы, которые влияют на качество обслуживания клиентов и влияют на доход предприятия.
Авиакомпании также хранят почти бесконечные данные, содержащие информацию о схемах покупки билетов, времени ожидания пассажиров, проблемах с неправильным багажом и отменах рейсов. Все эти хранилища данных потенциально полезны для оптимизации результатов деятельности бизнеса. Когда становится ясно, что наиболее эффективные модели ИИ должны обновляться в режиме реального времени, следующим очевидным шагом будет внедрение потоковой передачи событий в реальном времени, чтобы это стало возможным.
Pulsar идеально подходит для потоковой передачи событий в приложениях с искусственным интеллектом
Облачные функции Pulsar делают его идеальным для потоковой передачи данных в аналитические приложения ИИ. Pulsar необходим для изменения парадигмы ML/AI в области потоковой передачи событий. Теперь, когда для приложений машинного обучения и искусственного интеллекта требуется большая емкость хранилища и возможность доступа ко всем историческим данным о событиях в хронологическом порядке, многоуровневая система хранения Pulsar идеально соответствует требованиям к данным машинного обучения и искусственного интеллекта.
Pulsar хранит события неограниченное время, поэтому больше нет необходимости кодировать координацию других поставщиков хранилищ, чтобы преодолеть дорогостоящие недостатки в потоковой обработке Kafka. С Pulsar также легко реализовать сложные развертывания, такие как обслуживание выделенных серверов для определенных арендаторов. Это означает, что дизайн Pulsar предвосхищает многие потребности приложений ИИ и избавляет команду разработчиков от необходимости индивидуального кодирования.
Pulsar имеет встроенное многоуровневое хранилище. Все журналы событий сегментированы, чтобы облегчить эффективную выгрузку неактивных сегментов в более дешевые варианты хранения, такие как S3, без специального кода и без ущерба для производительности. Пакетные и потоковые конвейеры можно объединять, а размер кластера не требует дополнительного управления дисковым хранилищем. Все эти функции настраиваются в Pulsar. Pulsar идеально подходит для приложений машинного обучения, которым требуется быстрый доступ как к оперативным, так и к архивным данным.
Потоковая передача событий расширяет возможности ИИ
Разработчики и руководители проектов ответили в опросе пользователей Pulsar, что их четыре наиболее важные причины для выбора Pulsar включают дизайн архитектуры, масштабируемость, надежность и облачные функции.
Архитектура Pulsar разделяет обслуживание данных и хранение данных на уровни: обслуживание данных управляется концепцией «брокерских» узлов без сохранения состояния, а хранением управляет инновационная концепция Apache BookKeeper. Bookkeeper — это масштабируемая и надежная концепция хранения журнала сообщений, которая идеально эффективна для парадигмы машинного обучения искусственного интеллекта, в которой мы сейчас живем. Уровень хранения Pulsar — единственный в своем роде среди платформ потоковой передачи событий, который минимизирует затраты на огромные требования к данным в нашу эпоху машинного обучения ИИ. В целом, Apache Pulsar теперь является предпочтительным облачным решением для обмена сообщениями для аналитических приложений на основе ИИ!
Pandio предлагает лидирующую на рынке технологию Apache Pulsar в качестве хостингового решения. Зарегистрируйтесь сегодня, чтобы получить БЕСПЛАТНУЮ пробную версию Pandio.
Первоначально опубликовано на https://pandio.com 5 августа 2020 г.
