Chaque point de données dans un système qui produit des données sur une base continue correspond à un événement. Les flux d’événements sont décrits comme un flux continu d’événements ou de points de données. Les flux d’événements sont parfois appelés flux de données au sein de la communauté des développeurs, car ils consistent en des points de données continus. Le traitement du flux d’événements fait référence à l’action entreprise sur les événements générés.
Cet article traite en profondeur des flux d’événements et du traitement de flux d’événements, couvrant des sujets tels que le fonctionnement du traitement de flux d’événements, le contraste entre le traitement de flux d’événements et le traitement par lots, ses avantages et cas d’utilisation, et se termine par un exemple illustratif de traitement de flux d’événements.
Flux d’événements : un aperçu
Le couplage entre les services est l’une des difficultés les plus importantes associées aux microservices. L’architecture conventionnelle est une architecture « ne demandez pas, ne dites pas » dans laquelle les données sont collectées uniquement sur demande. Supposons qu’il y ait trois services en cause, A, B et C. Le service A demande aux autres services : « Quel est votre état actuel ? et suppose qu’ils sont toujours prêts à répondre. Cela place l’utilisateur dans une position si les autres services ne sont pas disponibles.
Les nouvelles tentatives sont utilisées par les microservices comme solution de contournement pour compenser les pannes de réseau ou tout impact négatif provoqué par des modifications de la topologie du réseau. Cependant, cela ajoute finalement une autre couche de complexité et augmente les dépenses.
Afin de résoudre les problèmes de la conception conventionnelle, l’architecture événementielle adopte une philosophie « dire, ne pas demander ». Dans l’exemple ci-dessus, les services B et C publient des flux continus de données, tels que des événements, et le service A s’abonne à ces flux d’événements. Ensuite, le service A peut évaluer les faits, agréger les résultats et les mettre en cache localement.
L’utilisation des flux d’événements de cette manière présente divers avantages, notamment :
- Les systèmes sont capables d’imiter étroitement les processus réels.
- Utilisation accrue des fonctions de mise à l’échelle jusqu’à zéro (informatique sans serveur) car davantage de services peuvent rester inactifs jusqu’à ce qu’ils soient nécessaires.
- Adaptabilité améliorée
Le concept de traitement de flux d’événements
Event Stream Processing (ESP) est un ensemble de technologies qui facilitent le développement d’une architecture pilotée par les événements. Comme indiqué précédemment, le traitement de flux d’événements est le processus de réaction aux événements créés par une architecture pilotée par les événements.
On peut se comporter de différentes manières, notamment :
- Effectuer des calculs
- Transformer les données
- Analyse des données
- Enrichir les données
Vous pouvez concevoir un pipeline d’actions pour convertir les données d’événement, qui seront détaillées dans la partie suivante, qui est au cœur du traitement de flux d’événements.
Les bases du traitement de flux d’événements
Le traitement de flux d’événements se compose de deux technologies distinctes. La première forme de technologie est un système qui stocke logiquement les événements, et le second type est un logiciel utilisé pour traiter les événements.
Le premier composant est responsable du stockage des données et enregistre les informations en fonction d’un horodatage. A titre d’illustration du Streaming Data, l’enregistrement de la température extérieure toutes les minutes pendant une journée entière est un excellent exemple. Dans ce scénario, chaque événement se compose de la mesure de la température et de l’heure précise de la mesure. Les processeurs de flux ou les moteurs de traitement de flux constituent le deuxième composant.
Le plus souvent, les développeurs utilisent Apache Kafka pour stocker et traiter temporairement les événements. Il permet également la création de pipelines basés sur les flux d’événements dans lesquels les événements traités sont transférés vers d’autres flux d’événements pour un traitement supplémentaire.
Traitement de flux d’événements vs traitement par lots
Avec le développement de la technologie, les entreprises traitent un nombre de données beaucoup plus important qu’il y a dix ans. Par conséquent, des technologies de traitement de données plus sophistiquées sont nécessaires pour suivre ce rythme de changement. Une application conventionnelle est responsable de la collecte, du stockage et du traitement des données, ainsi que du stockage des sorties traitées.
En règle générale, ces procédures se produisent par lots, de sorte que votre application doit attendre jusqu’à ce qu’elle dispose de suffisamment de données pour commencer le traitement. La durée d’attente des données par votre application est inacceptable pour les applications urgentes ou en temps réel qui nécessitent un traitement rapide des données.
Afin de résoudre cette difficulté, Event Streams entre dans la mêlée. Dans Event Stream Processing, chaque point de données ou événement est géré instantanément, ce qui signifie qu’il n’y a pas d’arriéré de points de données, ce qui le rend parfait pour les applications en temps réel.
De plus, le traitement de flux permet la détection de modèles, l’examen de différents degrés d’attention et l’examen simultané de données provenant de nombreux flux. En répartissant les opérations dans le temps, le traitement par flux d’événements nécessite beaucoup moins de matériel que le traitement par lots.
Les avantages de l’utilisation du traitement de flux d’événements
Le traitement de flux d’événements est utilisé lorsqu’une action rapide doit être entreprise sur les flux d’événements. En conséquence, Event Stream Processing deviendra la solution de choix pour gérer des quantités massives de données. Cela aura le plus grand impact sur les technologies à haut débit courantes d’aujourd’hui, établissant Event Stream Processing comme la solution de choix pour la gestion de quantités massives de données. Plusieurs avantages de l’intégration du traitement de flux d’événements dans votre flux de travail sont les suivants :
- Event Stream Pipelines peut être développé pour répondre à des cas d’utilisation de streaming avancés. Par exemple, en utilisant un pipeline de flux d’événements, on peut améliorer les données d’événement avec des métadonnées et modifier ces objets pour le stockage.
- L’utilisation du traitement de flux d’événements dans votre flux de travail vous permet de faire des choix en temps réel.
- Vous pouvez simplement étendre votre infrastructure à mesure que le volume de données augmente.
- Event Stream Processing offre une surveillance continue des événements, permettant la création d’alertes pour découvrir les tendances et les anomalies.
- Vous pouvez examiner et gérer des volumes massifs de données en temps réel, ce qui vous permet de filtrer, agréger ou filtrer les données avant le stockage.
Cas d’utilisation des flux d’événements
À mesure que l’Internet des objets (IoT) évolue, la demande d’analyse en temps réel augmente également. À mesure que l’architecture de traitement des données devient davantage axée sur les événements, ESP continue de gagner en importance.
Le streaming d’événements est utilisé dans une variété de cas d’application qui couvrent plusieurs secteurs et organisations. Examinons quelques industries qui ont profité de l’intégration de Event Stream Processing dans leurs méthodologies de traitement de données.
En plus d’aider de grands secteurs, il répond également à des problèmes spécifiques auxquels nous sommes confrontés au quotidien. Voici quelques exemples de la façon dont cela peut être utilisé.
Cas d’utilisation 1 : envoyer des notifications GitHub à l’aide de flux d’événements
Les flux d’événements sont un excellent moyen de se tenir au courant des modifications apportées à votre base de code en temps réel. En configurant un flux d’événements et en vous abonnant aux événements qui vous intéressent, vous pouvez recevoir des notifications push chaque fois qu’il y a une activité dans votre référentiel. Nous espérons que ce cas d’utilisation vous aidera à comprendre comment utiliser les flux d’événements dans les notifications push GitHub.
Ici, nous prenons un exemple de création d’une extension chrome qui utilise des rêves d’événements pour fournir des notifications push GitHub en temps réel.
L’extension GitHub Notifier pour Google Chrome vous permet de voir les notifications en temps réel chaque fois que quelqu’un interagit avec l’un de vos référentiels GitHub. C’est un excellent moyen de rester au top de l’activité de votre projet et d’être en mesure de répondre rapidement aux problèmes ou aux demandes d’extraction. L’extension est disponible gratuitement sur la boutique Google Chrome. Installez-le simplement, puis connectez-vous avec votre compte GitHub.
Une fois que vous avez fait cela, vous commencerez à recevoir des notifications chaque fois que quelqu’un vous mentionne, commente l’un de vos référentiels ou même lorsque quelqu’un met en vedette l’un de vos référentiels. Vous pouvez également choisir de recevoir des notifications pour des événements spécifiques, tels que de nouvelles versions ou de nouvelles demandes d’extraction. Restez au courant de toutes les dernières activités sur vos référentiels GitHub avec GitHub Notifier !
Cas d’utilisation 2 : Internet des objets dans l’industrie (IIot)
Dans le cadre de l’automatisation des processus industriels, les entreprises peuvent intégrer une solution IIoT en incluant un certain nombre de capteurs qui communiquent des flux de données en temps réel. Ces capteurs peuvent être installés par centaines et leurs flux de données sont souvent regroupés par des passerelles IoT, qui peuvent fournir un flux continu de données plus loin dans la pile technologique. Les entreprises devraient appliquer une approche de traitement des flux d’événements afin d’utiliser les données, de les analyser pour détecter les tendances et d’agir rapidement en conséquence. Ce flux d’événements serait consommé par la plate-forme de diffusion d’événements, qui exécuterait ensuite des analyses en temps réel.
Par exemple, nous pourrions être intéressés par le suivi de la température moyenne sur 30 secondes. Après cela, nous voulons que la température ne s’affiche que si elle dépasse 45 °C. Lorsque cette condition est satisfaite, l’avertissement peut être utilisé par d’autres programmes pour modifier leurs processus en temps réel afin d’éviter une surchauffe.
Il existe de nombreuses technologies qui peuvent aider à automatiser les processus. Le moteur de flux de travail de Camunda est l’un d’entre eux qui implémente cette automatisation des processus et exécute les processus définis dans Business Process Model and Notation (BPMN), la norme mondiale pour la modélisation des processus. BPMN fournit un langage de modélisation visuel facile à utiliser pour automatiser vos processus métier les plus complexes. Si vous souhaitez démarrer avec le flux de travail Camunda, les connecteurs Camunda sont un bon point de départ.
Cas d’utilisation 3 : traitement des paiements
Le traitement rapide des paiements est une excellente utilisation du traitement des flux d’événements pour atténuer les problèmes d’expérience utilisateur et les comportements indésirables. Par exemple, si une personne souhaite effectuer un paiement mais rencontre des retards importants, elle peut actualiser la page, provoquant l’échec de la transaction et la laissant dans l’incertitude quant au débit de son compte. De même, lorsqu’il s’agit de paiements automatisés, le retard peut avoir un impact important, en particulier lorsque des centaines de paiements sont sauvegardés. Cela peut entraîner des tentatives répétées ou des délais d’attente.
Pour soutenir le bon traitement de dizaines de…