Articles

Les flux d'événements ne sont rien sans action.

Les flux d’événements ne sont rien sans action.

,

Les flux d’événements sont une chose, mais sans action, ils ne servent à rien. Il est donc important de passer à l’action pour tirer le meilleur parti des opportunités qui se présentent.

Événements de flux et traitement des flux d’événements

En tant qu’informaticien enthousiaste, je voudrais discuter des flux d’événements et du traitement des flux d’événements en profondeur. Chaque point de données dans un système qui produit des données de manière 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 dans la communauté des développeurs, car ils se composent de points de données continus. Le traitement des flux d’événements fait référence à l’action prise sur les événements générés.

Le traitement des flux d’événements est très différent du traitement par lots, car le traitement des flux d’événements est conçu pour traiter les données en temps réel. Cela signifie que les données sont traitées immédiatement après leur arrivée et que les résultats sont immédiatement disponibles. Cela permet aux systèmes de prendre des décisions en temps réel et de réagir rapidement aux changements. Les avantages du traitement des flux d’événements comprennent une meilleure prise de décision, une plus grande réactivité et une plus grande efficacité.

Le traitement des flux d’événements est utilisé pour une variété de tâches, notamment la surveillance en temps réel, le routage et le filtrage des données, l’analyse prédictive et la détection des anomalies. Par exemple, un système peut surveiller en temps réel les données provenant d’une base de données et prendre des mesures en fonction des résultats obtenus. Il peut également être utilisé pour analyser les données en temps réel et prendre des décisions basées sur ces analyses. Enfin, le traitement des flux d’événements peut être utilisé pour détecter les anomalies dans les données et prendre des mesures pour y remédier.

Pour illustrer le traitement des flux d’événements, considérons un système qui surveille en temps réel les données provenant d’une base de données. Le système surveille les données à l’aide d’une application qui analyse les données et prend des mesures en fonction des résultats obtenus. Lorsque le système détecte une anomalie, il peut prendre des mesures pour corriger le problème ou avertir l’utilisateur. De plus, le système peut être configuré pour analyser les données en temps réel et prendre des décisions basées sur ces analyses. Ainsi, le traitement des flux d’événements permet aux systèmes de surveiller, analyser et prendre des décisions basées sur les données provenant d’une base de données en temps réel.

Source de l’article sur DZONE

/par

Next-Gen Data Pipes With Spark, Kafka, and K8s: Part 2

,

Introduction 

In our previous article, we discussed two emerging options for building new-age data pipes using stream processing. One option leverages Apache Spark for stream processing and the other makes use of a Kafka-Kubernetes combination of any cloud platform for distributed computing. The first approach is reasonably popular, and a lot has already been written about it. However, the second option is catching up in the market as that is far less complex to set up and easier to maintain. Also, data-on-the-cloud is a natural outcome of the technological drivers that are prevailing in the market. So, this article will focus on the second approach to see how it can be implemented in different cloud environments.

Kafka-K8s Streaming Approach in Cloud

In this approach, if the number of partitions in the Kafka topic matches with the replication factor of the pods in the Kubernetes cluster, then the pods together form a consumer group and ensure all the advantages of distributed computing. It can be well depicted through the below equation:

Source de l’article sur DZONE

/par

Hazelcast + Kibana: Best Buddies for Exploring and Visualizing Data

,

A lot, if not all, of data science projects, require some data visualization front-end to display the results for humans to analyze. Python seems to boast the most potent libraries, but do not lose hope if you’re a Java developer (or if you’re proficient in another language as well). In this post, I will describe how you can benefit from such a data visualization front-end without writing a single line of code.

The Use Case: Changes From Wikipedia

I infer that you are already familiar with Wikipedia. If you are not, Wikipedia is an online encyclopedia curated by the community. In their own words:

Source de l’article sur DZONE

/par

Apache Kafka in the Insurance Industry

,

The rise of data in motion in the insurance industry is visible across all lines of business, including life, healthcare, travel, vehicle, and others. Apache Kafka changes how enterprises rethink data. This blog post explores use cases and architectures for event streaming. Real-world examples from Generali, Centene, Humana, and Tesla show innovative insurance-related data integration and stream processing in real-time.

Digital Transformation in the Insurance Industry

Most insurance companies have similar challenges:

Source de l’article sur DZONE

/par

Streaming Data From Files Into Multi-Broker Kafka Clusters

,

There are multiple ways to ingest data streams into the Apache Kafka topic and subsequently deliver to various types of consumers who are hooked to the topic. The stream of data that collects continuously from the topic by consumers, passes through multiple data pipelines and then stream processing engines like Apache Spark, Apache Flink, Amazon Kinesis, etc and eventually landed upon the real-time applications to deliver a final data-driven decision. From finances, manufacturing, insurance, telecom, healthcare, commerce, and more, real-time applications are becoming the best solution for organizations to take immediate action, gain insights from the updated data. In the present day, Apache Kafka shapes the central nervous system that brings data from all aspects of the business to the large information operational hubs where choices are made.

The text files contain unformatted ASCII text and are commonly used for the storage of information. Each line of the file represents a data record and can be updated continuously to store. Every insert of a new line or lines on the text file can be considered as new data insertion on the file. Henceforth, every addition of a new line or lines on the text file continuously either by humans or applications (no modification on the already inserted line)and subsequently moves or sends to a different location can be considered as data streaming from the file. Every addition of a new line or row in the text file can be analyzed continuously by exporting the new line/lines to the Kafka topic and importing them by consumers that hooks up with the topic.

Source de l’article sur DZONE

/par

Analytics on Kafka Event Streams Using Druid, Elasticsearch, and Rockset

,
Everything you need to get started analyzing Kafka Event Streams

Events are messages that are sent by a system to notify operators or other systems about a change in its domain. With event-driven architectures powered by systems like Apache Kafka becoming more prominent, there are now many applications in the modern software stack that make use of events and messages to operate effectively. In this blog, we will examine the use of three different data backends for event data – Apache Druid, Elasticsearch, and Rockset.

Using Event Data

Events are commonly used by systems in the following ways:

Source de l’article sur DZONE

/par