Video: A Selfish Argument for Making the World a Better Place – Egoistic Altruism 2025
Både streamingdata og kompleks hendelsebehandling har en enorm innvirkning på hvordan bedrifter kan gjøre strategisk bruk av store data. Med streaming data kan bedrifter behandle og analysere disse dataene i sanntid for å få umiddelbar innsikt. Det krever ofte en to-trinns prosess for å fortsette å analysere de viktigste funnene som kunne ha gått ubemerket i det siste.
Med CEP-tilnærminger kan bedrifter streame data og deretter utnytte en forretningsprosess motor til å bruke forretningsregler til resultatene av den streaming data analysen. Mulighetene for å få innsikt som fører til ny innovasjon og ny handling er grunnleggende verdien av streaming data tilnærminger.
Så, hva er forskjellen mellom CEP og streaming dataløsninger? Mens strømberegning vanligvis brukes til å analysere store mengder data i sanntid, er CEP mye mer fokusert på å løse et bestemt brukstilfelle basert på hendelser og handlinger.
En streaming data teknikk brukes imidlertid ofte som en integrert del av en CEP-applikasjon. Streaming dataprogrammer administrerer vanligvis mye data og behandler det med høy hastighet. På grunn av mengden data administreres det typisk i et svært distribuert klynget miljø.
CEP, derimot, vil vanligvis ikke administrere så mye data, så det kjøres ofte på mindre komplisert maskinvare. I tillegg vil typen av analyse være forskjellig. Det er kritisk at CEP-applikasjoner kan koble seg til viktige system av rekord som CRM-systemer eller transaksjonsstyringsmiljøer.
Det er ikke uvanlig for CEP-miljøer å håndtere bare noen få variabler som brukes på svært komplekse modeller og prosesser. Mens du stoler på komplekse gruve- eller statistiske modeller, er CEP-systemer utformet rundt en reglermotor, slik at når en begivenhet finner sted, utløser reglene motoren en handling.
