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Event Streaming

Event stream processing (ESP) is a technology that can process a continuous flow of data as soon as an event or change happens. By processing single points of data rather than an entire batch, event streaming platforms provide an architecture that enable software to understand, react to, and operate as events occur.

Learn how event stream processing works, its major benefits, and how to get started building event-driven architectures in the free stream processing guide.

Whether in e-commerce, finance, travel, or gaming, every business is inundated with event streams on a day-to-day basis. With customers increasingly looking for responsive interactions and experiences, companies are just discovering the importance of event streaming, allowing real-time data to be processed, stored, and acted upon as real-time events occur. Learn how event streaming is revolutionizing the way business run with an overview of how event streams work, benefits, and use cases.

What is Event Streaming?

What is Event Streaming?

Similar to streaming data, event sourcing, complex event processing (CEP), event streaming is the continuous flow of data generated with each event, or change of state.

By using event stream processing technologies like Apache Kafka, these events (i.e. a credit card swype, server outage, or social media update) can be processed, stored, analyzed, and acted upon as they're generated in real-time.

How Streaming Data Works

Data processing is not new. In previous years, legacy infrastructure was much more structured because it only had a handful of sources that generated data and the entire system could be architected in a way to specify and unify the data and data structures.

Modern data is generated by an infinite amount of sources whether it’s from hardware sensors, servers, mobile devices, applications, web browsers, internal and external and it’s almost impossible to regulate or enforce the data structure or control the volume and frequency of the data generated.

Applications that analyze and process data streams need to process one data packet at a time, in sequential order. Each data packet generated will include the source and timestamp to enable applications to work with data streams.

Applications working with data streams will always require two main functions: storage and processing. Storage must be able to record large streams of data in a way that is sequential and consistent. Processing must be able to interact with storage, consume, analyze and run computation on the data.

This also brings up additional challenges and considerations when working with data streams. Many platforms and tools are now available to help companies build streaming data applications.

Batch Processing vs Real-Time Streams

Legacy batch data processing methods required data to be collected in batch form before it could be processed, stored, or analyzed whereas streaming data flows in continuously, allowing that data to be processed in real time without waiting for it to arrive in batch form.

Today, data arrives naturally as never ending streams of events. This data comes in all volumes, formats, from various locations and cloud, on-premises, or hybrid cloud.

With the complexity of today's modern requirements, legacy data processing methods have become obsolete for most use cases, as it can only process data as groups of transactions collected over time. Modern organizations actively use real-time data streams, acting on up-to-the-millisecond data. This continuous data offers numerous advantages that are transforming the way businesses run.

Examples of Streaming Data

Some common examples of streaming data are real-time stock trades, retail inventory management, and ride-sharing apps.

For example, when a passenger calls Lyft, not only does the application know which driver to match them to, they know how long it will take based on real-time location data and historical traffic data, and how much it should cost based on both real-time and past data.

Data streams play a key part in the world of big data, providing real-time analyses, data integration, and data ingestion.

How Confluent Can Help

How Data Streaming Platforms Can Help

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From real-time fraud detection, financial services, and multi-player games, to online social networking, Confluent lets you focus on deriving business value from your data rather than worrying about the underlying mechanics of how data is streamed, integrated, stored, and connected at scale.

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Benefits & Use Cases

스트리밍 데이터의 이점

데이터 수집은 퍼즐의 한 조각에 불과합니다. 오늘날의 엔터프라이즈 비즈니스는 데이터가 일괄적으로 처리되는 것을 기다릴 여유가 없습니다. 대신, 사기 탐지 및 주식 시장 플랫폼에서부터 차량 공유 앱 및 전자 상거래 웹사이트에 이르는 모든 영역이 실시간 이벤트 스트림에 의존합니다.

스트리밍 데이터를 활용하면서 애플리케이션은 데이터를 통합할 뿐만 아니라 실시간으로 발생하는 이벤트를 처리, 필터링, 분석하고 이에 대응하는 수준으로 발전했습니다. 이러한 발전은 수많은 새로운 이용 사례의 기반이 되고 있으며, 실시간 사기 탐지, Netflix 추천, 여러 장치에서 쇼핑 내용에 따라 업데이트되는 원활한 쇼핑 경험 등이 여기에 속합니다.

요컨대 대량의 실시간 데이터를 다루는 모든 업계에서 지속적인 실시간 이벤트 스트림 처리 플랫폼의 이점을 누릴 수 있습니다.

사용사례

Apache Kafka, Confluent와 같은 스트림 처리 시스템은 실시간 데이터와 분석을 실현시켜 줍니다. 모든 업계에 이벤트 스트리밍에 대한 이용 사례가 존재하지만 실시간, 대규모로 데이터를 통합, 분석, 문제 해결 및/또는 예측할 수 있는 이 기능은 새로운 이용 사례를 제공합니다. 조직은 스토리지 내 일괄 데이터나 과거 데이터를 사용할 수 있을 뿐만 아니라 실시간 움직이는 데이터에 대한 귀중한 통찰력도 얻을 수 있습니다.

일반적인 이용 사례는 다음과 같습니다.

  • 위치 데이터
  • 사기 탐지
  • 실시간 주식 거래
  • 마케팅, 영업 및 비즈니스 분석
  • 고객/사용자 활동
  • 내부 IT 시스템 모니터링 및 보고
  • 로그 모니터링: 시스템, 서버, 장치 등의 문제 해결
  • SIEM(Security Information and Event Management): 모니터링, 메트릭 및 위협 탐지를 위한 로그 및 실시간 이벤트 데이터 분석
  • 소매/물류창고 재고 관리: 모든 채널 및 위치 대상 재고 관리, 모든 장치 전반에서 원활한 사용자 경험 제공
  • 차량 공유 매칭: 예측 분석을 위한 위치, 사용자 및 요금 데이터 결합 - 근접성, 목적지, 요금, 대기 시간을 기준으로 탑승자에게 가장 적합한 운전자 매칭
  • 머신 러닝 및 A.I.: 하나의 중앙 신경계에 대한 과거 및 현재 데이터를 결합하여 예측 분석에 대한 새로운 가능성 제시

유형에 상관없이 처리, 저장 또는 분석이 필요한 데이터가 존재하는 한, Confluent는 모든 규모의 모든 이용 사례에 대해 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 도움을 드릴 수 있습니다.

Real-world businesses need real-time data.

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