realtidsindsamling
Realtidsindsamling, eller realtidsdataindsamling, er processen med at indsamle data næsten samtidigt med, at de genereres, for at muliggøre behandling og beslutningstagning i realtid. Målet er lav latenstid og høj tilgængelighed, så data kan anvendes, mens begivenhederne stadig er aktuelle.
Data kan komme fra sensorer, applikationslogfiler, brugersessioner eller eksterne kilder som sociale medier. Indsamlingen kræver en
Typiske anvendelsesområder omfatter finansielle markeder, industri- og IoT-overvågning, telekommunikation, sundhedspleje og realtidsanvendelser af brugeraktiviteter på nettet.
Vigtige teknologier inkluderer streamingplatforme som Apache Kafka, Flink og Spark Structured Streaming, samt edge-computing til mindre
Udfordringerne omfatter latens, gennemløb, netværksstabilitet og håndtering af ufuldstændige data. Sikkerhed og privatliv er centrale hensyn,