sanntidsanalyse

Sanntidsanalyse innebærer behandling og analyse av data i sanntid, altså så snart dataene er produsert eller mottatt, slik at innsikt kan utvinnes og handlinger iverksettes raskt. Den skiller seg fra batchanalyse, der data samles og behandles periodisk. Hovedmålet er lav latens, høy gjennomstrømning og riktig tidsforståelse av hendelser.

Datastrømmer behandles som hendelser som kontinuerlig flyter inn fra sensorer, applikasjoner eller brukeraktiviteter. For å gjøre meningsfull statistikk blir ofte vindu-baserte beregninger brukt, slik som tidsvinduer eller rullerende vinduer. Viktige konsepter inkluderer event-tid kontra behandlings-tid, ut-av-rekkefølge hendelser og stateful processing, der systemet beholder minne om tidligere hendelser mellom beregninger.

Teknologier og arkitektur for sanntidsanalyse inkluderer strømningsbehandling og streamingmotorer som Apache Flink, Spark Structured Streaming, Kafka Streams og Apache Beam. Utviklere bruker ofte et arkitekturmønster der data strømmer gjennom et meldingssystem som Apache Kafka og blir behandlet av en strømprosessor, senere eksponert i sanntidsdashbord eller som sanntidsaktiviteter.

Vanlige anvendelser inkluderer overvåking og varsling av industrielle prosesser, sanntidsdeteksjon av svindel i finansielle transaksjoner, nettverkssikkerhet, sanntidsanbefalinger og prisjustering i e-handel, samt overvåking av drift og infrastruktur.

Utfordringer inkluderer konflikt mellom lav latens og nøyaktighet, håndtering av ut-av-order hendelser, state management, backpressure og skalerbarhet, samt datakvalitet og samsvar med sikkerhetskrav. Fordelene inkluderer rask varsling, mulighet for automatiserte tiltak og forbedret beslutningsgrunnlag.