建立有效的流数据架构

行优化。实时分析可处理不断变化的数据，并且必须实时进行结构化。

IT咨询公司ITRenew的计算和存储解决方案高级副总裁Erik Riedel表示：“通过流分析，可以随时了解特定时刻企业中发生的事件并对其采取行动，以及利用这些信息做出更好的业务决策。”

同时，重要的是设计可以响应和扩展的实时分析架构，而不是仅仅构建一次性的流分析项目。

决定你的流数据架构的关键问题

所有流架构将具有相同的核心组件，其中包括流数据聚合器、代理-用于管理对这些数据访问权限，以及分析引擎。但是这些组件需要针对不同类型的企业和用例进行定制。

Riedel说：“流传输所需的特定数据架构将随数据大小、事务处理频率以及分析所提问题的复杂性而变化。”

例如，我们会看到，在大型企业中提供不同种类的实时分析，以及向企业总部的少数分析师提供实时分析数据以发现季度趋势，这两者可能存在很大差异。

应考虑的关键问题包括：

• 数据大小如何?
• 更新或事务频率如何?
• 查询复杂性如何?
• 所需要服务的分析师或应用程序有多少?

Riedel说，这些问题的答案将会影响系统设计一直到硬件级别–在数据存储、RAM和分布式内存访问方面。流数据的地理分布可能给系统带来额外的压力，因为即使适度的交易速率也需要仔细的系统设计。

实时分析架构构建块

国际IT咨询和软件开发公司ScienceSoft的数据分析部门负责人Alex Bekker表示，该公司使用以下模块来构建IoT实时分析架构：

（编辑：惠州站长网）

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