Zaman değişti. Kuruluşlar, temel iş zekası sorularına yanıt vermekte yavaş olan ve genellikle güncel olmayan ve mevcut iş gerçekleriyle genellikle bir gün veya daha fazla uyumsuz olan geleneksel veri altyapısından giderek daha fazla bıkmaktadır.
Modern girişimin ihtiyaçları ve talepleri dramatik bir şekilde değişiyor. Sonuç olarak, daha eski "toplu" paradigmalar (bir büyük güncelleme, günde bir kez, sorgulaması yavaş) sürekli olarak daha ayrıntılı, daha yüksek frekanslı güncellemelere (saniyede birden çok güncelleme, sorgulaması hızlı) yol açmaktadır. çok daha taze veriler ve daha hızlı içgörü süresi.
Daha az arayın. Daha fazlasını kapat.
Özel şirket verilerinde lider tarafından desteklenen hepsi bir arada potansiyel müşteri bulma çözümleriyle gelirinizi artırın.
Analitik öngörülere ek olarak, gerçek zamanlı veri altyapısı, değişen verilere anında tepki verebilen yeni bir uygulama kategorisi sağlıyor. Bu, veri alımından iş analitiğine, makine öğrenimi ve yapay zekaya kadar veri yığınının her bölümünü etkiler.
Kullanım durumları geliştikçe, bunları destekleyen temel altyapı da gelişti. Gerçek zamanlıya geçmek, eski veri sistemlerinizi ayarlamak kadar basit değildir. Çoğu durumda, gerçek zamanlı iş yüklerini etkinleştirmek için altyapı sıfırdan yeniden yazılmıştır.
Gerçek zamanlı altyapı ve araçlar, modern veri yığını içinde çeşitli biçimler alabilir:1
- A'dan B'ye yüksek frekans ve hacimde küçük veri paketleri akışı (Örn: Apache Kafka, Kırmızı panda, Apaçi Pulsar)
- Akış halindeki akış verilerini akış işleme araçlarıyla filtreleme ve dönüştürme (Örn: Apache Flink'i, Apaçi Samzası, kodu çözülebilir)
- Analistlerin iş sorgularına düşük gecikmeyle yeni, güncel yanıtlar almasını sağlayan gerçek zamanlı analitik (Ör: gerçekleşmek, Tıklama Evi, minik kuş)
- Sürekli olarak uyarlanan ve verilerden öğrenen ve anında tahminler oluşturan gerçek zamanlı veya çevrimiçi makine öğrenimi modelleri (Ör: Tekton)
Bu çeşitli sistemleri bir araya getirmek ve bir araya getirmek bugün hala zor. Ancak bu yatırımları yapan kuruluşlar, zengin mükâfatlar elde edecekler - öncelikle, işlerindeki olayları ve değişiklikleri algılayabilen ve bunlara tepki verebilen bir kuruluş olan efsanevi “gerçek zamanlı girişim”in başarısı. onlar olurken.
Gerçek zamanlı olmak istiyor ama biraz ilham mı arıyorsunuz? Bir avuç yeni nesil kuruluş, erken benimseyenler haline geldi ve yeni gelenler için bir benimseme yolunda çığır açtı.
Geniş ölçekte gerçek zamanlı veri altyapısında en sevdiğim örnek olay incelemelerinden bazıları şunlardır:
- Netflix: Yedi yıl boyunca, Netflix, akış verileri kullanım durumlarını büyüttü 0'dan 2,000'in üzerine, veri alma, hareket, analitik ve operasyonel işleme ve makine öğrenimi genelinde gerçek zamanlı yetenekler oluşturma. Bugün Netflix'in gerçek zamanlı altyapısı günde on trilyonlarca olayı yönetiyor.
- Uber: Uber'in gerçek zamanlı altyapı Uber sürücülerinden, sürücülerinden ve diğer kullanıcılardan sürekli olarak toplanan çok sayıda petabayt veri ve günde trilyonlarca mesaj üretir. Uber, mobil uygulamaları, dahili gösterge tabloları, makine öğrenimi modelleri ve geçici veri keşif araçları için gerçek zamanlı kullanım örneklerine sahiptir.
Gerçek zaman zamanı ve devrim düşündüğünüzden daha hızlı gerçekleşiyor. Göz kırpın ve bunu kaçırabilirsiniz.
Nnamdi Iregbulemşirketinde ortağı Lightspeed Girişim Ortakları, kendi kendini yetiştirmiş bir programcı ve yaşam boyu teknoloji meraklısıdır. Misyonu, teknik insanlar için teknik araçlar oluşturan girişimcileri destekleyerek toplam yazılım çıktısını artırmaktır. Iregbulem, geliştirici araçları, uygulama altyapısı ve makine öğrenimi gibi teknik kurumsal yazılımlara yapılan yatırımlara odaklanır.
İllüstrasyon: Li Anne Dias
-
Listelenen şirketlerden Lightspeed Venture Partners, Redpanda, Materialize ve ClickHouse'da yatırımcıdır.↩
