- Eine Datenverarbeitungsplattform, die Echtzeit-, eventbasierte Architekturen verbessert, indem sie die Erkennung wichtiger Ereignisse und die sofortige Reaktion darauf vereinfacht
- Bietet eine umfassende Lösung, die Systemlogs und Change Feeds bestimmter Ereignisse verfolgt, diese auswertet und automatisch angemessene Reaktionen auslöst
- Vereinfacht den gesamten Prozess, indem mehrere Datenquellen integriert, relevante Änderungen kontinuierlich überwacht und intelligente, automatisierte Reaktionen ausgelöst werden
- Es ist nicht nötig, komplexe Systeme zur Änderungserkennung aufzubauen, große Data Lakes zu verwalten oder moderne Erkennungssoftware in bestehende Ökosysteme zu integrieren
- Kann in einer Vielzahl eventgetriebener Szenarien eingesetzt werden, darunter IoT-Integration, Verbesserung von Sicherheitsprotokollen und anspruchsvolles Applikationsmanagement
- Überblick
- Liefert in Echtzeit umsetzbare Erkenntnisse, ohne die Belastung traditioneller Datenverarbeitungsmethoden.
- Verfolgt Systemänderungen und Ereignisse, ohne Daten in einen Data Lake zu kopieren oder Datenquellen wiederholt abzufragen
- Bewertet eingehende Datenänderungen kontinuierlich mithilfe von Abfragen
- Wenn Änderungen mit den in der Abfrage angegebenen Kriterien und Bedingungen übereinstimmen, wird die Ergebnismenge der Abfrage aktualisiert
- Diese Aktualisierungen lösen kontextbewusste Reaktionen aus, die auf spezifische Anforderungen zugeschnitten sind
- Drasi arbeitet mit drei Komponenten:
- Sources: Verbinden sich mit Datenspeichern in Softwaresystemen, überwachen Logs und Feeds und verfolgen Datenänderungen.
- Continuous Queries: Wenden vordefinierte Kriterien und Bedingungen auf die überwachten Änderungen an, um wichtige Änderungen zu identifizieren und auszuwerten. In Drasi wird die Cypher Query Language verwendet, um kontinuierliche Abfragen zu schreiben.
- Reactions: Führen automatisierte Reaktionen auf Basis von Aktualisierungen der Ergebnismenge kontinuierlicher Abfragen aus
- Am Beispiel des Liefersystems eines Online-Bestellservices lässt sich erklären, wie Drasi Ereignisse interpretiert und passende Reaktionen auslöst
- Es wird eine Source im Bestellmanagementsystem konfiguriert, um Änderungen des Bestellstatus zu überwachen, sowie eine zweite Source, um zu erkennen, wann Fahrer für die Lieferung bereit sind
- Es wird eine kontinuierliche Abfrage erstellt, die Daten aus beiden Sources kombiniert, um abholbereite Bestellungen mit verfügbaren Fahrern abzugleichen
- Es wird eine Reaktion definiert, die Fahrer benachrichtigt und sie auffordert, sich zum Abholbereich zu begeben
- Dieses schlanke Setup sorgt dafür, dass Fahrer schnell informiert werden und der Lieferprozess optimiert wird
Zusammenfassung von GN⁺
- Drasi ist eine Plattform, die die Erkennung von Datenänderungen und sofortige Maßnahmen vereinfacht und durch Echtzeit-Datenintegration sowie automatisierte Reaktionen die Effizienz steigert.
- Zum Schreiben kontinuierlicher Abfragen wird die Cypher Query Language verwendet; dabei werden Systemlogs und Ereignisse überwacht, um wichtige Änderungen zu identifizieren.
- Die erste Release ermöglicht es der Community, die Plattform kennenzulernen und damit zu experimentieren, und fördert Beiträge sowie Feedback.
- Ein Projekt mit ähnlichen Funktionen ist etwa eine Echtzeit-Datenstreaming-Plattform wie Apache Kafka.
Noch keine Kommentare.