Nesnelerin İnterneti için Gerçek Zamanlı Akan Veri İşleme
Nesnelerin İnterneti (Internet of Things/IoT) teknolojisiyle tanışalı henüz birkaç sene olmasına rağmen, şu an hızlı bir ivmeyle hayatımızın vaz geçilmezleri arasına girmeye başladı bile. Birçok şirket ve hükümet, daha iyi hizmet sunabilmek ve gelir artışı elde etmek için nesnelerin interneti teknolojisinden yararlanıyor. Öngörülere baktığımızda, çok da haksız sayılmazlar: Ericcson, 2021 yılına kadar dünya çapında toplamda yaklaşık 28 milyar bağlı cihaz olacağını tahmin ediyor- bu Gartner’ın 2016 için yaptığı tahminin 4 katından daha fazla. McKinsey, de 2025 yılında nesnelerin internetinin ekonomik etkisinin yılda 11,9 trilyon dolara ulaşacağını öngörüyor.
Fakat belirtmek gerekir ki, high-tech heterojen sensörleriyle bu ‘havalı’ veri ekosistemi, Akan Veri İşleme (Stream Processing) ile gerçek zamanlı olarak analiz edilmezse aslında koca bir hiç. Akan Veri İşleme ne diye soracak olursanız; veriler üretilirken uygulamalarının gerçek zamanlı veri akışında etkin olmasını (toplama, entegre etme, görselleştirme ve analiz etme) sağlayan bir teknoloji. Daha basit bir anlatımla, Akan Veri İşleme teknolojisi, büyük miktarda veriyi birden çok kaynaktan hızlı bir şekilde ve gerçek zamanlı olarak işlememize olanak sağlıyor.
Akan veri işleme ve akan veri analitiği; mevcut kaynaklar, depolama ve kurumsal sistemlerin etkinliğini bozmadan büyük veriyi, bulutu ve nesnelerin internetini işler. Akan veri işlemenin en belirgin yararı, verileri statik tablolar olarak değil, geçmişte olanlardan gelecekte neler olacağına kadar geçen sonsuz bir akış olarak ele alma yeteneğidir. Buna ek olarak, değişen analitik ve işletme ihtiyaçlarına ve süreçlerine ve karmaşık olay akışlarına eşzamanlı olarak uyum sağlama konusunda da esnektir.
Ayrıca, bir sorguyla gelindiğinde verileri çalıştırır ve böylece sonuçlar kesintisiz ve sürekli devam eden bir işlem olarak üretilir. Örneğin, bir şirket gelen satış verilerine karşılık ürünleri yeniden düzenleyen ve fiyatları bölgelere göre ayarlayan temel uygulamalar oluştururken; akan veri işleme yardımıyla aynı zamanda satışlarını gerçek zamanlı olarak analiz edebilir.
İyi bir Gerçek Zamanlı Akan Veri İşleme Çözümü, Nesnelerin İnterneti Verilerindeki Aşağıda Belirtilen Zorlukları Çözer;
- Büyük miktarda akış eventlerinin işlenmesi (toplama, düzenleme, filtreleme, otomatize etme, öngörme, izleme, uyarma)
- Altyapı ve veri kaynakları ile hızlı entegrasyon
- Anomalilerin daha hızlı tespit edilmesi
- Dalgalanan piyasa koşulları ve taleplerine gerçek zamanlı cevap verme
- Veri hacimleri ve karmaşıklığı artsa bile performans ve ölçeklenebilirlik sağlanması
- Nesnelerin interneti ölçeğinde Analiz: Canlı veri keşfi ve verilerin monitor edilmesi, kesintisiz sorgu işleme
- Otomatik uyarılar
- Veri güvenliği (gerçek zamanlı uyarılar aracılığıyla)
- Müşteri içgörülerine anında tepki verme
Gerçek Zamanlı Akan Veri İşleme Kullanım Alanları
Günümüzde, akan veri işlemleri, nesnelerin interneti yoluyla veri akışı üretilen her endüstri ve devlet kurumunda kullanılıyor..
- Örneğin, trafik hacmi verilerini kullanan akıllı trafik ışıkları, varış zamanını gösteren dijital panolu otobüs durakları, akıllı sayaç okuma sistemleri, akıllı kavşak sistemleri ve akıllı sokak aydınlatmalarına sahip Akıllı Şehirlere yabancı değiliz. Bu veri kümelerini yönetmek ve analiz etmek çok da karmaşık olmasa gerek diye düşünebilirsiniz. Fakat bu gerçek zamanlı verileri birbirine entegre ettiğinizde ve bu verilerin üzerine video / hava durumu verilerini ekleyip bir önceki haftanın bilgilerini gerçek zamanlı demografik bilgilerle çapraz referansla bağlamak istediğinizde, bu karmaşık Büyük Veri zorluğunu yalnızca gerçek zamanlı akan veri işlemleri çözebilir.
- Aynı mantık Ev Otomasyonu için de geçerli. Tek bir ev düzeyinde, verilerin toplanması, entegrasyonu, görselleştirilmesi ve gerçek zamanlı analizi yine kulağa karmaşık gelmese de; milyonlarca ev aleti tüketici davranış verilerini işlerken, aynı servise bağlanıp gerçek zamanlı aksiyonlar aldığında (örneğin yoğurt sipariş eden buzdolabı), ölçeklendirme zorluğu yalnızca gerçek zamanlı akan veri işleme ile çözülebilir.
- Nesnelerin interneti için Veri Güvenliği de büyük bir sorun teşkil ediyor. Hatta, 2017’de veri güvenliği ihlallerinin artacağı bekleniyor. Günümüzün uyarı sistemleri, tüm veriler için gerçek zamanlı kullanım ve patern analizi talep ediyor ve bunu yalnızca akan veri işleme bu veri akışını sürekli olarak filtreleyebiliyor, toparlıyor ve analiz edebiliyor. Dolayısıyla hiçbir şeyin gözden kaçmasına olanak tanımıyor.
Akan veri işlemlerinin işletme problemlerini çözebileceği diğer bazı kullanım örnekleri arasında ağ izleme (network monitoring), dolandırıcılık (fraud) algılama, akıllı sipariş güzergahları belirleme, fiyatlandırma ve analiz, pazar verileri yönetimi ve algoritmik ticaret sayılabilir.
Ekosistemlerde giderek daha fazla uygulama ve hizmet dijitalleşiyor. Kuruluşlar ve hükümetler kullanıcılardan, sistemlerden ve akıllı cihazlardan daha çok gerçek zamanlı veri topladıkları için; Akan Veri İşlemleri gerçek zamanlı verilerin zorluklarını çözüp daha ölçeklenebilir uygulamalarla daha zengin analizler yapılmasını sağlıyor. Bu yeteneği de kuruluşların operasyonlarındaki müşteri memnuniyetini ve verimliliklerini artırmalarına olanak sağlıyor.