持续智能需要事件驱动架构

事件驱动的体系结构支持事件通知的分析，以根据情况感知做出决策。

许多业务流程可以从情况中受益
意识。与其使用历史数据和描述性分析，
基于实时数据，人工智能（AI）和机器的决策
学习（ML）模型在许多情况下会好得多。需要什么
得出这样的决定是一种事件驱动的体系结构。

事件驱动的体系结构在企业开展业务时非常有用
需要以最小的时间延迟进行实时处理。包括任何
这种情况需要几毫秒到几分钟的决定。一个例子是
确定金融交易是否合法或欺诈
正在交易。事件驱动架构可能的其他原因
包括需要进行复杂事件处理的时间，例如
模式匹配，或者数据量大，速度快，例如数据
来自物联网设备。

另请参阅：持续智能案例

活动基础

现代数字业务是实时工作的。它告知
感兴趣的事物发生时的相关方，这很有意义
并从越来越多的来源中获得见识。它学习
预测，并且很聪明。

事件驱动的架构促进了生产，
检测，消耗事件以及对事件做出反应。这种建筑模式
可以应用于松散耦合之间传输事件的系统
软件组件和服务。

问题的核心是事件本身。大事记
是状态更改的通知。的一些基本特征
事件包括：

• 事件表示企业感兴趣的事物的状态变化
• 事件是发生的事情的记录
• 活动无法更改，即它们是不变的。

价值来自对事件的实时分析，
当前的状况。动态分析事件数据可提供
情境意识，可以据此做出快速决策。

根据最新状态做出决定需要在事件数据流入时不断对其进行分析。在开发事件驱动的解决方案时，通常有两种类型的事件流：

• 事件流，其事件已定义并作为解决方案的一部分发布到流中。
• 连接到实时事件流的事件流，例如，从IoT设备连接到的事件流，电话系统的语音流，视频流或来自全球定位系统的车辆位置。

建筑特色

有几种因素可以区分事件驱动的架构
来自针对大数据分析甚至实时设计的架构
分析。

区别之一是数据。事件驱动的架构
由产生事件流的事件生产者组成，
以及监听事件的事件使用者。常见事件来源
包括：

• 物联网设备或传感器显示设备状态变化
• 来自网络或移动应用的点击流数据
• 行动应用程式
• 地理空间数据
• 社交媒体供稿
• 实时语音输入
• 其他消息传递主干
• 来自数据库的数据更改事件流（更改数据捕获）

基本转变

随着事件的发生，事件不断发生。
真实世界和数字世界。通过利用这种连续流，
应用程序不仅可以实时做出反应，还可以对未来做出推理
根据过去发生的事情。

拥抱事件驱动的开发是基础的基础
下一代数字业务应用程序。企业需要
能够设计，开发，部署和运行事件驱动的解决方案
云原生样式具有所需的敏捷性和创新速度
需要保持今天的竞争力。

而事件驱动的架构和响应式编程
过去已经采用了模型，转向了云原生架构
微服务，基于容器的工作负载和无服务器计算
使它们更加实用，并提供许多好处。例如，原生云
已知解决方案具有反应性和响应性。事件驱动的架构
利用这些特性并增强它们的弹性，敏捷性和可伸缩性。
为此，云原生架构的两个方面对于
开发事件驱动的体系结构：

• 微服务：这些服务提供了松散耦合的应用程序体系结构，从而可以以高度分布式的模式进行部署。
• 带有容器和无服务器部署的云原生平台：这些提供了应用程序平台和工具，以实现微服务架构的承诺。

处理连续流事件

现代事件驱动的基本要素之一
解决方案是处理连续事件流以获取实时信息的能力
洞察力和智慧。

需要的是流分析。流分析提供
调查和了解流经的事件的能力
无限的实时事件流。流应用程序处理事件
流，并允许将数据和分析功能应用于以下方面的信息
流。流应用程序被编写为跨
以下功能：

• 摄取事件的许多来源。
• 通过对某些指标进行转换，过滤，关联，聚合以及利用其他数据源进行数据丰富来准备数据。
• 使用评分和分类来检测和预测事件模式。
• 通过应用业务规则和业务逻辑来确定。
• 通过直接执行动作或在事件驱动的系统中发布事件通知或命令来采取行动。

摘要

事件驱动的体系结构侧重于生成和
处理事件通知。事件驱动的架构要快得多，
适应变化。这种范例使实时创建成为可能
当今业务所需的响应式体系结构。