Apache Kafka وApache Flink: توافق مثالي بين المصادر المفتوحة

في عصر التحول الرقمي المستمر، يجب على المؤسسات وضع استراتيجيات لزيادة سرعة أعمالها لمواكبة المنافسة، بل وتجاوزها إن أمكن. يتحرك العملاء بسرعة، ويصبح من الصعب مواكبة متطلباتهم الديناميكية. نتيجةً لذلك، أرى أن الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي يُعَد أساسًا ضروريًا لبناء مرونة الأعمال وتعزيز اتخاذ القرار.

معالجة التدفق هي جوهر بيانات الوقت الفعلي. فهي تتيح لشركتك أن تستوعب تدفقات البيانات المستمرة فور حدوثها وتضعها في المقدمة لتحليلها، ما يتيح لك مواكبة التغيرات المستمرة.

أي شخص ملم بنظام معالجة التدفقات يعرف Apache Kafka: المعيار الفعلي للمؤسسات في مجال تدفق الأحداث مفتوحة المصدر. يتميز Apache Kafka بالعديد من القدرات القوية، مثل تقديم معدل نقل بيانات مرتفع والحفاظ على تحمُّل أعطال عالٍ في حال فشل التطبيقات.

تعمل تدفقات Apache Kafka على نقل البيانات إلى وجهتها، لكن هذه القدرات لا تتحقق بأقصى إمكاناتها عند نشر Apache Kafka بشكل منفرد. إذا كنت تستخدم Apache Kafka اليوم، يجب أن يكون Apache Flink جزءًا أساسيًا من بنية التكنولوجيا لديك لضمان استخراج البيانات التي تحتاجها في الوقت الفعلي.

مع الجمع بين Apache Flink وApache Kafka، تتضاعف إمكانيات تدفق الأحداث مفتوحة المصدر بشكل كبير. يُنشئ Apache Flink زمن انتقال قصيرًا من خلال السماح لك بالاستجابة بسرعة ودقة للحاجة التجارية المتزايدة لاتخاذ إجراءات في الوقت المناسب. وعند الجمع بينهما، تصبح القدرة على توليد الأتمتة والرؤى في الوقت الفعلي في متناول يدك.

مع Apache Kafka، يمكنك الحصول على تدفق أوَّلي للأحداث من كل ما يحدث داخل عملك. ومع ذلك، ليس كل ذلك قابلًا للتنفيذ بالضرورة، وبعضه قد يتوقف في قوائم الانتظار أو أثناء معالجة البيانات الكبيرة على دفعات. وهنا يأتي دور Apache Flink: يمكنك الانتقال من الأحداث الأولية إلى العمل مع الأحداث ذات الصلة. بالإضافة إلى ذلك، يضع Apache Flink بياناتك في سياقها من خلال اكتشاف الأنماط، ما يُتيح لك فهم كيفية حدوث الأشياء جنبًا إلى جنب. ويُعَد هذا أمرًا أساسيًا لأن الأحداث لها عمر افتراضي، وقد تؤدي معالجة البيانات القديمة إلى إلغاء قيمتها. ضَع في اعتبارك التعامل مع الأحداث التي تمثِّل تأخيرات في الرحلات: فهي تتطلب اتخاذ إجراء فوري، ومعالجة هذه الأحداث متأخرًا سيؤدي بالتأكيد إلى استياء العملاء.

يعمل Apache Kafka كقناة ضخ ضخمة للأحداث، تنقل باستمرار ما يحدث داخل أعمالك. ودمج هذا التدفق الضخم للأحداث مع اكتشاف الأنماط بواسطة Apache Flink يحقق النقطة المثالية: بمجرد تحديد النمط ذي الصلة، يمكن أن يكون رد فعلك التالي بنفس السرعة. تمكَّن من جذب عملائك من خلال تقديم العرض المناسب في الوقت المناسب، وتعزيز سلوكهم الإيجابي، أو حتى اتخاذ قرارات أفضل في سلسلة التوريد، وذلك على سبيل المثال فقط من بين العديد من الوظائف المتقدمة التي تحصل عليها عند استخدام Apache Flink مع Apache Kafka.

بعد أن أوضحنا أهمية العمل المشترك بين Apache Kafka وApache Flink، قد تتساءل: من يمكنه الاستفادة من هذه التقنية والتعامل مع الأحداث؟ اليوم، عادةً ما يكون المطورون هم من يستخدمونها. ومع ذلك، قد يكون التقدم بطيئًا بينما تنتظر المطورين المتمرسين الذين لديهم أعباء عمل كبيرة. علاوة على ذلك، تبقى التكاليف دائمًا عاملًا مهمًا: فلا يمكن للأعمال الاستثمار في كل فرصة محتملة دون دليل على القيمة المضافة. وما يزيد الأمر تعقيدًا، هناك نقص في العثور على الأشخاص المناسبين ذوي المهارات اللازمة لتولي مشروعات التطوير أو علم البيانات.

لهذا السبب، من المهم تمكين المزيد من المتخصصين في الأعمال من الاستفادة من الأحداث. عندما يتم تسهيل العمل مع الأحداث، يمكن لمستخدمين آخرين مثل المحللين ومهندسي البيانات البدء بالحصول على رؤى في الوقت الفعلي والتعامل مع مجموعات البيانات عند الحاجة القصوى. نتيجةً لذلك، يمكنك تقليل حاجز المهارات وزيادة سرعة معالجة البيانات من خلال منع المعلومات المهمة من التوقف داخل مستودع البيانات.

إن نهج IBM في تطبيقات بث الأحداث ومعالجة التدفقات يبتكر في قدرات Apache Flink ويقدِّم حلًا مفتوحًا وقابلًا للتكوين لمعالجة هذه التحديات الصناعية واسعة النطاق. يعمل Apache Flink مع أي إصدار من Apache Kafka، وتبني تقنيات IBM على ما يمتلكه العملاء بالفعل، ما يساعد على تجنُّب التقيّد بمورِّد محدد. مع اعتماد Apache Kafka كمعيار صناعي لتوزيع الأحداث، تصدرت IBM المشهد واعتمدت Apache Flink كخيار أساسي لمعالجة الأحداث، مستفيدةً إلى أقصى حد من هذا التوافق المثالي.

تخيل لو كنت تستطيع الحصول على رؤية مستمرة لأحداثك مع الحرية في تجربة الأتمتة. في هذا الإطار، قدَّمت IBM خدمة IBM® Event Automation بصيغة بديهية وسهلة الاستخدام وخالية من البرمجة، ما يُتيح للمستخدمين ذوي الخبرة المحدودة أو دون أي معرفة باللغات SQL أو Java أو Python الاستفادة من الأحداث، بغض النظر عن دورهم. تتحدث Eileen Lowry، نائبة الرئيس لإدارة المنتجات في قسم IBM Automation وIntegration Software، عن الابتكار الذي تقوم به IBM باستخدام Apache Flink:

هذه الواجهة لا تُتيح Apache Flink لأي شخص قادر على إضافة قيمة للأعمال فحسب، بل تمكِّن أيضًا من التجربة التي قد تسرِّع الابتكار وتحسِّن سرعة تحليلات البيانات ومسارات البيانات. يمكن للمستخدم تكوين الأحداث من بيانات البث والحصول على ردود فعل مباشرة من الأداة: الإيقاف المؤقت، والتعديل، والتجميع، والتشغيل، واختبار الحلول على البيانات مباشرةً. تخيَّل الابتكار الذي يمكن أن ينبثق من ذلك، مثل تحسين نماذج التجارة الإلكترونية أو الحفاظ على مراقبة الجودة في الوقت الفعلي لمنتجاتك.