流计算将业务转变为数字动力

数字业务通过在每个接触点和渠道上与客户建立更大的实时亲密关系而取得成功。就像流计算一样，没有什么能提供这种亲密感，再加上更快的业务洞察力和更快的业务成果。

在21世纪，流计算已成为所有面向客户和后端业务流程转型的基础。与关系型数据体系结构对于企业计算的早期时代一样，流对于当今始终在线的经济同样重要。

这场革命的核心是实时事件处理，连续计算，内存中数据持久性和更改数据捕获方面的进步。当在企业的云计算基础架构中部署这些技术时，这些技术将持续不断地向所有业务流程中馈送实时数据更新，上下文洞察，优化的体验以及快速的结果。

在未来十年中，静态数据架构(例如数据仓库，数据湖和事务性数据存储)将不再是企业数据战略的中心。在Wikibon最近的大数据分析市场更新中，我们发现了一些趋势，这些趋势指向一个新时代，在这个时代，流计算是大多数数据体系结构的基础：

媒体和娱乐是流计算的关键垂直市场，它依赖于支持实时打包，加载，处理和人工智能驱动的内容交付个性化的后端云基础架构。

流计算是许多新边缘应用程序的基础，包括通过移动，嵌入式和“物联网”设备进行访问，后端基础结构提供了实时设备管理和流内分析处理。

企业正在扩大对内存，连续计算，更改数据捕获和其他低延迟解决方案的投资，同时将这些投资与大数据静态环境(包括Hadoop，NoSQL和RDBMS)融合在一起。

流环境不断发展，以支持低延迟，应用程序级别的实时数据的任意数量，种类，频率，格式，有效载荷，顺序或模式的处理。

正在部署流计算主干来管理更多有状态的事务性工作负载，执行流内机器学习并处理迄今已成为关系数据库和其他静态资源库的其他复杂编排方案。

在线事务分析处理，数据转换，数据治理和机器学习正日益朝着低延迟，有状态的流式骨干网发展。

供应商正在引入包含流媒体平台的创新解决方案，以确保它们可以用作各种应用程序的持久性真理。

云提供商已将流技术集成到其解决方案组合的核心中，以实现移动性，物联网，无服务器计算和其他关键解决方案模式。

企业正在将更多的推理，培训和其他工作负载迁移到处理本地获取的传感器数据的实时流的边缘设备。

Kafka，Flink和Spark Structured Streaming等开源流环境正在成为重要的企业大数据平台。

面向批处理的大数据部署正在让位于更完全的实时，流式传输，低延迟端到端环境。

有关这些趋势的进一步讨论，请在此处注册网络广播“流媒体时代的数字业务转型”。6月28日(星期四)东部时间下午1点，Attunity Ltd.的Clive Bearman和MemSQL Inc.的Mike Boyarski将参加一个热烈的会议，我们将为希望迁移其旧架构的企业数据专业人员提供指导支持复杂云和边缘应用程序的所有流式架构。