Содержимое раздела
В этом разделе рассматриваются основные концепции и технологии, связанные с обработкой данных в реальном времени. Определение потоковой обработки данных, ее ключевые характеристики. Обзор архитектур систем реального времени, включая различные подходы к организации потоков данных и обработке событий. Необходимо рассмотреть различные алгоритмы и методы обработки данных в реальном времени, такие как фильтрация, агрегирование, корреляция и обнаружение аномалий. Кроме того, следует изучить существующие платформы и инструменты для обработки данных в реальном времени, такие как Apache Kafka, Apache Flink, Apache Storm, Spark Streaming и др.