- महत्वपूर्ण इवेंट्स का पता लगाने और तुरंत प्रतिक्रिया को सरल बनाकर real-time event-based architecture को बेहतर बनाने वाला डेटा प्रोसेसिंग प्लेटफ़ॉर्म
- सिस्टम लॉग्स और खास इवेंट्स के change feeds को ट्रैक करता है, उनका मूल्यांकन करता है, और अपने आप उपयुक्त प्रतिक्रियाएँ शुरू करने के लिए एक व्यापक समाधान प्रदान करता है
- कई डेटा sources को एकीकृत करके, संबंधित बदलावों की लगातार निगरानी करके, और स्मार्ट व स्वचालित प्रतिक्रियाएँ trigger करके पूरे प्रोसेस को सरल बनाता है
- बदलावों का पता लगाने के लिए जटिल सिस्टम बनाने, बड़े data lakes को manage करने, या मौजूदा ecosystem में आधुनिक detection software को integrate करने की आवश्यकता नहीं
- IoT integration, security protocol सुधार, और उन्नत application management सहित विभिन्न event-driven scenarios में उपयोग किया जा सकता है
- अवलोकन
- पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग तरीकों का बोझ उठाए बिना real-time में actionable insights प्रदान करता है
- डेटा को data lake में कॉपी किए बिना या डेटा sources को बार-बार query किए बिना सिस्टम बदलावों और इवेंट्स को ट्रैक करता है
- queries का उपयोग करके आने वाले डेटा बदलावों का लगातार मूल्यांकन करता है
- जब बदलाव query में निर्दिष्ट मानदंडों और शर्तों से मेल खाते हैं, तो query का result set अपडेट हो जाता है
- ये अपडेट्स विशेष आवश्यकताओं के अनुसार context-aware प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करते हैं
- Drasi तीन components के साथ काम करता है:
- Sources: सॉफ़्टवेयर सिस्टम के भीतर data stores से कनेक्ट होकर logs और feeds की निगरानी करते हैं और डेटा बदलावों को ट्रैक करते हैं
- Continuous Queries: मॉनिटर किए गए बदलावों पर पहले से परिभाषित मानदंड और शर्तें लागू करके महत्वपूर्ण बदलावों की पहचान और मूल्यांकन करते हैं। Drasi में continuous queries लिखने के लिए Cypher Query Language का उपयोग किया जाता है
- Reactions: continuous queries के result set में हुए अपडेट्स के आधार पर स्वचालित प्रतिक्रियाएँ चलाते हैं
- ऑनलाइन ऑर्डर सेवा की डिलीवरी सिस्टम का उदाहरण लेकर, Drasi इवेंट्स की व्याख्या कैसे करता है और उपयुक्त प्रतिक्रियाएँ कैसे उत्पन्न करता है:
- ऑर्डर स्थिति में बदलावों की निगरानी के लिए order management system में एक source कॉन्फ़िगर करें, और ड्राइवर के डिलीवरी के लिए तैयार होने का पता लगाने के लिए दूसरा source कॉन्फ़िगर करें
- दोनों sources के डेटा को मिलाकर एक continuous query बनाएं जो pickup के लिए तैयार ऑर्डर्स और उपलब्ध ड्राइवरों का मिलान करे
- ड्राइवर को pickup क्षेत्र में जाने की सूचना देने के लिए notification भेजने वाली एक reaction परिभाषित करें
- यह सरल सेटअप ड्राइवरों को तुरंत जानकारी देकर डिलीवरी प्रोसेस को अनुकूलित करता है
GN⁺ का सार
- Drasi डेटा बदलावों की पहचान और तुरंत कार्रवाई को सरल बनाने वाला प्लेटफ़ॉर्म है, जो real-time data integration और automated reactions के माध्यम से दक्षता बढ़ाता है
- यह Cypher Query Language का उपयोग करके continuous queries लिखता है और सिस्टम लॉग्स व इवेंट्स की निगरानी करके महत्वपूर्ण बदलावों की पहचान करता है
- शुरुआती रिलीज़ के रूप में यह समुदाय को प्लेटफ़ॉर्म सीखने और उस पर प्रयोग करने का अवसर देता है, साथ ही योगदान और फ़ीडबैक को प्रोत्साहित करता है
- समान क्षमताओं वाले प्रोजेक्ट्स में Apache Kafka जैसे real-time data streaming platforms शामिल हैं
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