【35页PPT】实时计算技术培训.pptxVIP

2023.08.20实时计算技术培训

实时计算概述实时计算技术分类实时计算应用场景实时计算平台介绍实时计算技术难点与挑战实时计算未来发展趋势contents目录

实时计算概述01

实时计算是指对输入数据在规定时间内给出计算结果，具有及时性、动态性和准确性等特点。定义实时计算技术具有实时性、高效率、可扩展性和可靠性等优势，在各行各业得到了广泛应用。特点定义与特点

实时计算的重要性在生产线上的各种传感器数据进行实时监测和预警，提高生产效率和产品质量。工业生产交通运输医疗健康金融风控通过实时交通信息，优化交通流量，提高道路利用率和减少拥堵现象。实时监测病人的生理数据，为医生提供及时准确的诊断和治疗方案。实某省市场风险，提高金融风控能力和交。

历史实时计算技术从20世纪60年代开始发展，经历了多个阶段，从早期的批处理系统到现在的实时操作系统（RTOS）和分布式实时系统。发展随着云计算和物联网技术的不断发展，实时计算技术也在不断创新和进步，包括数据处理速度更快、数据处理算法更优化等。实时计算的历史与发展

实时计算技术分类02

1基于时间戳的技术23时间戳是表示某一刻时间的一个标准，基于时间戳的技术是通过时间戳对数据进行处理和计算的一种实时计算技术。时间戳概述时间戳可以通过硬件设备（如传感器、GPS等）或软件算法来获取。时间戳的获取时间戳可以应用于数据的时间序列分析、实时监测系统、实时控制系统等领域。时间戳的应用

触发器概述触发器是一种在特定条件下被触发的计算技术，通过设定一定的条件和规则，当满足这些条件和规则时，触发器就会被触发并执行相应的操作。基于触发器的技术触发器的种类触发器可以分为时间触发器、事件触发器和条件触发器等。触发器的应用触发器可以应用于实时监测系统、实时控制系统、预警系统等领域。

数据流概述01数据流是一种表示数据随时间变化的技术，基于数据流的技术是通过数据流对数据进行处理和计算的一种实时计算技术。基于数据流的技术数据流的获取02数据流可以通过网络、传感器、某著名企业设备等来获取。数据流的应用03数据流可以应用于数据挖掘、实时分析、实时监测等领域。

1基于事件驱动的技术23事件驱动是一种以事件为驱动的计算技术，基于事件驱动的技术是通过事件对数据进行处理和计算的一种实时计算技术。事件驱动概述事件可以包括用户操作事件、系统事件、网络事件等。事件的种类事件驱动可以应用于实时监测系统、实时控制系统、交互式系统等领域。事件驱动的应用

实时计算应用场景03

03风险管理实时计算风险指标，如信用某省市场风险和操作风险等，对金融机构的资产进行全面风险管理。金融行业01交控制通过实时计算交指标，如VaR（ValueatRisk），对交进行实时监控和调整。02高频交易利用实时计算技术，实现高速数据分析和处理，以获得微秒级的交。

推荐系统通过实时计算用户行为数据，为每位用户生成个性化推荐，提高网站或应用的用户粘性。互联网行业广告投放实时计算广告投放效果，优化广告投放策略，提高广告收入和用户体验。大数据分析实时处理海量互联网数据，为产品迭代、运营决策提供数据支持。

工业物联网(IIoT)01通过实时计算技术连接工业设备，实现设备监测、故障预警、远程控制等功能，提高生产效率和设备利用率。工业制造行业工艺控制02实时监控生产工艺参数，确保产品质量和生产过程的稳定性和可靠性。能耗管理03实时计算能耗数据，优化能源利用效率，降低工业制造的碳排放。

1交通运输行业23通过实时计算交通流量、拥堵等信息，为交通管理部门提供决策支持。智能交通系统实时计算航班起降时间、路线规划等，确保航班的安全、准时和经济性。航班调度实时监控物流配送进度，优化配送路线和方案，提高物流效率和准确性。物流配送

03疫情监测实时分析病毒传播数据，预测疫情发展趋势，为防疫决策提供支持。医疗卫生行业01电子病历系统实时收集、分析患者的医疗数据，提高医疗质量和效率。02药物研发实时模拟药物对人体的作用效果，加速新药研发过程。

实时计算平台介绍04

流处理和批处理ApacheFlink是一个用于处理无界和有界数据的流处理框架，同时，它也可以进行批处理。ApacheFlink数据流图Flink程序由一个数据流图组成，其中每个节点代表一个数据转换操作，边代表数据流。事件时间和处理时间Flink提供了事件时间和处理时间两种时间概念，用于对数据进行时间戳标注。

分布式实时计算01ApacheStorm是一个分布式实时计算系统，适用于处理大规模数据流。ApacheStorm拓扑结构02Storm中的计算任务被组织成拓扑结构，拓扑结构由Spout和Bolt两种组件构成。数据流分组03Storm支持三种数据流分组方式：随机分组、按字段分组和全局分组。

流处理框架Apache