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5G 网络的引入减少了对数据量和速要求，而这些要求给传统的数据架构带来了压力。对排汇数据流量的需要空前增长，同时还要通过跨多个数据流，做出智能且动静的决策来推动执行。
以后的数据流解决体系通常足以构造解决流水线，但它们不能满足利用要害型工作程序的需要，而低提早和多步响应式决策突出了这些工作型的应用程序需要。
此外，与传统的多数地方枢纽数据中心相同。随着预计每平方公里 100 万的互联事物密度的减少，以及规定的单位数毫秒的低提早，数据和解决将通过几个边缘数据中心分散化。
在不残缺的信息汇合处，传统的和古代的解决流数据的抉择都将失败。为了使交互式低提早应用程序和流水线管道共存，它们必须应用雷同的数据来驱动跨性能的一致性。
信息不残缺的前四局部是：
1. 微服务架构要求将状态和逻辑拆散
短少的是对业务类型的逻辑以及应该存在的地位的了解。只管应用程序流控制逻辑能够保留在应用程序层中，从而使计算容器真正变为无状态，但数据业务逻辑必须与存在的数据一起驱动。
2. 网络带宽应用效率
当您将状态贮存在 NoSQL 数据存储区中，并且实例容器每次交互都必须挪动 10 至 25 KB 的数据无效负载时（例如，从存储区读取对象，对它进行批改并将它发送回数据存储），应用程序很快就会开始耗费大量的网络带宽。在虚拟化或容器化的世界中，网络资源就像黄金。人们不应该为了琐碎的数据挪动而节约它。
3. 流解决的基本前提
明天的流解决基于工夫窗口化概念：事件工夫窗口或解决工夫窗口之一。这并不代表真正现况。组织须要继续处理事件，无论事件是独自达到还是上下文达到。这种办法将防止诸如错过事件之类的问题，因为它们只会早退了，而不用收缩数据库来期待早退的已知的最初一个事件。
4. 穿插轮询多个数据流，以构建驱动决策的简单事件
事件驱动的体系结构是音讯流，每个音讯流都与事件相关联，以驱动某些操作。架构面临到的挑战，是从多个数据流中构建简单的事件，或基于简单的业务逻辑将单个数据流驱动更改到多个状态。
- 智能流解决架构可操作：
- 将传入事件数据排汇到状态机中
- 从多个摄取流构建上下文实体状态
- 利用业务规定的规定集来驱动决策
- 通过迭代地交融从机器学习打算中，取得的新常识来加强和丰盛这些规定
- 让决策流传以推动执行
- 一旦在实时处理中不须要上下文实现 / 解决的数据，则将其迁徙到档案存储
智能流解决体系结构是由一个用于摄取，解决和存储的对立环境组成。
这种具备内置智能性能的集成办法能够在数据所在的地位进行剖析。它利用疾速的内存中关系数据处理平台（IMRDPP）不仅使流“变得智能”，而且还提供了线性扩大，可预测的低提早，严格的 ACID 以及可在以下地位轻松部署的低得多的硬件空间边缘。
借助聚合，过滤，采样和关联等内置剖析性能，以及存储过程 / 嵌入式受监督和无监督机器学习，可在一个集成平台上取得面向实时决策的流解决的所有因素。
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