事件管理作為混合集成戰(zhàn)略的一部分，應對挑戰(zhàn)的關(guān)鍵見解包括：及時數(shù)據(jù)是成功的關(guān)鍵，Kafka蔓延代價高昂，集中式可見性和控制有助于釋放開發(fā)人員的敏捷性，以及事件管理跨越每個行業(yè)。IBM Event Automation 提供事件端點管理功能，助力企業(yè)充分利用實時數(shù)據(jù)。

譯自：How To Overcome Kafka Sprawl With Event Automation and Management^[1]

作者：Matt Sunley

我經(jīng)常聽到公司說他們需要在資源有限的情況下更快地采取行動——最好是實時行動。他們告訴我，他們對使用事件驅(qū)動架構(gòu)以更快地行動并提高敏捷性的可能性感到興奮。許多公司已經(jīng)采用了 Kafka^[2] 或其他事件流技術(shù)，但在執(zhí)行過程中遇到了瓶頸。

在事件自動化領(lǐng)域工作了幾年，并與處于事件流不同階段的公司合作后，我發(fā)現(xiàn)將事件管理作為混合集成戰(zhàn)略的一部分，可以幫助解決這些常見挑戰(zhàn)。以下是我收集到的四個關(guān)鍵見解。

見解 1：及時的數(shù)據(jù)是成功的關(guān)鍵

挑戰(zhàn)

在當今快節(jié)奏的商業(yè)環(huán)境中，擁有 實時數(shù)據(jù)^[3] 至關(guān)重要。數(shù)據(jù)的價值會隨著時間的推移而迅速下降，尤其是在客戶行為、交易、供應鏈活動和安全事件等領(lǐng)域。

解決方案

事件作為剛剛發(fā)生的事情的離散記錄，是最新和上下文最豐富的數(shù)據(jù)形式。當集成到業(yè)務流程中或在 AI 上下文中利用^[4] 時，它們可以幫助實現(xiàn)強大的功能，如實時欺詐檢測、庫存預測、個性化客戶互動以及運營中的自動異常檢測。

見解 2：Kafka 蔓延代價高昂

挑戰(zhàn)

許多組織發(fā)現(xiàn)自己在擴展使用 Apache Kafka 和其他事件流技術(shù)時，陷入了運營和治理的挑戰(zhàn)。這些問題通常源于獨立部署的 Kafka 集群（通常來自多個供應商），導致冗余或重復的事件流，從而增加了基礎設施成本。此外，由于訪問控制的分散，還會出現(xiàn)安全漏洞。

解決方案

事件自動化提供了一種集中式方法來管理混合多云環(huán)境中多個供應商的 Kafka 主題。功能可能包括：

? AsyncAPI 支持 實現(xiàn)了標準化的、機器可讀的主題，使它們易于發(fā)現(xiàn)，并有助于統(tǒng)一和一致地管理 API 和事件資產(chǎn)^[5]。

? 可重用的事件目錄 允許團隊搜索和自助服務事件流，從而促進重用而不是重新發(fā)明，并有助于加速開發(fā)和提高應用程序之間的一致性，從而提高投資回報率 (ROI)。

? 事件網(wǎng)關(guān) 實施安全策略、數(shù)據(jù)驗證和訂閱者控制。

? 主題虛擬化 為不同的消費者創(chuàng)建同一主題的多個受控視圖，從而簡化管理和治理并優(yōu)化資源利用率。

? 互操作性 支持管理來自任何 Kafka 兼容供應商（包括 IBM、Confluent^[6] 和 Cloudera）的 Kafka 主題。

這些功能可幫助組織馴服事件蔓延，鼓勵重用并建立強大的治理層——幫助企業(yè)解決不必要的成本和效率低下問題。

見解 3：集中式可見性和控制有助于釋放開發(fā)人員的敏捷性

挑戰(zhàn)

隨著事件流越來越受歡迎，團隊通常擔心實施治理功能會扼殺開發(fā)人員的速度。

解決方案

事件端點管理 (EEM) 幫助您建立強大的治理層，而不會影響開發(fā)人員的敏捷性。通過為 Kafka 主題提供集中式可見性、治理和控制，它可以幫助用戶安全地大規(guī)模管理事件流，防止架構(gòu)變得脆弱和孤立。它不是限制訪問，而是通過安全、自助服務功能為開發(fā)人員和團隊賦能，使他們能夠安全有效地發(fā)現(xiàn)、訂閱和重用事件流。有用的功能可以包括：

? 集中式訂閱控制 確保適當?shù)脑L問，而不會降低團隊的速度。

? 安全模式注冊表集成 促進一致性和兼容性。

? 自助服務事件編目，以便開發(fā)人員可以發(fā)現(xiàn)和重用主題。

? 跨 API 和事件的統(tǒng)一治理，消除集成層之間的孤島。

這些功能有助于開發(fā)人員快速行動，同時優(yōu)先考慮治理或合規(guī)性。

見解 4：事件管理跨越每個行業(yè)

在各行各業(yè)中，企業(yè)都在應用事件管理功能，以有效地獲得實時洞察、簡化運營并提高 AI 和機器學習 (ML) 的有效性，而無需在成本、安全性或治理方面做出妥協(xié)：

? 零售商 正在使用事件流進行實時庫存管理并分析購買行為。端點管理使這些數(shù)據(jù)可以在銷售、營銷和分析團隊之間共享，從而提高安全性和一致性。

? 銀行 通過端點管理應用策略控制，以保護用于欺詐檢測和預防的 Kafka 主題中的敏感數(shù)據(jù)。

? 醫(yī)療保健提供商 在患者入院、出院或轉(zhuǎn)院時生成事件，提醒工作人員和保險公司協(xié)調(diào)護理過渡。端點管理與需要編輯的敏感個人信息一起使用。

? 政府機構(gòu) 使用事件驅(qū)動的分析來根據(jù)各種來源（例如傳感器、社交媒體和公眾反饋）做出明智的決策。

實時企業(yè)不僅僅是一種愿景。它正在成為標準。借助正確的工具和事件管理實踐，您可以快速實現(xiàn)目標。

引用鏈接

[1] How To Overcome Kafka Sprawl With Event Automation and Management:https://thenewstack.io/how-to-overcome-kafka-sprawl-with-event-automation-and-management/

[2]Kafka:https://thenewstack.io/the-new-look-and-feel-of-apache-kafka-4-0/

[3]實時數(shù)據(jù):https://thenewstack.io/ai-powered-event-processing-the-key-to-winning-in-real-time

[4]在 AI 上下文中利用:https://thenewstack.io/how-agentic-ai-is-reshaping-api-self-discovery

[5]API 和事件資產(chǎn):https://thenewstack.io/why-every-api-strategy-needs-graphql

[6]Confluent:https://www.confluent.io/?utm_content=inline+mention