Apache Storm populer karena fitur pemrosesan waktu nyata dan banyak organisasi telah menerapkannya sebagai bagian dari sistem mereka karena alasan ini. Mari kita lihat bagaimana organisasi mengintegrasikan Apache Storm.
Kasus Penggunaan Apache Storm:
Indonesia
Storm digunakan untuk mendukung berbagai sistem Twitter seperti analitik waktu nyata, personalisasi, pencarian, pengoptimalan pendapatan, dan banyak lagi. Apache Storm berasimilasi dengan infrastruktur Twitter lainnya yang mencakup, sistem basis data seperti Cassandra, Memcached, dll, infrastruktur perpesanan, Mesos, dan sistem pemantauan & peringatan. Penjadwal isolasi Storm membuatnya layak untuk menggunakan kluster yang sama untuk aplikasi produksi dan juga aplikasi dalam pengembangan. Ini memberikan cara yang efisien untuk perencanaan kapasitas.
mengkonversi ganda menjadi int java
Yahoo!
Yahoo! sedang mengerjakan platform generasi berikutnya yang memungkinkan penggabungan Big Data dan pemrosesan latensi rendah. Meskipun Hadoop adalah teknologi utama yang digunakan di sini untuk pemrosesan batch, Apache Storm memungkinkan pemrosesan streaming peristiwa pengguna, umpan konten, dan log aplikasi.
Infochimps
Infochimps menggunakan Apache Storm sebagai sumber untuk salah satu dari tiga layanan data cloud-nya- Data Delivery Services (DDS), yang menggunakan Storm untuk menyediakan pengumpulan, pengangkutan, dan layanan cloud pemrosesan in-stream kompleks yang toleran dan dapat diskalakan secara linear . Mirip dengan Hadoop, yang menyediakan ETL batch dan pemrosesan analitik batch skala besar, DDS juga menyediakan ETL waktu nyata dan pemrosesan waktu nyata skala besar.
Flipboard
Flipboard adalah satu tempat untuk menjelajahi, mengumpulkan, dan berbagi berita yang menarik minat Anda. Flipboard menggunakan badai untuk berbagai layanan seperti pencarian konten, analitik real-time, feed majalah khusus, dll. Apache Storm terintegrasi dengan infrastruktur yang mencakup sistem seperti ElasticSearch, Hadoop, HBase dan HDFS, untuk membuat platform data yang sangat skalabel.
Ooyala
Ooyala adalah perusahaan swasta yang didukung oleh usaha yang menyediakan produk dan layanan teknologi video online untuk beberapa jaringan, merek, dan perusahaan media terbesar di dunia. Ooyala memiliki mesin analitik yang memproses lebih dari dua miliar peristiwa analitik setiap hari, yang dihasilkan dari hampir 200 juta pemirsa di seluruh dunia yang menonton video pada pemutar yang didukung Ooyala. Ooyala menggunakan Apache Storm untuk menyediakan analisis streaming waktu-rela bagi pelanggan mereka tentang perilaku menonton konsumen dan tren konten digital. Storm memungkinkan penambangan cepat kumpulan data video online mereka untuk menghadirkan kecerdasan bisnis saat ini seperti tampilan pola waktu nyata, saran konten yang dipersonalisasi, panduan pemrograman, dan wawasan berharga tentang cara meningkatkan pendapatan.
Taobao
Taobao, dengan bantuan Apache Storm, membuat statistik log dan mengekstrak informasi berguna dari statistik secara real-time. Log dibaca dari antrian pesan yang terus-menerus menjadi spout, diproses dan kemudian diteruskan ke topologi, untuk menghitung hasil yang diperlukan. Jumlah log masukan Taobao bervariasi antara 2 juta hingga 1,5 miliar setiap hari.
Klout
Klout adalah aplikasi yang menggunakan analitik media sosial untuk menentukan peringkat penggunanya berdasarkan pengaruh sosial online melalui 'Klout Score', yang merupakan nilai numerik antara 1 dan 100. Klout menggunakan abstraksi Trident bawaan Apache Storm untuk membuat topologi kompleks yang mengalirkan data dari kolektor jaringan melalui Kafka, kemudian diproses dan ditulis ke HDFS.
Kita pergi
Wega adalah mesin telusur perjalanan komprehensif di dunia, beroperasi di seluruh dunia dan digunakan oleh banyak wisatawan untuk mendapatkan lebih banyak opsi untuk membayar lebih sedikit dan bepergian lebih banyak. Wego membandingkan dan menampilkan jadwal penerbangan real-time, ketersediaan hotel, harga dan menampilkan situs perjalanan lain di seluruh dunia. Di sini, Apache Storm mengalirkan data metasearch waktu nyata dari afiliasi ke pengguna akhir. Konsep topologi di Storm menyelesaikan masalah konkurensi dan pada saat yang sama membantu mereka untuk tanpa henti mengintegrasikan, membedah, dan membersihkan data. Selain itu, alat yang disediakan di Storm memungkinkan pembaruan tambahan untuk meningkatkan datanya.
Bahan bakar roket
Rocket Fuel menghadirkan platform pembelian media terkemuka pada skala Big Data yang memanfaatkan kekuatan kecerdasan buatan (AI) untuk memperluas ROI pemasaran di media digital. Mereka membangun platform waktu nyata di atas Storm, yang meniru alur kerja penting waktu yang sudah ada di pipeline ETL berbasis Hadoop. Platform ini melacak tayangan, klik, konversi, permintaan tawaran, dll. Secara real time.
Navsite
Navsite menggunakan Apache Storm sebagai bagian dari sistem pemantauan & audit log peristiwa server mereka. Pesan log dari ribuan server dikirim ke klaster RabbitMQ dan Storm digunakan untuk membandingkan setiap pesan dengan satu set ekspresi reguler. Jika ada yang cocok, maka pesan tersebut dikirim ke sebuah baut yang menyimpan data di MongoDB. Saat ini, 5-10k pesan per detik sedang ditangani, namun cluster RabbitMQ + Storm yang ada telah diuji hingga sekitar 50k per detik.
Ada lebih banyak organisasi yang menerapkan Apache Storm dan bahkan lebih banyak lagi yang diharapkan untuk bergabung dengan game ini, karena Apache Storm terus menjadi pemimpin dalam analisis waktu nyata.
Lihat kami .
pl tutorial sql untuk pemula