流式处理和实时预测

流式处理和实时预测

I目录

■CONTENTS

第一部分流式处理的架构和关键技术..........................................2

第二部分实时预测模型的构建和部署..........................................4

第三部分流式处理与实时预测的整合..........................................7

第四部分数据清洗和特征工程在流式预测中的作用.............................11

第五部分实时预测系统中的性能优化..........................................14

第六部分流式预测在不同行业的应用场景.....................................17

第七部分实时预测模型的评估和监控..........................................19

第八部分流式处理和实时预测的发展趋势....................................22

第一部分流式处理的架构和关键技术

关键词关键要点

流式数据处理架构

1.管道式架构：数据以流的方式连续摄取并实时处理，避

免数据累积导致延迟。

2.分布式部署：利用分布式计算平台，如ApacheFlink,

KafkaStreams，实现高吞吐量■和容错性,

3.松耦合组件：处理管道由独立组件组成，可根据需要灵

活组合和扩展。

实时预测引擎

1.机器学习模型集成：流式处理系统与机器学习模型集成，

实现实时在线预测。

2.持续学习算法：采用增量学习算法，允许模型在处理数

据流时不断更新和完善。

3.低延迟推理：优化模型推理过程，确保预测结果在限定

的时间内完成。

数据摄取与预处理

1.数据源集成：支持从各种数据源摄取数据，如物联网设

备、传感器和社交媒体。

2.实时格式转换：将原始数据转换为流式处理系统兼容的

格式，如ApacheAvro或JSON。

3.数据清理和标准化：对数据进行清理和标准化，以提高

预测模型的准确性。

窗口和聚合

1.滑动窗口:将连续数据流划分为特定时间窗口，允许处

理系统基于窗口内的数据进行分析。

2.聚合函数：在窗口内对数据进行聚合，如求和、平均值

和最大值。

3.触发器：指定条件，当满足时触发窗口处理操作，如时

间到或达到数据量阈值。

容错和恢复

1.容错机制：在节点或网络故障情况下，确保数据处理和

预测服务的连续性。

2.检查点和快照：定期保存流式处理状态的检查点，以便

在发生故障时恢复。

3.冗余配置：通过冗余节点或备份系统确保高可用性。

可扩展性和弹性

1.水平扩展：通过添加更多节点来增加处理容量，满足不

断增长的数据量。

2.垂直扩展：升级单个节点的处理能力，以处理更复杂的

预测模型。

3.弹性伸缩：根据实时负载动态调整处理资源，优化戌本

和性能。

流式处理的架构和关键技术

一、流式处理架构

流式处理架构可分为以下组件：

1.数据源：流式处理系统获取数据源，例如传感器、日志文件或事

件队列。

2.消息传递：流式数据通过消息传递系统传输，如ApacheKafka

或RabbitMQo

3.数据摄取：摄取层负责从数据源获取数据并将其格式化为流式处

理系统可用的格式C

4.流处理引擎：流处理引擎是流式处理系统的核心组件，负责对数

据流进行处理和转换。

5.持久层：持久层将处理后的数据存储在分布式文件系统或数据库

中，以供分析和存档。

二、流式处理关键技术

1.窗函数：窗函数允许在一个时间窗口内对数据进行聚合和计算，

进而实现诸如计算平均值或移动总和等操作。

2.事件时间和处理时间：事件时间是指事件实际发生的时间，而处

理时间是指事件被流处理系统处理的时间。理解这两者的区别对于正

确处理数据流至关重要。

3.流式窗口聚合：流式窗口聚合是对数据流中数据进行持续聚合和

计算的过程。

4.状态管理：流式处理系统需要管理状态，例如聚合值或窗口信息，

以在处理数据流时维护信息。

5.容错性：流式处理系统必须具有容错性，以处理如节点故障或消

息丢失等异常情况。

6.可扩展性：流式处理系统需要能够随着数据量或处理需求的增加

而轻松扩展。

三、流式处理的优势

流式处理相比于传统批处理具有以下优势：

1.实时性：流式处理可以几乎实时地处理数据，这对于需要快速响

应的时间敏感应用程序至关重要。

2.持续分析：流式处理允许对数据流进行持续分析，从而可以识别

趋势、异常情况和模式。

3.可扩展性：流式处理系统可以轻松扩展，以处理大数据量和高处

理需求。

4.容错性：流式处理系统具有容错性，能够处理异常情况和故障。

第二部分实时预测模型的构建和部署

关键词关键要点

实时数据源集成

1.连接各种数据源，如传感器、IoT设备、社交媒体和日志

文件，以获取实时数据流。

2.确保数据源的可靠性向可用性，以避免预测中的停机和

不准确性。

3.运用数据清洗和转换技术，将原始数据转换为模型可用

的格式。

模型架构选择

1.根据实时预测的特定要求选择合适的机器学习模型，如

自回归集成移动平均（ARIMA）,递归神经网络（RNN）或

卷积神经网络（CNN）o

2.考虑模型的延迟、精度和可解释性之间的权衡。

3.探索集成不同模型的集成学习技术，以提高预测的鲁棒

性和准确性。

实时预测模型的构建和部署

#模型构建

1.数据准备

*获取实时数据流并对其进行清理、转换和特征工程。

*确保数据具有足够的数据丰富性和质量，以训练有效的模型。

2.模型选择和训练

*根据流式数据流的特征和预测目标选择合适的机器学习算法（例如:

决策树、随机森林、神经网络）。

*在历史数据或模拟流上训练模型，以捕获数据流中的模式和趋势。

*使用交叉验证和超参数优化技术来调整模型并提高其预测性能。

#部署

1.流处理框架

*将构建的模型部署到流处理框架（例如：ApacheFlink、Apache

SparkStreaming）,以便它可以连续地对数据流进行预测。

*配置框架以指定数据源、模型和预测输出的目的地。

2.模型管理

*建立机制来监控模型性能并随着时间推移自动更新模型。

*设置阈值和触发器，以便在模型性能下降时自动重新训练或部署新

模型。

3.集成

*将流处理框架与业务系统集成，以便预测结果可以被消耗并用于决

策。

*考虑实时仪表板、警报和通知系统，以展示模型输出并触发必要的

行动。

#持续改进

1.模型评估

*定期评估模型的预测性能并与基线模型进行比较。

*使用指标（例如：MAE、RMSE、准确度）来衡量模型的有效性和可

靠性。

2.反馈环路

*建立反馈环路，允许用户提供模型预测的反馈。

*使用反馈来提高模型的准确性并根据真实世界的观察结果调整模

型。

U挑战和最佳实践

挑战：

*实时数据流的吞吐量和可变性。

*模型延迟和准确性之间的权衡。

*数据漂移和概念漂移，需要不断更新模型。

最佳实践:

*使用分布式流处理框架进行可扩展性。

*采用增量式机器学习算法，以适应不断变化的数据。

*使用自动化监控和模型更新机制，以确保模型的持续性能。

*与领域专家合作，以获取对数据流和预测目标的深入了解。

*实施持续的评估和反馈环路，以提高模型的准确性和可靠性。

#应用示例

*实时欺诈检测：根据实时交易数据预测欺诈行为。

*异常事件检测：监控传感器数据并检测异常情况。

*个性化推荐：根据实时用户交互数据提供个性化的产品推荐。

*预测性维护：分析设备传感器数据以预测故障，实施预防性维护。

第三部分流式处理与实时预测的整合

关键词关键要点

流式处理与实时预测的紧密

耦合-流式处理实时获取数据，为实时预测提供必要的数据流。

-实时预测利用流式数据进行预测，实现对事件的即时响

应。

・两者紧密耦合可以创建预测性系统，在事件发生之前识

别和采取行动。

边缘计算与实时预测

-边缘计算将计算和存储靠近数据源，减少延迟。

-在边缘设备上进行实酎预测，可以实现超低延迟响应。

-适用于时间敏感型应用，例如工业自动化和交通管理。

分布式流式处理与弹性

-分布式流式处理可以通过多个计算节点扩展处理能力。

-提高可扩展性和容错性，确保系统在处理海量数据时保

持稳定性c

-适用于大规模实时预测应用，例如欺诈检测和网络安全。

机器学习模型与实时预测

-机器学习模型为实时预测提供预测能力。

-持续训练和更新模型，以提高预测准确性和适应不断变

化的数据。

-利用先进的机器学习技术，例如深层学习和强化学习，实

现更复杂和准确的预测。

数据质量与可靠预测

-实时数据流可能存在噪声和异常。

-数据清洗和预处理对于确保预测模型的准确性至关重

要。

-部署数据质量监控系统，以检测和修复数据问题，确保可

靠的预测结果。

可解释性与可信预测

-实时预测系统必须能够解释预测结果。

-可解释性技术（例如特征重要性和局部可解释性方法）可

以增强对预测的理解。

•提高预测的透明度和可信度，对于关键决策至关重要。

流式处理与实时预测的整合

流式处理和实时预测技术的整合对于各种行业至关重要，因为它使组

织能够从实时数据中提取有价值的见解，并采取及时行动。

实时数据处理的优势

*处理大数据量：流式处理平台能够以高吞吐量处理大量实时数据。

这对于分析传感器数据、交易记录和社交媒体流等高速数据源至关重

要。

*实时见解：无需等待数据批处理，流式处理可以提供实时见解。

这使组织能够快速响应变化的市场条件、检测异常情况并主动应对。

*动态调整：流式处理系统可以根据业务需求动态调整，以适应数

据流中的变化模式和见解要求。这提供了可扩展性和灵活性。

实时预测

*预测未来事件：预测模型使用历史和实时数据来预测未来事件。

这对于风险管理、欺诈检测和客户行为分析等应用非常有价值。

*预测性维护：通过预测机器故障，预测模型可以帮助组织计划维

护活动，以最大限度地减少停机时间，提高运营效率。

*个性化体验：实时预测使组织能够为客户提供个性化体验，根据

他们的个人偏好和行为提供定制的建议和服务。

整合的优势

流式处理和实时预测的整合提供了以下优势：

*即时智能：将实时数据流与预测模型相结合可以提供即时智能，

使组织能够在瞬间做出明智的决策。

*改进的预测：流式处理可以为预测模型提供持续更新的数据，从

而提高预测的准确性并减少延迟。

*自动化决策：整合的系统可以自动化基于实时预测的决策，实现

更快速、更有效的响应。

*增强的业务洞察：实时洞察和预测性见解的结合提供了全面的业

务洞察，使组织能够深入了解其客户、运营和市场。

应用领域

流式处理和实时预测的整合已广泛应用于各个行业，包括：

*金融：欺诈检测、风险建模、高频交易

*零售：需求预测、个性化推荐、库存优化

*制造：预测性维护、质量控制、供应链管理

*医疗保健：疾病监测、患者预后、个性化治疗

*能源：需求预测、电网优化、可再生能源整合

技术实现

整合流式处理和实时预测涉及以下技术：

*流式处理引擎：如ApacheFlink、ApacheSparkStreaming和

ApacheStorm,处理大量实时数据流。

*机器学习算法：如决策树、随机森林和神经网络，用于构建预测

模型。

*模型部署平台：如ApacheSparkMLlib、TensorFlowServing

和PMML,用于部署和管理预测模型。

*集成框架：如ApacheKafka、ApacheNiFi和ApacheBeam,简

化流式处理和实时预测的集成。

挑战和最佳实践

虽然流式处理和实时预测的整合提供了巨大的利益，但也存在一些挑

战：

*数据质量：实归数据流可能存在噪声和异常值，需要有效的处理

和清理。

*模型延迟：预测模型需要以可接受的延迟进行训练和部署，以确

保及时决策。

*可扩展性：处理大量数据流和训练复杂模型需要可扩展的系统架

构。

为了应对这些挑战，建议采用以下最佳实践:

*设计数据管道：创建一个可靠、可扩展的数据管道，以获取、处

理和传递实时数据流。

*选择适当的算法：根据具体应用选择最适合数据流特征和性能要

求的机器学习算法。

*优化模型训练：优化模型训练过程，以减少延迟和提高准确性。

*监控和维护：定期监控集成系统，以确保数据流连续性、模型性

能和系统可扩展性C

总之，流式处理和实时预测的整合提供了强大的能力，使组织能够从

实时数据中提取有价值的见解，并采取及时行动。通过整合这些技术,

组织可以增强业务洞察、提高决策质量并获得竞争优势。

第四部分数据清洗和特征工程在流式预测中的作用

数据清洗和特征工程在流式预测中的作用

在流式预测中，数据清洗和特征工程对于构建准确且可靠的模型至关

重要。数据清洗过程涉及识别和移除异常值、处理缺失数据以及将数

据转换为适当的格式，以便于建模。另一方面，特征工程包括选择、

转换和创建对预测建模有用的特征。

数据清洗

异常值检测和移除

异常值是与数据集中的其他数据点显着不同或不一致的数据点。它们

可能由传感器故障、数据输入错误或其他异常情况引起。异常值可以

极大地扭曲模型，导致不准确的预测。因此，在构建流式预测模型之

前识别和移除异常值非常重要。

处理缺失数据

缺失数据是流式数据中常见的挑战。它们可能是由于传感器故障、网

络连接中断或其他因素造成的。处理缺失值的方法包括：

*用过去的值填充：对于连续数据，可以使用前一个非缺失值填充缺

失值。

*使用平均值填充：对于连续数据，可以使用数据集中的平均值填充

缺失值。

*用中值填充：对于连续数据，可以使用数据集中的中值填充缺失值。

*删除有缺失值的样本：如果缺失值过多，可以从数据集中删除这些

样本。

数据转换

数据转换涉及将数据转换为适当的格式，以便于建模。这可能包括:

*类型转换：将数据从一种数据类型转换为另一种数据类型，例如从

字符串转换为数字C

*标准化和归一化：将数据缩放或转换到一定范围内，以改善建模性

能。

*离散化：将连续数据转换为离散类别。

特征工程

特征选择

特征选择涉及从原始数据集中选择对预测目标最有用的特征。这有助

于减少模型的复杂性，提高其准确性。特征选择技术包括：

*相关性分析：计算特征与预测目标之间的相关性，并选择相关性高

的特征。

*方差选择：计算特征的方差，并选择方差高的特征。

*嵌入式特征选择：在模型训练过程中使用正则化技术（例如L1正

则化）自动选择特征。

特征转换

特征转换涉及应用变换来增强特征的预测能力。这可能包括：

*对数转换：对于有偏数据或零值数据，可以使用对数转换来改善正

态分布。

*平方根转换：对于具有大范围值的特征，可以使用平方根转换来减

少范围。

*嘉转换：对于非线性关系的特征，可以使用累转换来线性化关系。

特征创建

特征创建涉及根据原始特征派生新特征。这有助于捕获数据中的更高

级关系。特征创建技术包括：

*二次项和交互项：创建新特征，表示原始特征之间的二次项和交互

项。

*分组：将原始特征分组到新的类别中，例如将时间戳分组到时间段

中。

*统计量：计算原始特征的统计量，例如平均值、中值和标准差，创

建新特征。

结论

数据清洗和特征工程是流式预测中不可或缺的步骤。通过识别和移除

异常值、处理缺失数据、转换数据到适当的格式以及选择、转换和创

建对预测建模有用的特征，可以提高流式预测模型的准确性和可靠性。

第五部分实时预测系统中的性能优化

关键词关键要点

主题名称上流式数据处理的

优化1.实时数据过滤与预处理：采用分布式计算框架对流式数

据进行过滤和预处理，去除冗余和噪声数据，提高预测效

率。

2.增量模型更新：采用噌量学习算法，在线更新模型，避

免全量数据重新训练，降低计算成本和延迟。

主题名称】：分布式流式计算架构

实时预测系统中的性能优化

简介

实时预测系统在许多应用中至关重要，比如欺诈检测、异常检测和预

测分析。为了确保这些系统在要求苛刻的环境中高效可靠地运行，性

能优化至关重要。

优化策略

1.使用流式处理引擎

流式处理引擎旨在处理持续不断的数据流，而无需将数据存储在中间

缓冲区中。这可以显著减少延迟并提高吞吐量。流行的流式处理引擎

包括ApacheFlink、ApacheSparkStreaming和ApacheKafka

Streamso

2.选择合适的传输协议

对于实时预测系统，选择合适的传输协议至关重要。TCP等可靠协议

虽然可以保证数据完整性，但在高吞吐量情况下可能会引入额外的开

销。相比之下，UDP等不可靠协议可以提供更快的速度，但可能会丢

失数据。针对具体应用程序权衡利弊至关重要。

3.优化数据编码

选择高效的数据编码格式可以减少网络带宽使用并提高处理速度。例

如，ApacheAvro和ApacheParquet等二进制格式可以比JSON或

XML等文本格式更紧凑。

4.缩小模型大小

复杂的机器学习模型可能需要大量内存和计算资源。通过使用修剪、

量化和蒸储等技术缩小模型大小，可以显著提高预测速度。

5.并行化处理

通过将预测任务分解成更小的子任务并并行执行，可以显著提高吞吐

量。这可以通过使用分布式计算框架（如Apachelladoop或Apache

Spark）来实现。

6.利用缓存

缓存频繁访问的数据可以减少对存储系统的访问次数，从而提高预测

速度。这对于具有高缓存命中率的系统特别有利。

7.微调模型参数

机器学习模型的性能可以通过调整模型参数（如学习率和正则化超参

数）进行优化。使用交叉验证和网格搜索等技术，可以找到最佳参数

组合。

8.持续监控和调整

实时预测系统需要持续监控和调整，以确保最佳性能。这包括监控指

标（如延迟、吞吐量和错误率），并在需要时做出调整。

性能评估

优化实时预测系统的性能后，至关重要的是要评估改进情况。这可以

通过比较优化前后的系统指标来实现。关键指标包括：

*延迟：预测从接收原始数据到生成结果所需的时间。

*吞吐量：系统每秒可以处理的数据量。

*准确性：预测结果与实际结果之间的误差。

*资源使用：系统消耗的CPU、内存和存储资源量。

成功案例

许多组织已经通过实施性能优化策略成功地改进了其实时预测系统。

例如：

*Uber：通过使用ApacheFlink和ApacheKafkaStreams,Lber

将其欺诈检测系统的延迟从数分钟减少到实时。

♦Netflix：通过优化其推荐引擎的模型大小和使用缓存，Netflix提

高了其预测的准确性和用户体验。

*亚马逊：通过采用分布式处理和优化其预测模型的参数，亚马逊显

著提高了其预测分析平台的吞吐量和准确性。

结论

通过实施精心设计的性能优化策略，可以显著提高实时预测系统的效

率和准确性。通过利用流式处理引擎、选择合适的传输协议、缩小模

型大小、并行化处理、利用缓存、微调模型参数、持续监控和调整,

组织可以确保其实时预测系统能够在要求苛刻的环境中高效可靠地

运行。

第六部分流式预测在不同行业的应用场景

关键词关键要点

【金融科技】

1.风险管理：实时监控交易活动，识别欺诈和洗钱行为，

降低金融风险。

2.客户体验：个性化推荐投资方案，提供实时市场更新，

改善客户体验。

3.高频交易：分析市场数据流，自动化交易决策，最大化

收益。

【制造业】

流式预测在不同行业的应用场景

流式预测技术，以其实时的洞察和预测能力，在各个行业中发挥着举

足轻重的作用。以下是一些流式预测在不同行业的典型应用场景：

金融服务

*欺诈检测：分析实时交易数据，检测可疑活动并实时阻止欺诈。

*风险管理：监测市场波动和客户行为，及时调整投资组合和风险模

型。

*个性化推荐：基于实时客户数据，提供定制化的金融产品和服务。

零售

*需求预测：分析实时销售数据，预测需求变化并优化库存管理。

*客户细分：根据实时购买行为和交互，将客户细分为不同的群体,

进行有针对性的营销活动。

*动态定价：根据实时市场数据和竞争对手价格，优化产品定价。

制造

*预测性维护：监测实时传感器数据，预测机器故障并安排预防性维

护。

*质量控制：分析实时生产数据，检测质量偏差并调整生产过程。

*供应链优化：跟踪实时库存和物流数据，优化供应链效率并降低成

本。

医疗保健

*疾病早期预警：分析实时患者数据，识别疾病早期征兆并及时进行

干预。

*个性化治疗：根据实时患者数据调整治疗方案，提高治疗效果。

*药物发现：分析实时临床试验数据，加速药物开发并优化治疗方法。

交通运输

*交通拥堵预测：分析实时交通数据，预测交通状况并优化路线规划。

*事故检测：监测实时传感器数据，检测事故并及时响应。

*车辆健康监测：分析实时车辆数据，预测潜在故障并安排预防性维

护。

能源与公用事业

*能源需求预测：分析实时使用数据，预测能源需求并优化能源分配。

*可再生能源优化：监测实时天气数据，预测太阳能和风能输出并优

化电网运营。

*资产管理：分析实时传感器数据，预测资产故障并进行预防性维护。

政府

*犯罪预测：分析实时犯罪数据，识别犯罪热点并分配资源。

*灾害管理：监测实时传感器数据，预测自然灾害并及时采取措施。

*公共政策制定：分析实时社会和经济数据，制定数据驱动的公共政

策。

流式预测技术的多功能性使其适应于广泛的行业，提供了实时洞察,

改善了决策制定，并推动了创新。随着数据量的不断增长和处理能力

的提高，流式预测在未来将发挥越来越重要的作用。

第七部分实时预测模型的评估和监控

关键词关键要点

实时预测模型评估指标

1.准确性指标：评估预测值与真实值之间的接近程度，包

括均方根误差、平均绝对误差和准确率。

2.时间敏感性指标：衡量模型对时间相关事件的响应速度，

例如延迟时间和吞吐率。

3.鲁棒性指标：评估模型在异常值、噪声或数据分布变化

下的性能，例如稳定性和异常检测能力。

实时预测模型监控

1.模型健康检查：定期评估模型性能，识别任何性能下降

或偏差的迹象。

2.警报和通知：建立警强系统，在模型性能超出预定义阂

值时通知相关人员。

3.调试和修复：提供工具和流程，以便在发生问题时快速

调查和修复模型。

实时预测模型的评估和监控

在流式处理环境中构建和部署实时预测模型后，对模型进行持续评估

和监控至关重要，以确保其准确性和可靠性。以下是一些关键的评估

和监控策略：

#离线评估

*批量评估：使用预定义数据集对离线训练的模型进行评估，以确定

其准确性、精度和召回率等性能指标。

*滚动窗口评估：将流数据分段为滚动窗口，并使用每个窗口的数据

对模型进行评估。这提供了一个实时视图，显示模型随着时间的推移

所呈现的性能。

#在线评估

*实时监控：在生产环境中，使用实时指标（例如精度、F1分数、

错误率）监控模型的性能。这有助于快速检测性能下降或漂移。

*异常检测：将模型的输出与已知基准进行比较，以检测异常值或异

常情况。这可以指示模型故障或需要重新训练。

#监控数据质量

流式数据环境中的数据质量会随着时间的推移而变化，因此监控和调

整预测模型的输入数据至关重要。以下是一些关键的监控指标：

*缺失值：监视数据中的缺失值数量和模式，因为它们可能会影响模

型的准确性。

*数据漂移：随着时间的推移，数据分布可能发生变化（数据漂移）。

监控数据分布的变化，以便在需要时调整模型。

*相关性：监视特征之间的相关性，因为高度相关的特征可能会导致

模型过拟合。

#模型可解释性

了解模型如何做出预测对于评估和调试至关重要。以下技术可以提供

模型可解释性：

*特征重要性：确定对模型预测贡献最大的特征。

*决策树可视化：创建决策树或规则集的可视化表示，以了解模型的

决策过程。

*SHAP值：使用SHAP(ShapleyAdditiveExplanations)值分析

特征如何影响模型输出。

#持续再训练

随着新数据的不断流入，实时预测模型可能会随着时间的推移出现性

能下降。因此，定期对模型进行再训练至关重要，以适应新的数据模

式和变化。以下策略可用于再训练：

*增量学习：逐步训练模型，使用小批次的新数据进行更新，以避免

重新训练整个模型的高计算成本。

*在线学习：在生产环境中使用新数据逐步更新模型的参数，从而实

现持续学习。

*模型版本控制：跟踪和管理模型版本，以便在需要时可以快速回滚

到先前的版本。

#监控工具

各种工具和框架可用于监控和评估实时预测模型，包括：

*Prometheus：用于收集和可视化指标的开源监控系统。

*Grafana：一个开源仪表板和数据可视化工具，可以用来创建仪表

板以显示模型指标。

*TensorFlowServing：一个用于部署和监控TensorFlow模型的框

架。

*MLflow：一个用于机器学习生命周期管理的开源平台，包括模型评

估和监控。

#结论

持续评估和监控实时预测模型是确保其准确性、可靠性和鲁棒性的关

键。通过实施离线和在线评估、监控数据质量、提供模型可解释性、

持续再训练以及利用监控工具，可以全面了解模型的性能并及时采取

措施应对任何问题。这样做有助于确保实时预测模型在流式处理环境

中持续提供有价值的见解和决策支持。

第八部分流式处理和实时预测的发展趋势

关键词