预测分析通过处理传入的数据流、应用预训练模型并生成即时预测来实现实时决策。与分批处理(按块分析历史数据)不同,实时系统会持续摄取和评估生成的数据。例如,欺诈检测系统可能会在交易发生时对其进行分析,使用基于过去欺诈模式训练的模型来标记几毫秒内的可疑活动。 这需要轻量级、优化的算法,这些算法可以快速生成结果,而无需大量的计算资源,从而确保决策能够足够快速地采取行动,例如在交易完成之前阻止交易。
为了处理实时数据,开发人员通常使用 Apache Kafka 等工具构建管道,用于流式数据摄取,并使用 Apache Flink 或 Spark Streaming 进行处理。这些框架将数据分成小的、可管理的块(微批处理)或单独处理事件。模型通常部署为 API(例如,使用 TensorFlow Serving 或 FastAPI)以实现低延迟推理。例如,推荐引擎可能会从流中提取用户交互,通过模型运行它们,并在不到一秒的时间内更新网站上的建议。该系统还必须处理状态管理(例如,跟踪用户的会话数据)并确保容错能力,以避免在高峰负载或网络问题期间中断。
挑战包括平衡速度和准确性。简化模型(例如,使用决策树而不是深度神经网络)可以减少延迟,但可能会牺牲预测能力。模型量化或边缘计算(在设备上而不是服务器上处理数据)等技术有助于缓解这种情况。例如,制造传感器可能会使用设备上的模型来预测设备故障,从而避免往返云服务器的延迟。开发人员还必须监控数据漂移(实时数据与训练数据不同),并定期重新训练模型。诸如 Prometheus 之类的工具或自定义日志记录可以跟踪预测准确性,如果性能下降则触发警报,从而确保系统在不断变化的条件下保持可靠。