数据流中的实时告警是指持续监控和分析实时数据，并在检测到特定条件或异常时触发即时通知的过程。 与对存储数据进行操作的传统批处理不同，实时告警会在生成数据时对其进行评估，从而能够对关键事件做出快速响应。 这种能力在延迟几秒钟都可能导致重大后果的情况下至关重要，例如欺诈检测、系统监控或紧急响应系统。 核心组件通常包括数据摄取层、处理引擎和告警机制，所有这些组件协同工作以在几毫秒内处理、分析和作用于数据。
一个常见的例子是监控服务器基础设施。假设一个系统生成 CPU 使用率、内存消耗和网络流量的日志。 实时告警系统可以分析这些指标，并在 CPU 使用率超过 90% 持续超过五秒时触发告警。 另一个例子是电子商务：如果支付网关突然出现失败交易的峰值，则告警可以通知工程师调查潜在的中断或安全漏洞。 这些系统通常使用规则（例如，基于阈值的条件）或机器学习模型来检测模式，例如来自地理位置遥远位置的异常登录尝试，这可能表明帐户已泄露。
实施实时告警需要支持低延迟处理的工具。 Apache Flink、Apache Kafka Streams 等技术或 AWS Kinesis Data Analytics 等云服务通常用于处理流数据。 开发人员还必须处理管理状态（例如，跟踪聚合的滚动时间窗口）和确保可扩展性以处理不同数据量等挑战。 例如，欺诈检测系统可能会聚合一小时窗口内的交易金额，以识别异常高的活动。 告警可以通过电子邮件、Slack 传递，或直接集成到 PagerDuty 等事件管理平台中。 但是，设计有效的告警需要平衡灵敏度（避免遗漏检测和过多的误报），方法是微调阈值并整合上下文数据以减少噪音。