什麼是Event streaming?
Event streaming 可以用於哪些場景，它解決了怎樣的問題？
Event streaming 像是 Kafka 和 RabbitMQ 等技術的運用可以帶來什麼好處？
Event streaming 是否涉及到大數據或人工智慧等領域的應用？
在實際的開發應用中，如何在Event streaming中達到低延遲和高可用性需求？
Event streaming是一種新興的數據處理技術，通過連續發射事件來處理大型、不斷更新和高水平的數據流。在傳統批量處理和消息隊列的限制下，事件流處理可以實現即時、動態的數據分析和應用，從而讓企業更好地管理和應對大規模數據管理挑戰。
一個典型的Event Streaming系統包括以下元素：
1.事件源（Event Source）：產生事件的系統或代碼。
2.事件流（Event Stream）：組成連續事件流的系統或代碼。
3.事件處理（Event Processing）：根據事件流，處理事件以提供業務價值的系統或代碼。
4.事件消費（Event Consumption）：從事件流中消費事件的系統或代碼。
以下是一些事件流處理的實際應用案例：
1.金融：經常性地以極高的速度處理金融市場的成交和價格更新，以便進行即時交易應對金融市場波動。
2.網絡安全：監控大量的網絡數據，並檢測異常事件，從而實時發現和阻止攻擊。
3.零售業：利用事件流技術來預測消費者行為，並提供個性化推薦或優惠券。
4.家庭自動化：通過搜集家庭自動化設備的事件，如溫度，照明，音頻等，實现自動控制和健康監測。
Event streaming 是一種即時數據處理的技術，透過在流中捕捉事件並將其發佈給感興趣的讀取器，使得企業可以對即時數據進行更快速、更靈活、更可靠的分析。
從定義上開始，event 瀏覽應該能夠處理每個品牌的事件，以使其不費力地集成到事件方案中。許多不同的event 瀏覽供應商都可以使用Java、Python 和其它程式語言的public API 通過API Gateway發佈事件的輕鬆方式來擴展自己的服務，並以相對輕鬆維護的方式。
不同於傳統的批量處理，event streaming 通常具有更好的持續可擴展性和運營支援，可以更輕鬆地應對資料獲取增加的情形。而通過流式處理的方式，也能夠優化數據處理的效率，並更好地應對複雜的分析場景。
而在具體的應用場景中，event streaming 可以應用於許多不同的領域，例如資訊安全、網路互聯、智能硬件、物聯網等，從而幫助企業更好地激發自身業務潛力。
總之，event streaming 可以幫助企業更快速、更準確地處理和分析即時數據，從而提高業務效率和客戶滿意度，更好地應對市場競爭和業務挑戰。
答案：使用Event streaming來即時更新庫存量，當顧客觸發刪除商品事件後，Event會被發送到相關的庫存管理系統，讓系統立即更新庫存狀況。
答案：使用Event streaming作為產品和庫存庫房之間的溝通媒介，能夠更快速地反應客戶的真實需求並響應，加速核心功能的性能。
答案：當使用者創建訂單時，當自動在Event streaming上生成序列號，並在同時把相對應的產品訊息發佈到Event streaming上。透過這種方式，設計師們就可以使用有條理的Event stream平台來更快速尋找所有對應的產品。
答案：當保險公司向policyholders發放資助時，可以創建一個event來記錄下來。如果改進可以向發送該資助的保險公司人員警示，以防止任何非法活動的發生。
答案：在Event streaming平台上，可以使用聚合運算函數量對所有的群體在特定事件內進行計數操作，以確定系統中輸送的所有產品的總數。