Для определения архитектуры системы обработки больших данных, необходимо ответить на следующие вопросы: 1. Сколько данных журналов событий генерируется в сутки? Этот вопрос поможет определить объем данных, с которыми система должна справляться. На основе этой информации можно выбрать подходящие технологии и архитектурные решения. Если объем данных невелик, можно использовать более простой и масштабируемый подход. Если же объем данных большой, может потребоваться использование распределенных систем или облачных сервисов. 2. Допускается ли использование облачных сервисов для реализации системы? Ответ на этот вопрос определит возможности использования облачных сервисов, таких как Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) или Microsoft Azure. Облачные сервисы могут предоставить гибкость, масштабируемость и высокую доступность, что может быть полезно при обработке больших объемов данных. 3. Насколько однородны данные? Этот вопрос поможет определить, насколько сложно будет обработать и агрегировать данные. Если данные однородны и имеют стандартную структуру, можно использовать простые алгоритмы и методы обработки. Если данные разнообразны и имеют сложную структуру, может потребоваться специализированная система обработки, такая как Hadoop или Spark. 4. Планируется ли визуализация BPMN, IDEF, RUP данных и есть ли требования к конкретным визуализациям? Ответ на этот вопрос поможет определить требования к визуализации данных. Возможно, система должна предоставлять готовые инструменты для визуализации данных в формате BPMN, IDEF или RUP. Если есть конкретные требования к визуализации, то необходимо выбрать подходящие инструменты или разработать их самостоятельно. Опираясь на ответы на эти вопросы, можно определить архитектуру системы обработки больших данных, которая будет удовлетворять потребностям клиента. Вариант архитектуры может включать в себя использование облачных сервисов, распределенных систем обработки данных, специализированных инструментов для визуализации и анализа данных, а также алгоритмов и методов обработки данных, адаптированных под особенности и структуру данных, генерируемых журналами событий.