如今，流处理平台支持对来自物联网（IoT）设备、金融交易、Web 应用和银行服务器、制造设备、仓库及船舶中的物流系统，以及用户在 Web 门户上与对话式代理交互所产生的持续流动数据进行实时分析。诸如 Apache Kafka、Apache Flink、Apache Spark Structured Streaming 等流处理框架，以及流式数据库，正赋能业务人员实时处理数百万个事件。然而，您的流处理平台的价值完全取决于输入其中的数据质量。格式错误的事件、重复消息、任何缺失字段或无效时间戳，都可能导致分析结果错误、误触发警报、警报风暴，甚至引发应用程序崩溃。批处理允许在执行前对数据进行清洗，而流处理则要求在对数据进行验证和修正的同时，数据正在流动。因此，建立强大的数据质量策略是任何事件驱动架构的核心必要条件。