具体来说，实时可用的流程单且面向事件。这些流程定义也可以与数据湖中较慢的处理方法（如流式处理和批处理）一起使用。反之则不然：并非所有批处理定义都会实时处理。这种不对称是设计使然。实时处理需要快速、基于事件并且对延迟敏感。因此，一次处理大量数据并不适合实时。
总而言之，sub-sec e2e real-time 平台通过以下主要功能推动这一转变。
实时数据图：客户 360 档
案使用简化的数据结构创建，其中包含品牌最重要的信息。这有助于我们快速处理数据并几乎即时提供有用的信息和见解。
实时提取和转换：在几毫秒内从网络和移动源提取用户事件和配置文件。
实时身份解析：跨设备合并客户资料，立即统一未知用户和已知用户。
实时计算洞察：生命周期价值 (ltv) 或用户访问历史记录等计算指标会在几毫秒内更新，以创建针对网络、聊天机器人或服务代理的个性化或优惠。
实时细分：动态细分受众，实时个性化 手机号码数据 消息和互动。
实时行动：使品牌能够评估每个用户参与度并通过 salesforce flow 或其他相关沟通渠道采取行动。
salesforce 如何设计 sub-sec e2e 实时功能
在数据云中，我们构建了一个新的实时管道，用于亚秒级数据处理。当快速交互数据从网络和移动渠道获取时，它会经历一系列快速处理。
我们的 web 和移动软件开发工具包 (sdk) 从 web 和移动应用程序收集数据并将其发送到我们的信标服务器。然后，这些数据被路由到实时层进行毫秒级处理，并路由到 lakehouse 层与批处理/流数据集成。一旦数据进入实时层，它就会经过以下过程，然后才会更新到实时数据图中：
简单的摄取和转换数据被摄取和转换以
供进一步处理。
身份识别：为了识别客户，我们使用一套基于各种因素匹配个人资料的规则。这意味着数据专家无需专门为实时处理创建新规则。
计算洞察：我们分析每个客户互动并快速计算基本信息。然后，这些更新的信息存储在我们的实时数据图中。
实时细分：评估参与度数据以确定其是否符合 用户指导和护栏 定义的实时细分的标准，并在几毫秒内将用户添加到合格细分中。
实时操作和触发条件：我们分析每个客户互动并将其与特定规 ig 号码 则进行比较。如果符合规则，我们会立即采取行动，影响一组客户。
实时数据图和 api：实时数据图还包括实时 api，允许品牌检索每个用户更新的 json 格式数据，确保所有客户互动都由最新的数据告知。
