ਅਪਾਚੇ ਫਲਿੰਕ ਫਲੇਮਗ੍ਰਾਫ ਨਾਲ ਈਮੇਲ ਚੇਤਾਵਨੀ ਏਕੀਕਰਣ

ਅਪਾਚੇ ਫਲਿੰਕ ਵਿੱਚ ਈਮੇਲ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ

ਅਪਾਚੇ ਫਲਿੰਕ ਦਾ ਫਲੇਮਗ੍ਰਾਫ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਗੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਸੰਚਾਲਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਖਾਸ ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਭੇਜਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

Flink UI ਵਿੱਚ ਈਮੇਲ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਸੂਚਿਤ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਨਾ ਸਿਰਫ ਨਿਰੰਤਰ ਮੈਨੂਅਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਘਟਾਏਗੀ ਬਲਕਿ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਦਿਆਂ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਵੀ ਸਮਰੱਥ ਕਰੇਗੀ।

ਅਪਾਚੇ ਫਲਿੰਕ ਈਮੇਲ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਲਈ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ

ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੇ ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਅਪਾਚੇ ਫਲਿੰਕ ਦੀਆਂ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ। ਹੁਕਮ DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 9092); ਇੱਕ ਸਾਕਟ ਤੋਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਲਾਈਵ ਡੇਟਾ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਸਟ੍ਰੀਮ ਨੂੰ ਫਿਰ ਫਲੈਟਮੈਪ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪਾਰਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਕੁੰਜੀ ਕਮਾਂਡ ਹੁੰਦੀ ਹੈ parsedStream.keyBy(0) ਪਹਿਲੇ ਟੂਪਲ ਐਲੀਮੈਂਟ ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਮੂਹਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿੰਡੋਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਸਮਾਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਵਿੰਡੋਿੰਗ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ, ਕਮਾਂਡ .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(1))) ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਮਿੰਟ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੂਹ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਹਰੇਕ ਵਿੰਡੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਚੇਤਾਵਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਦੀ ਅਰਜ਼ੀ .apply(new AlertTrigger()) ਫਿਰ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਨੂੰ ਟਰਿੱਗਰ ਕਰਨ ਲਈ ਹਰੇਕ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਵੱਧ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੈੱਟਅੱਪ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੇਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜੋ ਲਗਾਤਾਰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਫਲਿੰਕ ਦੇ ਫਲੇਮਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਚੇਤਾਵਨੀ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ

Java ਅਤੇ Apache Flink API

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.WindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import java.util.Properties;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.shaded.jackson2.com.fasterxml.jackson.databind.node.ObjectNode;
// Define a function to parse the incoming stream
public static final class MetricParser implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
    @Override
    public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
        // Parse metrics from string to tuple
        String[] metrics = value.split(",");
        if(metrics.length == 2) {
            out.collect(new Tuple2<>(metrics[0], Integer.parseInt(metrics[1])));
        }
    }
}
// Function to evaluate metrics and trigger alert
public static final class AlertTrigger implements WindowFunction<Tuple2<String, Integer>, String, Tuple, TimeWindow> {
    @Override
    public void apply(Tuple key, TimeWindow window, Iterable<Tuple2<String, Integer>> input, Collector<String> out) throws Exception {
        int sum = 0;
        for(Tuple2<String, Integer> i : input) {
            sum += i.f1;
        }
        if(sum > 1000) {  // Threshold
            out.collect("Alert: High metric detected for " + key + "!");
        }
    }
}
// Set up Flink environment
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 9092);
DataStream<Tuple2<String, Integer>> parsedStream = inputStream.flatMap(new MetricParser());
DataStream<String> alertStream = parsedStream.keyBy(0)
                                   .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(1)))
                                   .apply(new AlertTrigger());
alertStream.print();
env.execute("Apache Flink Alert System");

ਫਲਿੰਕ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਲਈ ਬੈਕਐਂਡ ਈਮੇਲ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ

ਈਮੇਲ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਲਈ SMTP ਦੇ ਨਾਲ ਪਾਈਥਨ

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
// Configuration for email
email = "your_email@example.com"
password = "your_password"
send_to_email = "target@example.com"
subject = "Flink Alert: High Metric Detected"
// Create message
message = MIMEMultipart()
message['From'] = email
message['To'] = send_to_email
message['Subject'] = subject
// Email body
body = "A high metric has been detected in the Flink stream processing. Immediate action is recommended."

ਫਲਿੰਕ ਦੇ ਫਲੇਮਗ੍ਰਾਫ ਦੁਆਰਾ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ

ਅਪਾਚੇ ਫਲਿੰਕ UI ਦਾ ਫਲੇਮਗ੍ਰਾਫ ਕਾਲ ਸਟੈਕ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੀ ਜਲਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਧਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮੇਂ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਫਲੇਮਗ੍ਰਾਫ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਧੇ ਈਮੇਲ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਬਾਕਸ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਸਮਰਥਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ, ਚੇਤਾਵਨੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਕੇ ਹੱਥੀਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ ਜੋ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਅਜਿਹੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਖਾਸ ਸੂਚਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ CPU ਲੋਡ ਜਾਂ ਮੈਮੋਰੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ Flink Metrics API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਇਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਸੂਚਨਾਵਾਂ ਭੇਜਣ ਲਈ ਕਸਟਮ ਅਲਰਟਿੰਗ ਤਰਕ ਦੀ ਮੰਗ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਪਹੁੰਚ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਿਸਟਮ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ ਬਲਕਿ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਕੇ ਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।

Flink's Flamegraph Alerting 'ਤੇ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ

1. ਕੀ ਅਪਾਚੇ ਫਲਿੰਕ ਫਲੇਮਗ੍ਰਾਫ ਸਿੱਧੇ ਈਮੇਲ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਭੇਜ ਸਕਦਾ ਹੈ?
2. ਨਹੀਂ, ਫਲੇਮਗ੍ਰਾਫ ਟੂਲ ਖੁਦ ਈ-ਮੇਲ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਹ ਵਾਧੂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਤਰਕ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਈਮੇਲ ਸੂਚਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।
3. ਅਪਾਚੇ ਫਲਿੰਕ ਦੇ ਫਲੇਮਗ੍ਰਾਫ ਨਾਲ ਮੈਂ ਕਿਹੜੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
4. ਤੁਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ CPU ਵਰਤੋਂ, ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਖਪਤ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮੇਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
5. ਮੈਂ Flink ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਲਈ ਅਲਰਟ ਕਿਵੇਂ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰਾਂ?
6. ਤੁਹਾਨੂੰ ਖਾਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ Flink Metrics API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਇੱਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਕਸਟਮ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਨੂੰ ਟਰਿੱਗਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
7. ਕੀ ਥਰਡ-ਪਾਰਟੀ ਅਲਰਟਿੰਗ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਫਲਿੰਕ ਫਲੇਮਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?
8. ਹਾਂ, ਪ੍ਰੋਮੀਥੀਅਸ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਵਰਗੇ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਜੋ ਈਮੇਲ ਸੂਚਨਾਵਾਂ ਸਮੇਤ ਚੇਤਾਵਨੀ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।
9. ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਫਲੇਮਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਫਾਇਦਾ ਹੈ?
10. ਫਲੇਮਗ੍ਰਾਫ ਰਨਟਾਈਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਇੱਕ ਅਨੁਭਵੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੌਲੀ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਜਾਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਫਲਿੰਕ ਫਲੇਮਗ੍ਰਾਫ ਅਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਏਕੀਕਰਣ 'ਤੇ ਅੰਤਮ ਵਿਚਾਰ

ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਪਾਚੇ ਫਲਿੰਕ ਦਾ ਫਲੇਮਗ੍ਰਾਫ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਬਾਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਲਈ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ। ਚੇਤਾਵਨੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਕਸਟਮ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਫਲਿੰਕ ਦੇ ਮੂਲ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਤੁਰੰਤ ਮੁੱਦੇ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਕੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵੀ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਰਣਨੀਤੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।