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  • 现有的RFID复杂事件处理模型,如基于Petri网的模型、基于树的模型、基于图的模型、基于自动机的模型,并不能十分有效地解决复杂的RFID应用问题,具体地说,RFID复杂事件的语义分析方面缺乏进一步的研究。针对上述...
  • 针对RFID数据的特性以及目前几种复杂事件检测模型的不足,在原有基于Petri...并分析复杂事件表达式中的冲突算法,给出了RFID事件的资源回收机制,提高了RFID事件的处理能力。通过实验证明了该模型的正确性和有效性。
  • 复杂事件处理CEP手册

    2011-08-04 16:55:09
    复杂事件处理具备了分析高速 数据流并鉴别重要事件的能力,虽然对这些事件的鉴别过程是复杂的,但结果却是无价 的。复杂事件处理能够帮助企业及时全面地洞察市场变化,降低风险和提高决策效率。下 面我们就来介绍...
  • 复杂事件处理(Complex Event Processing)技术的分析,案例介绍。
  • 对适合使用复杂事件处理技术,或者说适合使用规则引擎来开发的应用做出特征的总结。即这个应用本身包含很多具备不同行为规则的个体,没有整体的行为规则;或者不论整体还是个体,他们的行为规则复杂且多变。在外部...

    对适合使用复杂事件处理技术,或者说适合使用规则引擎来开发的应用做出特征的总结。即这个应用本身包含很多具备不同行为规则的个体,没有整体的行为规则;或者不论整体还是个体,他们的行为规则复杂且多变。在外部环境发生变化时,这些实体会按照既定的行为规则做出反应。应用还需要从所有这些整体和个体的状态,行为中提取出需要的结果,这种提取也是按既定的一些规则来做的。得到的结果总结为以下几类:得出一些判断结论;寻找导致现象的原因;为实现既定目标而决定采取什么行动决策;为执行的某种行为预测未来的结果。

    再来看通常的企业应用,这些应用系统都是按处理数据流的模式设计的,不论是交易系统,工作流审批系统等等。 在程序设计中,虽然都是按面向对象的思想构建很多具备一定方法的对象,但这些对象都是死的,是由外部的处理流程按一定的流程逻辑一一调用已有这些对象的各个方法。所以我说这些应用系统都是整体层面的数据批量处理流程,描述现实世界的方式是整体主义的方式。

    但是这种描述方式不能满足所有的实际需求。一种是应用系统没有明显的整体的行为表现,系统完全由大量具备不同行为方式的个体组成,应用系统需要描述每个个体的行为。这是个体主义的描述现实世界的方式。 比如即时战略游戏里由计算机负责操控的人和物,他们完全是具备自主行为的个体,共同组成一个虚拟的现实世界;另一种是对批量数据流处理过程的监控需求。 首先监控的对象比较多,涉及整个应用系统的各个对象,每个对象时刻都在发生着变化;其次监控的规则比较多,需要随时对大量的对象和外部事件进行大量规则的判断推理,来得到结论。 这些新的需求正好使用复杂事件处理技术来开发实现。

    下面举几个例子来说明,什么样的应用适合复杂事件处理实现,什么样的应用可以用传统的数据流处理方式实现。

    (1)     证券行情数据计算。

    这是做过的一个项目。需求是接收一个证券市场的行情数据,计算出每个品种的 K 线数据和 K 线指标数据。曾经有人推荐使用复杂事件处理产品来实现这个功能。每个市场包含很多的证券品种(个体)。市场有状态(开闭市),每个品种有状态(停盘与否),每个品种记录当前的价格和成交量,新的行情数据相当于外部事件,接收到事件后更新每个品种的当前值,再根据历史的数值来计算 K 线和 K 线指标。 好像挺适合使用复杂事件处理技术的,细想一下其实不然。虽然有大量的品种,但每个品种计算 K 线和 K 线指标的逻辑相同,相当于个体的行为规则一样。这种处理使用标准的数据流批处理方式即可,每收到一批行情,按统一的计算处理逻辑处理每个品种即可。复杂事件处理不适合这种需求,或者说大材小用了。

    (2)     风险控制系统。

    在银行领域,风险包括信用风险,市场风险和操作风险。风险控制系统需要监控银行多个业务系统的多个对象和多种数据,按照大量既定的风险控制规则进行对交易行为的判断甄别,发现存在风险的交易行为,及时做出应对措施。这种需求适合使用复杂事件处理。

    (3)     算法交易。

    算法交易是使用计算机来进行证券交易的行为,系统需要同时监控大量的数据信息,按照若干交易策略,决定何时什么价格买什么品种买多少。 这个也比较适合使用复杂事件处理技术。

    (4)     即时战略游戏。

    之前也提过,即时战略里计算机控制的人和物,是对现实世界个体的一个描述。 所以适合使用规则引擎来模拟每个个体的行为。我不知道这些游戏都是怎么模拟这些人和物的行为的,但规则引擎的确也适合来做这个事情。

    以上说了一大堆,可能有些抽象,也不一定完全准确。简单说一下,如果在写程序时,发现有很多的对象或者数据结构,针对这些对象和数据结构存在很多条件 + 动作的语句。只要上下文或者对象,数据结构的属性发生变化,就要去一一检查这些条件,看需要执行什么动作,如果程序如此,那就尝试使用复杂事件处理技术和规则引擎来帮助实现吧。

     

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  • 复杂事件处理是一种基于事件驱动的实时数据处理技术,其能够有效实现多时间的关联及分析,从大量简单事件中分析用户较为感兴趣的事件,从而有效提高监控管理效率,对比其他的数据库系统,具有数据实时处理及持续查询...
  • 复杂事件处理(Complex Event Processing,CEP)是一种新兴的基于事件流的技术,它将系统数据看作不同类型的事件,通过分析事件间的关系,建立不同的事件关系序列库,利用过滤、关联、聚合等技术,最终由简单事件产生...
    复杂事件处理(Complex Event Processing,CEP)是一种新兴的基于事件流的技术,它将系统数据看作不同类型的事件,通过分析事件间的关系,建立不同的事件关系序列库,利用过滤、关联、聚合等技术,最终由简单事件产生高级事件或商业流程。CEP适合的场景包括实时风险管理、实时交易分析、网络诈欺、网络攻击、市场趋势分析等等。

    想要利用CEP技术解决遇到的问题,首先需要知道什么是事件,什么是复杂事件,如何构建复杂事件,事件之间的关系是什么,下面将对什么是事件,以及事件之间的时间与因果关系进行介绍。

    1.什么是事件

    在日常生活中,一个“事件”表示事情的发生,在CEP中,“事件”是一个指向计算机处理的对象,它标志或者记录某个发生的活动。简言之,事件是系统中某一活动记录 的对象。事件标志着活动,一个事件可能和其他事件间存在关联。

    一个事件包含了三个方面。

    形式:事件的形式是一个对象,它由特定属性和数据组成。一个形式可以是简单的一个字符串或者更经常是一个多种数据组成的逻辑元组。一个事件的数据组成可以包含对该事件意义和关系的描述,比如活动的时间、地点、执行人员等。

    意义:一个事件标志着一项活动,把这个活动称之为事件的意义。一个事件的形式中,经常包含描述该事件所标志的活动的数据。

    相对性:一个活动可以通过时间、因果关系和集合与其他事件关联。事件和其他事件之间和他们所指的活动一样,也存在着联系,一个事件和其他事件之间的关系合起来称为事件的相对性。一个事件的形式中经常包含事件关系的编码,也就是包含了可以被调用的函数,用以重构该事件与其他事件的关系集合。

    如以下事件:

    Class InputEvent{
    Name NewOrder;
    Event_Id E_Id;
    Customer Id;
    OrderNo O_Id;
    Order (CD x,Book.....);
    Timer T;
    Causality (Id1,Id2,...);
    }

    每一个事件都有一个唯一的标示域,即Event_Id。时间域是时间戳或者大多数情况下是时间间隔,当活动发生时通过读取系统时钟获取。因果关系属性提供了跟踪事件因果历史的方法。这个例子中,我们认为是直接导致本事件发生的其他事件Id的链表。当引起本事件的其他事件不知道的时候,这个链表可以为空。在本例中,Name域描述了本事件指向的活动。结合其他的数据域,如时间域可以确定实际的活动。其他的数据元素是消息中的数据。

    2.时序、因果和聚合

    事件之间有事件、因果和聚合三个最普遍最基础最重要的关系。

    1)时间:时间是事件之间的顺序关系。例如事件A发生在事件B之前。事件之间的关系依赖于时钟。一般来说,当一个事件的活动发生时,这个事件就会产生并且从时钟读取信息作为该事件的时间戳。

    2)因果:如果A事件所指向的活动发生之后B事件发生,那么A导致了B。这里定义的因果关系是系统中活动的依赖关系。如果一个活动发生仅以别的其它活动发生为条件,该活动便依赖于这些活动。在这个意义上,我们说如果活动B依赖活动A,那么A导致了B,相反,如果A和B互不影响,那么A和B是独立的。

    3)聚合:如果事件A指向的活动包含了一系列事件B1,B2,B3,...的活动,那么A就是所有事件Bi的一个聚合,相反地,事件Bi是事件A的成员。聚合是一种抽象的关系。一般来说,当事件集合{Bi}发生的时候,事件A产生。事件A是一个高级别的事件,它对应着一个复杂的活动,这个活动包含了系统中聚合事件所指向的所有活动,称A为复杂事件,它的成员{Bi}导致了事件 A的发生,A事件是一个和Bi事件都不相同的事件。

    3.事件中最基础的参数

    子CEP中,一个事件和其他事件的关系被编码成事件中的数据。特殊的数据参数被添加到事件中用于编码事件的时间和与其他事件的关系。这些参数称为遗传参数,因为它们包含了事件的时间信息和因果历史,也就是事件是什么时间产生的,是由哪些事件导致的。

    遗传参数:

    1)时间戳:给出了事件的开始和结束的时间间隔。一般的,只有一个时间戳给出了活动发生的时候,时间上的一个单一的点。

    2)因果向量:它是一个事件的集合,包含了导致本事件的所有事件。

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  • 复杂事件处理(CEP)是一种基于流处理的技术,将系统数据看作不同类型的事件,通 过分析事件之间的关系,建立不同的事件关系序列库,并利用过滤、关联、聚合等技术,最 终由简单事件产生高级事件,并通过模式规则的...

    一、什么是CEP?

    复杂事件处理(CEP)是一种基于流处理的技术,将系统数据看作不同类型的事件,通过分析事件之间的关系,建立不同的事件关系序列库,并利用过滤、关联、聚合等技术,最终由简单事件产生高级事件,并通过模式规则的方式对重要信息进行跟踪和分析,从实时数 据中发掘有价值的信息。复杂事件处理主要应用于防范网络欺诈、设备故障检测、风险规避和智能营销等领域。Flink 基于DataStrem API 提供了 FlinkCEP 组件栈,专门用于对复杂 事件的处理,帮助用户从流式数据中发掘有价值的信息。

    二、CEP使用

    1.配置依赖

        <dependency>
          <groupId>org.apache.flink</groupId>
          <artifactId>flink-cep-scala_2.11</artifactId>
          <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
    
    

    2.事件定义

    简单事件:简单事件存在于现实场景中,主要的特点为处理单一事件,事件的定义可以直接观察出来,处理过程中无须关注多个事件之间的关系,能够通过简单的数据处理手段将结果计算出来。
    复杂事件:相对于简单事件,复杂事件处理的不仅是单一的事件,也处理由多个事件组成的复合事件。复杂事件处理监测分析事件流(Event Streaming),当特定事件发生时来触发某些动作。
    复杂事件中事件与事件之间包含多种类型关系,常见的有时序关系、聚合关系、层次关 系、依赖关系及因果关系等。

    三、PatternAPI使用步骤

    1.输入事件流的创建

    2.Pattern 的定义

    3.Pattern 应用在事件流上检测

    4.选取结果

    1) 模式定义

    定义 Pattern 可以是单次执行模式,也可以是循环执行模式。单词执行模式一次只接受 一个事件,循环执行模式可以接收一个或者多个事件。通常情况下,可以通过指定循环次数 将单次执行模式变为循环执行模式。每种模式能够将多个条件组合应用到同一事件之上,条 件组合可以通过 where 方法进行叠加。每个 Pattern 都是通过 begin 方法定义的。

    val start = Pattern.begin[Event]("start_pattern")
    

    下一步通过 Pattern.where()方法在 Pattern 上指定 Condition,只有当 Condition 满 足之后,当前的 Pattern 才会接受事件。

    start.where(_.getCallType == "success")
    

    (1)设置循环次数
    对于已经创建好的 Pattern,可以指定循环次数,形成循环执行的 Pattern。times:可以通过 times 指定固定的循环执行次数。

    //指定循环触发4次
    start.times(4); 
    //可以执行触发次数范围,让循环执行次数在该范围之内 
    start.times(2, 4);
    

    optional:也可以通过 optional 关键字指定要么不触发要么触发指定的次数。

     start.times(4).optional();
     start.times(2, 4).optional();
    

    greedy:可以通过 greedy 将 Pattern 标记为贪婪模式,在 Pattern 匹配成功的前提下, 会尽可能多地触发。

    //触发2、3、4次,尽可能重复执行 
    start.times(2, 4).greedy(); 
    //触发0、2、3、4次,尽可能重复执行 
    start.times(2, 4).optional().greedy();
    

    oneOrMore:可以通过 oneOrMore 方法指定触发一次或多次。

    // 触发一次或者多次 
    start.oneOrMore(); 
    //触发一次或者多次,尽可能重复执行
     start.oneOrMore().greedy();
    // 触发0次或者多次 
    start.oneOrMore().optional();
    // 触发0次或者多次,尽可能重复执行 
    start.oneOrMore().optional().greedy();
    

    timesOrMore:通过 timesOrMore 方法可以指定触发固定次数以上,例如执行两次以上。

    // 触发两次或者多次 
    start.timesOrMore(2);
    // 触发两次或者多次,尽可能重复执行
     start.timesOrMore(2).greedy();
    // 不触发或者触发两次以上,尽可能重复执行 
    start.timesOrMore(2).optional().greedy();
    

    (2) 定义条件
    每个模式都需要指定触发条件,作为事件进入到该模式是否接受的判断依据,当事件中 的数值满足了条件时,便进行下一步操作。在 FlinkCFP 中通过 pattern.where()、 pattern.or()及 pattern.until()方法来为 Pattern 指定条件,且 Pattern 条件有 Simple Conditions 及 Combining Conditions 等类型。
    简单条件:Simple Condition 继承于 Iterative Condition 类,其主要根据事件中的 字段信息进行判断,决定是否接受该事件。

     // 把通话成功的事件挑选出来
      start.where(_.getCallType == "success")
    

    组合条件:组合条件是将简单条件进行合并,通常情况下也可以使用 where 方法进行条 件的组合,默认每个条件通过 AND 逻辑相连。如果需要使用 OR 逻辑,直接使用 or 方法 连接条件即可。

    // 把通话成功,或者通话时长大于10秒的事件挑选出来 
    val start = Pattern.begin[StationLog]("start_pattern")
    .where(_.callType=="success") 
    .or(_.duration>10)
    

    终止条件:如果程序中使用了 oneOrMore 或者 oneOrMore().optional()方法,则必须 指定终止条件,否则模式中的规则会一直循环下去,如下终止条件通过 until()方法指 定。

    pattern.oneOrMore.until(_.callOut.startsWith("186"))
    

    (3) 模式序列
    将相互独立的模式进行组合然后形成模式序列。模式序列基本的编写方式和独立模式一致,各个模式之间通过邻近条件进行连接即可,其中有严格邻近、宽松邻近、非确定宽松邻 近三种邻近连接条件。
    严格邻近:严格邻近条件中,需要所有的事件都按照顺序满足模式条件,不允许忽略任 意不满足的模式。

    val strict: Pattern[Event] = start.next("middle").where(...)
    

    宽松邻近:在宽松邻近条件下,会忽略没有成功匹配模式条件,并不会像严格邻近要求 得那么高,可以简单理解为 OR 的逻辑关系。

    val relaxed: Pattern[Event, _] = start.followedBy("middle").where(...)
    

    非确定宽松邻近:和宽松邻近条件相比,非确定宽松邻近条件指在模式匹配过程中可以 忽略已经匹配的条件。

    val nonDetermin: Pattern[Event, _] = start.followedByAny("middle").where(...)
    

    除以上模式序列外,还可以定义“不希望出现某种近邻关系”:
    .notNext() —— 不想让某个事件严格紧邻前一个事件发生
    .notFollowedBy() —— 不想让某个事件在两个事件之间发生
    注意:
    1、所有模式序列必须以 .begin() 开始
    2、模式序列不能以 .notFollowedBy() 结束
    3、“not” 类型的模式不能被 optional 所修饰 4、此外,还可以为模式指定时间约束,用来要求在多长时间内匹配有效

    2) 模式检测

    调用 CEP.pattern(),给定输入流和模式,就能得到一个 PatternStream

     //cep 做模式检测
    val patternStream = CEP.pattern[EventLog](dataStream.keyBy(_.id),pattern)
    

    3) 选择结果

    得到 PatternStream 类型的数据集后,接下来数据获取都基于 PatternStream 进行。该
    数据集中包含了所有的匹配事件。目前在 FlinkCEP 中提供 select 和 flatSelect 两种方法 从 PatternStream 提取事件结果事件。

    四、案例实现

    业务需求:从用户登录的日志中,匹配一个恶意登录的模式(如果一个用户连续失败三次(10秒内),则是恶意登录),从而找到哪些用户是恶意登录。

    代码实现:

    /**
      *
      * @param id 用户id
      * @param userName 用户名
      * @param `type` 登录类型:成功、失败
      * @param eventTime 登录时间 精确到秒
      */
    case class LoginEvent(id: String, userName: String, `type`: String, eventTime: Long)
    object CEPByLogin {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
        // 开启ck
        env.enableCheckpointing(300 * 1000L )
        env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://hadoop001:9000/checkpoint/cp1"))
        env.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE)
        env.getCheckpointConfig.setCheckpointTimeout(5000)
        env.getCheckpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints(1)
        env.getCheckpointConfig.enableExternalizedCheckpoints(ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION) // 终止job不删除ck
    
        // source
        val stream= env.socketTextStream("flink101", 8888)
          .map(line => {
            var arr = line.split(",")
            LoginEvent(arr(0).trim, arr(1).trim, arr(2).trim, arr(3).trim.toLong)
          }).assignAscendingTimestamps(_.eventTime * 1000) // 指定时间必须精确到毫秒
    
        // 模式定义Pattern
        val pattern = Pattern.begin[LoginEvent]("start")
          .where(_.`type`.equals("fail1"))
          .next("fail2")
          .where(_.`type`.equals("fail"))
          .next("fail3")
          .where(_.`type`.equals("fail"))
          .within(Time.seconds(10)) // 时间限制
    
        // 检测Pattern
        val patternStream = CEP.pattern(stream.keyBy(_.id), pattern)  // 根据用户id分组
    
        // 选择结果输出
        val result = patternStream.select(new PatternSelectFunction[LoginEvent, String] {
          override def select(map: util.Map[String, util.List[LoginEvent]]): String = {
            val keyIter = map.keySet().iterator()
            val events1 = map.get(keyIter.next()).iterator().next()
            val events2 = map.get(keyIter.next()).iterator().next()
            val events3 = map.get(keyIter.next()).iterator().next()
    
            "userNmae: " + events1.userName + "LoginTime: " + events1.eventTime + ":" + events2.eventTime + ":" + events3.eventTime
          }
        })
    
        result.print("打印结果")
        env.execute("CEPByLogin")
      }
    }
    
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  • Flink复杂事件(CEP)详解

    千次阅读 2020-05-28 22:35:23
    复杂事件处理(CEP)是一种基于流处理的技术,将系统数据看作不同类型的事件,通过分析事件之间的关系,建立不同的事件关系序列库,并利用过滤,关联,聚合等技术最终由简单事件产生高级事件,并通过模式匹配规则的...

    一、定义

    复杂事件处理(CEP)是一种基于流处理的技术,将系统数据看作不同类型的事件,通过分析事件之间的关系,建立不同的事件关系序列库,并利用过滤,关联,聚合等技术最终由简单事件产生高级事件,并通过模式匹配规则的方式对重要信息进行跟踪和分析。从实时数据中发掘有价值的信息。复杂事件处理主要应用于防范网络欺诈、设备故障检测、风险规避和智能营销等领域。

    Flink基于DataStream API提供了FlinkCEP组件栈,专门用于复杂事件处理。

    二、事件分类

    1、简单事件

    处理单一事件,事件的定义可以直接观察出来。处理过程中无须关注多个事件之间的关系,能够通过简单的数据处理手段将结果计算出来。

    2、复杂事件

    复杂事件处理不仅是单一事件,也处理由多个事件组成的复合事件。复杂事件处理检测分析事件流,当特定事件发生时来触发某些动作。

    复杂事件中事件与事件之间包含多种类型关系,常见的有时序关系、聚合关系、层次关系、依赖关系和因果关系等。

    三、Pattern API

    Flink CEP中提供了Pattern API用于对输入流数据的复杂事件规则定义,并从事件流中抽取事件结果。

    1、输入事件流的创建

    2、Pattern的定义

    2.1模式分类

    (1)单次执行模式

    一次只接受一个事件

    (2)循环执行模式

    接受一个或者多个事件

    2.2设置循环次数

    对于已经创建好的Pattern,可以指定循环次数,形成循环执行的Pattern

    (1)times:指定固定的循环执行次数

    (2)optional:通过Optional关键字指定要么不触发要么触发指定的次数

    (3)greedy:贪婪模式,在pattern匹配成功的前提下会尽可能多的触发

    (4)oneOrMore:指定触发一次或多次

    (5)timesOrMore:指定触发固定次数以上

    2.3定义条件

    (1)简单条件

    Simple Condition继承于Iterative Condition类,根据事件中的字段信息进行判断,决定是否接受事件

    (2)组合条件

    将简单条件合并,且关系使用And连接,或关系使用or连接

    (3)终止条件

    使用了oneOrMore或者oneOrMore().optional(),则必须指定终止条件,否则模式中的规则会一直循环下去。until()指定终止

    2.4 模式序列

    将相互独立的模式进行组合然后形成模式序列。各个模式之间通过邻近条件进行连接

    (1)严格近邻(next)

    所有事件都按照顺序满足模式条件,不允许忽略任意不满足的模式

    例:“ a  next b”,事件序列【a,c,b1,b2】没有匹配

    (2)宽松邻近(followedBy)

    会忽略没有成功匹配的模式条件,没有严格邻近要求高,可以理解成or的逻辑

    例:“a followedBy b”  事件序列:【a,c,b1,b2】匹配{a,b1}

    (3)非确定宽松邻近(followedByAny)

    可以忽略已经匹配的条件

    例:"a followedByAny b" 事件序列:【a,c,b1,b2】匹配{a,b1},{a,b2}

    (4)不希望出现某种邻近关系

    notNext:不想让某一个事件严格近邻前一个事件发生

    notFollowedBy:不想让某个事件在两个事件之间发生

    (5)指定时间约束(within)

    指定模式在多长时间内匹配有效

    注意:

    (1)通过指定循环次数将单次执行模式变成循环执行模式。

    (2)每种模式能够将多个条件组合到同一事件上,条件组合使用where叠加,

    (3)每个pattern通过begin定义

    (4)Pattern.where()方法在pattern上指定Condition,只有当Condition满足之后,当前Pattern才会接受事件。

    (5)模式序列不能以notFollowedBy结束

    (6)Not类型的模式不能被optional修饰

    3、Pattern应用在事件流上检测

    patternStream=CEP.pattern(数据流,模式)

    4、选取结果

    FlinkCEP提供select和flatSelect两种方法从PatternStream提取事件结果

     

     

     

     

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  • 这次我们特别邀请了 Sybase软件(中国)有限公司的技术总监卢东明先生,以及东南融通创新事业部业务总监开云先生来和我们一起研讨复杂事件处理这个话题, 从而更清楚地了解: 复杂事件处理的概念 复杂事件处理平台的...
  • esper(复杂事件处理引擎)简介

    千次阅读 2015-06-01 14:55:13
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  • 原文《An Overview of Complex Event Processing》 复杂事件处理技术概览(一) 用户用例:客户问题的解决方案 所以,现在如何使用复杂事件处理平台来解决业务问题?毫无疑问,在过去的几年中,这一技术被在大多数的...
  • 复杂事件处理(CEP)是事件处理,它结合来自多个来源的数据来推断表明更复杂情况的事件或模式。复杂事件处理的目标是识别有意义的事件(例如机会或威胁)并尽快响应它们。 CEP旨在发现情况。CEP不是通用应用程序...
  • 复杂事件处理和规则引擎的关系

    千次阅读 2010-09-05 21:58:00
    复杂事件处理技术模拟的是人从现实世界中获取信息进行判断推理的思维过程。规则引擎是复杂事件处理的一种重要实现技术,但不是唯一的技术。
  • 复杂事件处理(CEP)

    2019-11-25 15:32:39
    基于以上的需求,出现了复杂事件处理( CEP)的概念,随之也出现了不少 CEP的产品,这其中,比较著名的产品有: Tibco Business Event, IBM CEP, Oracle CEP。 CEP认为任何事情的发生可以认为是一个“事件”,事情...
  • 翻译前言:我在理解复杂事件处理(CEP)方面一直有这样的困惑--为什么这种计算模式是有效的,能够分析得到有用的结果?为什么它会快?我始终还没有找到我期望的答案。不像map-reduce模型,google的论文非常清楚的...
  • 复杂事件处理和SOA,BI的联系

    千次阅读 2010-10-14 22:39:00
    SOA是基础,为实现企业整体的事件处理提供获取事件信息的便利通道;BI发现规则,复杂事件处理利用规则
  • 复杂事件处理(Complex Event Processing)入门1 字数967 阅读12 评论0 喜欢0 一个新产品需要重点考虑业务风险控制。关于风险控制系统整体的技术方案可以参考支付系统风控系统建设思考。此方案尽管能够满足...
  • 复杂事件处理的功能和应用场景 复杂事件处理引擎产品 产品介绍 TIBCO Business Events 复 杂事件处理案例分析 复杂事件处理总结 希望...
  • 复杂事件处理概念  复合事件是由史丹佛大学的David Luckham 与Brian Fraseca 所提出,David Luckham 与Brian Fraseca 于1990年提出复合事件架构,使用模式比对、事件的相互关系、事件间的聚合关系,目的从事件云...
  • 复杂事件处理(CEP)的理解(上)

    千次阅读 2010-07-02 12:00:00
    复杂事件处理(CEP)的理解
  • 什么是StreamInsight 信息技术的广泛应用,数据流作为一种新颖的数据结构在日常生活中有着越来越广泛的应用,微软在SQL Server 2008 R2 中推出了分析处理数据流的新组件... StreamInsight的本质是复杂事件处理(Compl
  • 有时候是为了应对复杂事件处理(CEP)和事件流分析的。关键要考虑这些类型应用的(高)吞吐量、(低)响应时间和需求逻辑的复杂程度(复杂计算)。esper可以用在股票系统、风险监控系统等等要求实时性比较高的系统中。...

空空如也

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复杂事件分析