複雑なイベント処理
複雑なイベント処理イベント、ストリーム、またはイベントストリーム処理とも呼ばれ、データをデータベースに格納する前に、または場合によっては格納されずにデータを照会するための技術を使用しています。複雑なイベント処理は、さまざまな情報を集約し、イベント間の因果関係をリアルタイムで識別および分析するのに役立つ組織ツールです。 CEPは、継続的に受信するイベントをパターンと照合し、何が起こっているかを洞察します。 そして、積極的に効果的な行動を取ることができます。
複雑なイベントは、一般的に重要なビジネスイベントに関連しており、リアルタイムで、または少なくともリアルタイムに近づく
複雑なイベント処理の主なアプリケーション領域:
- ビジネス活動の監視は、ビジネスプロセスやその他の重要なリソースを監視することにより、初期段階で問題や機会を特定することを目的としてい
- 産業施設の監視に使用されるセンサネットワーク。 これらは通常、生の数値測定値から導出されます。
- 株価や商品価格などの市場データは、CEPを介していくつかのイベントとその関係から導出する必要があります。
複雑なイベント処理に使用される最も一般的なツールは次のとおりです:
- Databricksで使用されるApache Sparkストリーミング
- データ職人で使用されるApache Flink
- LinkedInで使用されるApache Samza
- Twitterで使用されるApache Storm
- Hadoop/MapReduce。
- Amazon Kinesis Analytics
- Microsoft Azure Stream Analytics、Stream Insight
- Fujitsu Software Interstage Big Data Complex Event Processing Server
- IBM Streams、Operational Decision Manager
- Oracle Stream AnalyticsおよびStream Explore
複雑なイベント処理は、主に次の要件に対処するために使用されます。 通常、数ミリ秒未満であることが予想されますが、イベントが到着してから処理されるまでの間に、1ミリ秒未満であることがあります。1秒あたりの入力イベントの量は非常に高いです。 私たちは通常、毎秒数百または数千のイベントを持つことを期待することができます。検出されるイベントパターンは、時間的または空間的な関係に基づくパターンなど、複雑です。
