复杂事件处理

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什么是复杂事件处理(CEP) ?

复杂事件处理[CEP]也称为事件、流或事件流处理，是使用技术在将数据存储到数据库之前查询数据，或者在某些情况下，不存储数据。复杂事件处理是一种组织工具，它有助于聚合大量不同的信息，并实时识别和分析事件之间的因果关系。CEP根据模式连续匹配传入事件，并提供对正在发生的事情的洞察。并让你主动采取有效的行动。

复杂事件通常与重要的业务事件(如机会或威胁)相关，这意味着它们将得到实时或至少接近实时的响应。

复杂事件处理的主要应用领域:

商业活动监察旨在通过监控业务流程和其他关键资源，在早期阶段识别问题和机会。
传感器网络用于监控工业设施。这些通常来源于原始的数值测量[例如，温度，烟雾]。
市场数据例如股票或商品价格;它们需要通过CEP从几个事件及其关系中派生出来。

用于复杂事件处理的最常用工具是:

Databricks使用的Apache Spark Streaming
数据工匠使用的Apache Flink
LinkedIn使用的Apache Samza
Twitter使用的Apache Storm
Hadoop /MapReduce．
Amazon Kinesis Analytics
微软Azure流分析，流洞察
富士通软件跨阶段大数据复杂事件处理服务器
IBM Streams，运营决策管理器[ODM]
Oracle流分析和流探索

复杂事件处理主要用于满足以下需求:延迟必须低。通常情况下，我们预期的时间不到几毫秒，但有时在事件到达的时间和处理事件的时间之间，我们可能只有不到一毫秒的时间。每秒输入事件的数量相当大。我们通常可以预期每秒有数百甚至数千个事件。要检测的事件模式是复杂的:例如基于时间或空间关系的模式。

额外的资源

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