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By Ralf Bruns, Jürgen Dunkel

Ralf Bruns und Jürgen Dunkel bieten eine kompakte Einführung in die Grundprinzipien von complicated occasion Processing (CEP), das eine extrem leistungsfähige Softwaretechnologie zur systematischen examine von massiven Datenströmen in Echtzeit darstellt. Die Autoren stellen die wesentlichen Sprachkonzepte der Ereignisverarbeitung Schritt für Schritt vor. Eine Fallstudie aus dem M2M-Bereich verdeutlicht die praktische Anwendung von CEP. Moderne Unternehmen stehen vor der Herausforderung mit immer größeren Datenmengen umgehen zu müssen. Neben immensen statischen Datenbeständen ist es entscheidend, auch kontinuierlich eintreffende Datenströme effizient zu nutzen, um geschäftliche Entscheidungen situationsabhängig treffen zu können. Mit CEP ist es möglich, hochfrequente Datenströme clever zu analysieren und daraus zeitnah operative Unternehmensentscheidungen abzuleiten. CEP steht für eine neue Qualität von Unternehmensanwendungen – agil und effizient.

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In den obigen Verarbeitungsschritten werden die Ereignisse nur sehr moderat geändert. Eine Schlüsseleigenschaft für die Mächtigkeit von Complex Event Processing liegt aber darin, aus der Masse der aufgetretenen Ereignisse gänzlich neue Rückschlüsse und Erkenntnisse zu folgern, und zwar durch die Ableitung von komplexen Ereignissen [12]. (e) Synthese komplexer Ereignisse (synthesis of complex events): Neue komplexe Ereignisse entstehen als Abstraktion der in einem Ereignismuster in Beziehung gesetzten einfachen Ereignisse.

MachineID ∧ m. power < 0 . 5 ∗ oavg . avgpower ACTION c r e a t e LowOutputPower ( machineID = m. machineID ) Die obigen Ereignisregeln verdeutlichen exemplarisch die Möglichkeiten von CEP zur Verarbeitung von Solarstromdaten. In einer operativen Anwendung müssen die Regelbasen des KPI Agent und des Situation Agent natürlich noch zusätzliche fachspezifische Regeln enthalten. Weitere Informationen zur Fallstudie sowie Beispiele für fachliche Ereignisregeln stehen in [10] und [19] zur Verfügung. 3 Bewertung CEP für M2M 43 Bewertung CEP für M2M Viele M2M-Systeme unterstützen lediglich das Sammeln und die Präsentation der technischen Maschinendaten.

Symbol ) ) ] Sliding Windows und Aggregationen Esper stellt umfangreiche Sprachkonstrukte zur Definition von Sliding Windows und eine Reihe von Aggregationsfunktionen zur Verfügung. Das folgende Ereignismuster definiert ein Längenfenster der Größe 3 und summiert das price-Attribut der StockEvent-Ereignisse auf. 1 2 s e l e c t sum ( p r i c e ) from S t o c k E v e n t . win:time(200 days), also alle StockEvent-Ereignisse der letzten 200 Tage mit dem Wert symbol=’ibm’. In diesem Zeitraum werden die IBM-Aktien selektiert und deren Durchschnittspreis berechnet.

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