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Über dieses Buch

Eine wichtige Aufgabe für die IT der vernetzten Welt ist die maschinelle Auswertung und Verarbeitung von Informationen, die für eine Anwendung relevant sind und übers Netz verschickt werden. Mit Complex Event Processing (CEP) können große Mengen von zeitbehafteten Daten unterschiedlichster Art in nahezu Echtzeit analysiert und weiterverarbeitet werden. Die grundlegende Vorgehensweise beim CEP entspricht der menschlichen Entscheidungsfindung in Prozessabläufen des täglichen Lebens und stellt eine Erweiterung bekannter Methoden des Data Analytics wie Data Mining, statistische Analyse oder regelbasierte Wissensverarbeitung dar. Typische Anwendungsgebiete sind Big-Data-Systeme, Internet of Things, Industrie 4.0.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

Kapitel 1. Einführung mit typischen Anwendungen

Zusammenfassung
Ein herausragendes Charakteristikum der vernetzten Welt ist der Austausch von immensen Datenmengen unterschiedlichster Art mit hoher Geschwindigkeit zwischen den im Netz agierenden Teilnehmern. Dieses Phänomen wird in prägnanter Weise mit den Stichworten Big Data bzw. Smart Data bezeichnet, wobei das Adjektiv „smart“ auf das intelligente Umgehen mit der Datenmenge hinweist. Zur Bewältigung einer solchen Datenflut werden neben den erforderlichen Hardwaretechnologien neuartige Softwaretechnologien aus den Bereichen Datenbanken und Data Analytics (Datenanalyse) eingesetzt. Herkömmliche Datenbanken genügen nicht den Anforderungen einer dynamischen vernetzten Welt, man benötigt eine Software, die dauerhaft läuft und auf Signale der Umwelt reagiert. Es müssen nahezu in Echtzeit Korrelationen zwischen aktuellen Geschehnissen festgestellt werden, um möglichst schnell geeignete Reaktionen in Gang zu setzen.
Ulrich Hedtstück

Kapitel 2. Grundlegende Begriffe

Zusammenfassung
Complex Event Processing ist eine relativ neue Technologie, die ihre Wurzeln in ganz unterschiedlichen traditionellen IT-Bereichen wie Datenbanken, ereignisorientierte Simulation, Business Intelligence, Datenanalyse oder Regelbasierte Systeme hat. Deshalb werden die im CEP-Umfeld verwendeten Begriffe und Beschreibungen von fachlich unterschiedlich orientierten Personengruppen geprägt mit der Folge, dass manche CEP-Konzepte sprachlich nicht klar voneinander abgegrenzt sind oder noch nicht über allgemein gültige Benennungen verfügen. Ein typisches Beispiel ist der Begriff „Ereignis“, der normalerweise ausschließlich ein zeitlich punktuelles Geschehen ausdrückt, manchmal aber auch als Vorgang mit einer Zeitdauer aufgefasst wird. Die Auffassung von einem Ereignis als zeitlich punktuellem Geschehen müsste eigentlich die Verwendung des Begriffs „complex event“ verbieten, denn ein solches ist üblicherweise ein Vorgang mit einer Zeitdauer. Besser geeignet wäre der Begriff „composite event“, der zwar auch verwendet wird, der sich aber nicht auf breiter Basis durchsetzen kann.
Ulrich Hedtstück

Kapitel 3. Ereignisströme

Zusammenfassung
In diesem Kapitel wird erklärt, wie Ereignisse bei einem CEP-System eintreffen und wie sie erfasst und für die Mustererkennung aufbereitet werden. In Abb. 3.1 ist noch einmal das Schema eines CEP-Systems dargestellt. Eine ausführliche Beschreibung der Architektur eines CEP-Systems findet man z. B. in (Luckham 2002) oder (Bruns und Dunkel 2010), in Kap. 9 werden einige grundlegende Aspekte einer Software-Realisierung von CEP dargestellt.
Ulrich Hedtstück

Kapitel 4. Auswahlstrategien für komplexe Ereignisse

Zusammenfassung
Nach der Filterung und der Aufbereitung durch den Präprozessor werden die akzeptierten Ereignisse durch die CEP Engine bearbeitet, deren Aufgabe darin besteht, Mengen von atomaren Ereignissen als Instanzen eines interessanten Musters zu identifizieren. In einem unendlichen Ereignisstrom ist auch nach der Filterung die Anzahl der zu einem Ereignismuster passenden Ereignismengen oftmals unendlich oder zumindest sehr groß, mit der Folge einer aufwändigen oder gar unmöglichen Verarbeitung. Deshalb wird die Auswahl der in Frage kommenden Ereignisinstanzen von der CEP Engine durch geeignete Strategien eingeschränkt.
Ulrich Hedtstück

Kapitel 5. Ereignismuster

Zusammenfassung
In diesem Kapitel werden einfache und fortgeschrittene Ereignismuster vorgestellt. Dabei beschränken wir uns zunächst auf Muster mit einem Operator, der auf atomare Ereignisse, die durch einen Typ und einen Zeitstempel charakterisiert sind, angewandt wird. Muster von komplexen Ereignissen mit mehr als einem Operator werden da, wo es nötig ist, kurz behandelt.
Ulrich Hedtstück

Kapitel 6. Beispiele für Event Processing Languages

Zusammenfassung
Für das Complex Event Processing werden unterschiedliche Sprachen verwendet, die man nach (Eckert 2008) in drei Kategorien einteilen kann.
Ulrich Hedtstück

Kapitel 7. Complex Event Processing Engines

Zusammenfassung
Die Hauptaufgabe einer Complex Event Processing Engine ist das Herausarbeiten von Instanzen eines Ereignismusters aus einem oder mehreren Strömen von atomaren Ereignissen. Bei einfachen Ereignismustern fügt eine CEP Engine ausgewählte atomare Ereignisse sukzessive zu einer Instanz des gesuchten Ereignismusters zusammen. Bei schwierigen Mustern müssen oft aufwändige, teilweise parallel ablaufende Erkennungsalgorithmen ausgeführt werden.
Ulrich Hedtstück

Kapitel 8. Regelbasiertes Complex Event Processing

Zusammenfassung
Es gibt zwei Anwendungsbereiche regelbasierter Techniken beim Complex Event Processing: die regelbasierte Erkennung von komplexen Ereignissen und die regelbasierte Entscheidungsfindung bei der Reaktion auf ein erkanntes komplexes Ereignis.
Ulrich Hedtstück

Kapitel 9. Softwarekonzepte für das Complex Event Processing

Zusammenfassung
Eine Software für das Complex Event Processing ist in die IT-Landschaft integriert, in der das CEP für die Lösung von Spezialaufgaben eingesetzt wird. Eine CEP-Software wird dauerhaft betrieben und ist eingebettet in vernetzte Strukturen wie Internet, Cloud und betriebsinterne Softwaresysteme. Während in herkömmlicher Software eine vordefinierte Abfolge von Anweisungen ausgeführt wird, muss eine CEP-Software zeitnah auf Ereignisse reagieren, deren Eintreten nicht vorhergesehen werden kann.
Ulrich Hedtstück

Kapitel 10. Abgrenzung des CEP zu anderen Methoden des Data Analytics

Zusammenfassung
Der Begriff Data Analytics umfasst alle Methoden, die aus Daten interessante Informationen herleiten können. Für die Auswertung von Daten gibt es viele unterschiedliche Ansätze wie beispielsweise statistische Analysen oder logische Schlussfolgerungssysteme. Traditionell sind die Daten in einer persistenten Datenbank abgespeichert, aus der mit Hilfe einer Anfragesprache unterschiedliche Informationen extrahiert werden können.
Ulrich Hedtstück

Kapitel 11. Anhang: Prädikatenlogik

Zusammenfassung
In vielen Bereichen der angewandten Informationstechnologie spielen regelbasierte Systeme eine wichtige Rolle. Im Geschäftsprozessmanagement werden mit Hilfe von Geschäftsregeln Entscheidungen getroffen, und im Complex Event Processing werden regelbasiert Ereignismuster erkannt und angemessene Reaktionen in Gang gesetzt.
Ulrich Hedtstück

Backmatter

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