Elaborazione di eventi complessi

Cos'è l'Elaborazione di eventi complessi [CEP]?

L'elaborazione di eventi complessi [CEP], conosciuta anche come elaborazione di eventi, flussi o flussi di eventi, è l'uso della tecnologia per interrogare i dati prima di archiviarli in un database o, in alcuni casi, senza che vengano mai archiviati. L'elaborazione di eventi complessi è uno strumento organizzativo che aiuta ad aggregare molte informazioni diverse e identifica e analizza in tempo reale le relazioni di causa-effetto tra gli eventi. Il CEP confronta continuamente gli eventi in arrivo con uno schema, fornisce informazioni su ciò che sta accadendo e permette di intraprendere proattivamente azioni efficaci.

Gli eventi complessi sono in genere legati a importanti eventi aziendali [come opportunità o minacce], con l'implicazione che verranno affrontati in tempo reale o almeno in qualcosa di prossimo al tempo reale.

Principali aree di applicazione dell'Elaborazione di eventi complessi [CEP]:

• Monitoraggio delle attività aziendali per identificare problemi e opportunità nelle fasi iniziali attraverso il monitoraggio dei processi aziendali e di altre risorse critiche.
• Reti di sensori utilizzate per il monitoraggio di impianti industriali. Queste derivano generalmente da misurazioni numeriche grezze [ad esempio temperatura, fumo].
• Dati di mercato come prezzi di azioni o materie prime; devono essere derivati da diversi eventi e dalle loro relazioni attraverso il CEP.

Gli strumenti più comunemente utilizzati per l'Elaborazione di eventi complessi sono:

• Apache Spark Streaming utilizzato da Databricks
• Apache Flink utilizzato da Data Artisans
• Apache Samza utilizzato da LinkedIn
• Apache Storm utilizzato da Twitter
• 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 [ODM]
• Oracle Stream Analytics e Stream Explore

L'Elaborazione di eventi complessi viene utilizzata principalmente per soddisfare i seguenti requisiti: La latenza deve essere bassa. Il tempo tra l'arrivo di un evento e la sua elaborazione deve essere minimo. Di solito ci si aspetta che sia inferiore a pochi millisecondi, ma in alcuni casi può essere inferiore a un millisecondo. Il volume degli eventi in ingresso al secondo è elevato. Tipicamente, possiamo aspettarci centinaia o addirittura migliaia di eventi al secondo. Gli schemi degli eventi da rilevare sono complessi. Possono ad esempio essere basati su relazioni temporali o spaziali.