複合イベント処理
Databricks 無料トライアル
複合イベント処理(CEP)とは
複合イベント処理(CEP)とは、イベント処理、ストリーム処理、あるいはイベントストリーム処理とも呼ばれ、データベースにデータを格納する前か、場合によっては格納せずに、データを照会する技術を使用した処理です。複合イベント処理は、多くの異なる情報を集約するのに有用で、イベント間の因果関係をリ アルタイムで特定、分析する整理ツールです。CEPでは連続的に収集されるイベントをパターンと照合し、イベント内容についての洞察の提供、効果的なアクションの積極的な実行を可能にします。複合イベントは、リアルタイムまたはリアルタイムに近い形での対応が求められ、一般的に重要なビジネスイベント(機会や脅威など)に関連します。
複合イベント処理(CEP)を使用する主な用途
- ビジネスアクティビティの監視:業務プロセスや他の重要なリソースを監視することで、問題やビジネスチャンスの早期発見を目指します。
- センサネットワーク:産業設備の監視に使用します。これらは通常、生の測定値(温度、煙など)から導き出します。
- 市場データ:株価や物価などの市場データは、CEPを介して複数のイベントとその関係から導出する必要があります。
複合イベント処理に使用される一般的なツール
- データブリックスのApache Sparkストリーミング
- Data ArtisansのApache Flink
- LinkedInのApache Samza
- TwitterのApache Storm
- Hadoop/MapReduce.
- Amazon Kinesis Analytics
- Microsoft Azure Stream Analytics、Microsoft Stream Insight
- 富士通のソフトウェア製品 Interstage Big Data Complex Event Processing Server
- IBM Streams、IBM Operational Decision Manager(ODM)
- Oracle Stream Analytics、Oracle Stream Explorer
複合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。
低レイテンシが必要不可欠である:レイテンシは、通常、数ミリ秒以下であることが想定されますが、イベントの到着から処理までの時間がわずか1ミリ秒以下ということもあります。1 秒あたりの入力イベントのボリュームがかなり高い:通常、1秒間に数百、あるいは数千のイベントが発生することが予想されます。検出されるイベントパターンは、時間的または空間的相関関係に依拠するような複雑なパターンになっています。