Kompleks hændelsesbehandling giver en organisation mulighed for at få præcis indsigt og bruge dem til at forme sine strategier og beslutninger.
Denne effektive teknik hjælper dig med at se det større billede i form af hændelser på højt niveau udvundet fra massive datastrømme.
Det betyder, at du nemt kan opdage trusler og muligheder og reagere på dem på ingen tid.
I sidste ende hjælper det dig med at forbedre din drift, slå konkurrenterne og forblive sikker.
I denne artikel vil jeg tale om kompleks begivenhedsbehandling, dens fordele og anvendelsesmuligheder og andre væsentlige detaljer.
Lad os begynde!
Indholdsfortegnelse
Hvad er kompleks hændelsesbehandling?
Complex event processing (CEP) involverer et sæt teknologier, teknikker og koncepter til at behandle hændelser i realtid fra datastrømme ved deres ankomst og udtrække nyttig information fra dem.
CEP er hændelsesdrevet, da de modtagne hændelsesdata udløser beregningen. Her raffineres de indgående hændelsesdata til et højere niveau eller “komplekse” og nyttige hændelsesdata. Denne proces omfatter ikke kun databehandling, men også aggregering, analyse og sporing af datastrømme for at få indsigt i realtid.
Kompleks hændelsesbehandling har til formål at identificere meningsfulde hændelser som trusler, muligheder osv. i realtid og reagere øjeblikkeligt på dem.
For yderligere at forenkle CEP, lad os forstå, hvordan det hedder.
Begivenhed: Begivenheder bliver ved med at ske i hele en organisation, som kan være både på højt niveau (komplekst og vigtigere) og på lavt niveau (simpelt og mindre vigtigt). En begivenhed kan være beskeder og opslag på sociale medier, tekstbeskeder, telefonopkald, nyheder, afgivne ordrer, salgsemner, børsfeeds, vejrudsigter, temperaturstigninger, trafiksituationer, onlinetrusler, transaktioner og mere.
Komplekse hændelser: Dette er hændelser på højt niveau, der er kritiske for en organisation. Disse begivenheder kan være autoriseret adgang til en applikation eller data, ændring af adgangskode, pengeoverførsel, køb af en aktie osv. Du skal reagere på disse begivenheder med det samme og sikre sikkerheden af dine data og ressourcer.
Behandling: aggregering, analyse og sporing af komplekse data i realtid for at drage meningsfulde konklusioner.
CEP anvendes i kontinuerlige efterretningstjenester og applikationer, der er meget krævende i dag og hjælper med at forbedre beslutningstagning i realtid og opnå situationsbevidsthed. CEP bruges også i sektorer som aktiemarkedshandel, internetdrift, mobile enheder, afsløring af svindel, regeringsefterretninger, transport og mere.
Nogle CEP-applikationer er TIBCO Streaming, IBM event streams, Oracle SOA Suite, Astra Streaming, Aerospike og mere.
Hvordan fungerer kompleks hændelsesbehandling?
Billedkilde: Tibco
CEP er som et værktøjssæt til at udtrække meningsfuld information fra datastrømme. Normalt illustrerer to datastrømme den samme virkelighed på forskellige måder. Det implementerer domæneviden i flere datakilder for at forstå en situation i form af komplekse hændelser og koncepter på højt niveau.
For eksempel kan CEP bruges i cybersikkerhed. Antag, at du modtager en advarsel om uautoriseret systemadgang, og så ser du en besked om en ukendt transaktion. Hvis du kombinerer disse to begivenheder med din viden om cybersikkerhed, kan du konkludere, at onlinesvindel sandsynligvis vil finde sted.
CEP er udviklet til at udlede komplekse begivenheder som dem fra rå information ved hjælp af koncepter og mønstre. Denne teknik hjælper dig med at analysere og korrelere andre enklere hændelser for at afdække komplekse hændelser. Det har til formål at finde ud af meningsfulde detaljer, som virksomheder kan bruge til at træffe relevante, informerede beslutninger.
Kompleks hændelsesbehandling bruger en hændelsesdrevet arkitektur, hvor foruddefinerede hændelser udløser databehandlingsoperationer. Dette er i modsætning til traditionelle modeller, hvor du skal behandle hvert dataobjekt kontinuerligt for at producere resultater.
Her behandler en hændelsesdrevet model kontinuerligt dataobjekter, men genererer kun resultater for brugerdefinerede hændelser. Denne arkitektur har tre komponenter:
- En begivenhed
- En hændelsesbehandlingsmotor
- Handlingen
Kilde: Hazelcast
Du bliver nødt til at definere hændelser og registrere dem ved hjælp af hændelsesbehandlingsmotoren. Derefter skal du finde data og kortlægge dem systematisk til begivenheder. Nu identificerer motoren begivenhederne og kortlægger dem ud fra de definerede kriterier. Systemet indtager datavariabler i forskellige formater og kortlægger dem i nogle foruddefinerede hændelser i henhold til din brugssituation.
Når det er gjort, kan brugere definere bestemte handlinger for disse hændelser. En handling er en funktion, der er oprettet til at modtage indgående hændelser, såsom advarsler.
Så i det næste trin overvåger hændelsesmotoren datastrømmene for definerede hændelser. Når den registrerer disse hændelser, videresender den dem til brugerne og udløser en handling til hændelsesbehandling.
CEP teknikker
CEP bruger forskellige teknikker, herunder:
- Hændelsesfiltrering: Så snart data er modtaget, kan du filtrere hændelser. Det finder sted i begyndelsen af kompleks hændelsesbehandling og kan også gøres i slutningen, når de komplekse hændelser behandles eller opdages. Dette hjælper dig med at eliminere uønskede begivenheder og vælge relevante begivenheder til et bestemt formål. Du kan anvende filtre såsom sværhedsgrad, kategori, tildelte brugere osv.
- Registrering af hændelsesmønster: Denne teknik hjælper dig med at opdage bestemte mønstre i en datastrøm, som kan føre dig til en kompleks hændelse.
- Eventabstraktion: I denne teknik kan du udlede et koncept fra de aggregerede og analyserede data. Dette koncept kan fungere som en samlet idé for andre begreber, der forbinder relaterede begreber som et felt eller en gruppe.
- Hændelsesaggregation & transformation: Hændelsesaggregation er en teknik, der udføres i de indledende faser af CEP. Det er, når du begynder at indsamle og aggregere hændelser fra datastrømme. Det baner vejen for efterfølgende processer som analyse, sporing og så videre. På samme måde involverer begivenhedstransformation at omdanne ustrukturerede, rå informationsstrømme til relevante, vigtige data.
- Hændelseshierarkimodellering: I denne teknik er hændelsesdata organiseret i en form for hierarki for at muliggøre lettere dataanalyse og -behandling.
- Detektion af hændelsesforhold: Denne proces involverer detektering af sammenhænge mellem hændelser baseret på timing, medlemskab, kausalitet osv. Dette hjælper dig med at filtrere relaterede hændelser fra og fortsætte med det større koncept.
Fordele ved kompleks begivenhedsbehandling
Kompleks hændelsesbehandling giver mange fordele for brugerne. Nogle af dem er:
Få indsigt på højt niveau
Med CEP kan du syntetisere forretningsdata fra domæneviden og rådata. det giver dig mulighed for at organisere data i hændelser på højt niveau baseret på forskellige kontekster, tidsrammer og relationer inden for disse data.
Således kan du bruge indsigt på højt niveau til at forstå afgørende ting om din drift, forretning, marked, kunder og konkurrenter.
Dette vil hjælpe dig med at lave bedre forretningsstrategier og skabe mere nyttige produkter og tjenester til dine kunder. Derudover kan du være på forkant med dine konkurrenter og dominere markedet.
Effektiv hændelsesreaktion
CEP gør det muligt for organisationer at reagere proaktivt på trusler i realtid. Dette bliver muligt ved at analysere data på højt niveau fra rå, ustruktureret information fra forskellige kilder.
Således kan du hurtigt afskrække truslerne, når du stadig har tid, og holde dine data og systemer sikre mod onlineangreb.
Horisontal skalerbarhed
Da du kan behandle en høj datamængde med effektivitet, kan du også skalere dine computerressourcer efter behov. Open source-tjenester som Kubernetes og offentlige skyer som AWS kan ganske nemt afslutte og replikere behandlingsknuder. Således kan du hoste dine CEP-applikationer på disse infrastrukturer og skalere dine ressourcer nemt og hurtigt baseret på krav.
Høj ydeevne
Fordeling af data mellem medarbejder-/arbejderknudepunkter er afgørende i en Big Data-ramme. CEP hjælper med at partitionere og distribuere data effektivt mellem disse noder. Dette gør det muligt for disse rammer at opnå højere ydeevne ved at implementere databehandlingslogik parallelt. Det betyder, at flere data kan behandles samtidigt, hvilket igen øger effektiviteten.
Lav latenstid
CEP-motorer er kendt for databehandling med lav latens og producerer data i realtid, der er opdaterede og relevante. Den stræber også efter at minimere højere IO-omkostninger ved at holde data i hukommelsen på et minimum.
Forbedret forretningslogik
Da CEP hjælper dig med at få meningsfuld information ud af rådata, kan du bruge disse data til at forbedre din forretningslogik. Du kan vurdere forskellige aspekter af din virksomhed, herunder den overordnede præstation, strategier, medarbejderbidrag, kundekreds, omsætning og fremtidige omfang. På denne måde kan du finde ineffektivitet hurtigere og arbejde på at forbedre din forretningslogik, hvilket kan give bedre resultater.
Bedre forudsigelser
Ved omhyggeligt at analysere de indsamlede data ved hjælp af CEP, bliver det nemmere for dig at bestemme, i hvilken retning din virksomhed går. Du kan lave bedre forudsigelser ved at bruge den opnåede indsigt og planlægge din virksomhed derefter. Dette kan være med til at øge dine chancer for succes.
Sparer tid
Hver virksomhed beskæftiger sig med en enorm mængde data, men ikke alle er værdifulde. Mange af disse data vil være irrelevante, forældede, ufuldstændige og ubrugelige for din virksomhed. Også mange mindre data vil antyde en enkelt idé eller begivenhed.
På dette tidspunkt har du brug for et system, der kan adskille kvalitetsdata og kombinere lignende data for at udtrække meningsfuld information. CEP gør præcis det.
Kompleks hændelsesbehandling vs. hændelsesstrømbehandling
Complex Event Processing (CEP) og Event Stream Processing (ESP) kan ligne hinanden og kan nogle gange bruges i flæng. De er dog ikke identiske.
Traditionel hændelsesstreaming involverer en enkelt datastrøm, der ankommer på et givet tidspunkt. Kort sagt indsamler den én begivenhed ad gangen, som et klik eller en transaktion, der finder sted på et websted. Den analyserer derefter denne hændelse og behandler den, så du kan reagere på den.
For eksempel kan en ESP-løsning analysere en prisdatastrøm for at give brugeren mulighed for at beslutte, om de vil sælge eller købe en aktie.
Generelt inkluderer ESP-værktøjer ikke hændelseshierarki eller kausalitet.
På den anden side er kompleks databehandling mere som en avanceret version af ESP. Den indsamler flere datastrømme for at detektere en bestemt hændelse. Det involverer også kompleks hændelsesdetektion og -behandling.
Brug tilfælde af kompleks hændelsesbehandling
Du kan anvende kompleks begivenhedsbehandling i forskellige brancher og use cases. Generelt bruges det i tilfælde, der involverer store hændelsesvolumener og lave latenskrav (helst i millisekunder). Nogle anvendelsestilfælde er:
Svindel opdagelse og forebyggelse
Komplekse hændelsesbehandlingsfunktioner giver virksomheder og institutioner mulighed for at opdage svigagtige aktiviteter ved at overvåge forskellige mønstre og spore hændelser i realtid. For eksempel kan du kombinere nye enhedslogin med adgangskodeændringer for at designe en kompleks begivenhed.
Dette vil hjælpe dig med at markere mistænkelig eller svigagtig aktivitet, så du kan træffe forebyggende handlinger til tiden og afskrække onlinetrusler. Du kan også kombinere adskillige svindeladvarsler til en hændelse på højt niveau for at opdage et systemomfattende onlinebrud.
Derudover bruges CEP i firewallsystemer til at opdage uregelmæssigheder ved hjælp af maskinlæring.
Stærkt regulerede industrier som banker, sundhedsinstitutioner, forsvar osv. kan bruge CEP til at identificere og afbøde trusler og holde deres data og drift sikre.
Hardware Design
CEP blev oprindeligt introduceret til at designe computerchips. Dette gør det muligt for ingeniører at finde ud af hændelser på lavt niveau, der forekommer i den rigtige fysiske hardware baseret på chippens instruktioner og design på registerniveau.
Markedsføring
CEP kan være yderst nyttig i marketingbranchen. Virksomheder kan bruge det til at forstå deres marked og kunder og designe effektive marketingstrategier for at tiltrække flere besøgende til deres tilbud. Det hjælper dem også med målrettede annoncer baseret på seernes profiler.
Personalisering er afgørende for moderne kunder i stedet for vage, tilfældige produkter eller tjenester. CEP hjælper dig med det ved at lade dig spore og analysere kundernes købsadfærd.
For eksempel kan e-handelsvirksomheder bruge CEP til at give personlige anbefalinger i realtid baseret på deres indkøbsvaner, ferier, årstider, sociale netværksaktiviteter og GPS-data. En stor ting ved CEP er, at det kan kombinere flere datakilder med historiske data for at give dybere indsigt.
Forudsigende analyse
CEP er en del af det prædiktive analytiske økosystem, da du kan aggregere og analysere massive datamængder fra forskellige kilder og lave forudsigelser.
Ved at kombinere forskellige begivenheder fra sociale medier, salg, GPS-streams osv., vil du være i stand til at forudsige afgørende begivenheder, der kan påvirke din virksomhed. Du kan også lave strategier for at tilpasse dig disse påvirkninger og forblive relevant i branchen.
For eksempel, da covid-19 ramte verden, kunne virksomheder analysere massive data fra netværkssider som Twitter og apotekssalg for at forudsige begivenheder. Det kunne hjælpe dem med at forme deres tilbud på en sådan måde, at de kan hjælpe deres forbrugere i dette scenarie.
IoT
Kompleks hændelsesbehandling kan bruges i Internet of Things (IoT). Da den kombinerer data fra forskellige kilder, kan den transformere hele processen med at indsamle IoT-baserede sensorstrømme for at muliggøre overvågning i realtid, fejlfinding og analyser.
Eksempel: Ved at kombinere data fra ventilatorer, lys, alarmer, varmeenheder og andre enheder i en smart bygning, du har lejet, kan du forudsige, hvordan beboerne bruger ressourcerne og optimere brugen.
Børshandel
Ved at bruge en CEP-baseret applikation eller tjeneste kan du bestemme de seneste aktiekurser, finde mønstre og korrelere dem med disse mønstre. Det giver dig mulighed for at beslutte, om du vil udløse en salgs- eller købsbeslutning. Dette øger dine chancer for succes sammenlignet med den, hvor du tilfældigt træffer beslutninger eller selv udfører beregninger, hvilket tager tid og kan involvere fejl.
Forudsigende vedligeholdelse
Du kan bruge CEP til forudsigelig vedligeholdelse af store genstande som flyvemaskiner og vindmøller og også til sensorer i en produktionsfacilitet. Ved regelmæssigt at overvåge og analysere data kan du opdage mønstre, der indikerer behovet for vedligeholdelse eller nedlukning af udstyr, maskine eller et system.
Andre anvendelser
- CEP bruges også i autonome køretøjer. Sensorerne, der bruges i dem, kan levere data for at gøre det muligt for CEP-systemet, der er integreret i bilen, at genkende start- eller stopskilte. Systemet kan også måle distancen og vejfugten for at justere bilens acceleration.
- I supply chain management bruges CEP til at beregne lagerbeholdning i realtid baseret på (Radio Frequency Identification) RFID.
- Operational Intelligence (OI)-tjenester bruger CEP til at give bedre indsigt i driften ved at analysere hændelsesdata og live-feeds og korrelere dataene med historiske data.
- CEP bruges i Business Process Management (BPM) til at tilpasse og optimere til det operationelle miljø.
Konklusion
Complex event processing (CEP) giver dig mulighed for at få meningsfuld information og træffe bedre planlægning og beslutninger ved at indsamle, organisere, analysere og spore rådata fra flere kilder.
Således er CEP nyttig i forskellige scenarier såsom digital markedsføring, aktiemarkedshandel, opdagelse og forebyggelse af svindel, lave præcise forudsigelser og mere.
Du kan også læse avancerede analyser og deres betydning for din virksomhed.