Avansert hendelseshåndtering gir organisasjoner verdifull innsikt som kan brukes til å forme strategier og beslutninger.
Denne effektive metoden hjelper deg med å se det overordnede bildet gjennom hendelser på høyt nivå som stammer fra store datastrømmer.
Dette innebærer at du raskt kan identifisere både trusler og muligheter, og reagere på dem umiddelbart.
Dette vil i sin tur bidra til å forbedre driften, overgå konkurrentene og opprettholde sikkerheten.
I denne artikkelen skal vi utforske kompleks hendelseshåndtering, dens fordeler, bruksområder, samt andre viktige detaljer.
La oss begynne!
Hva er kompleks hendelseshåndtering?
Kompleks hendelseshåndtering (CEP) omfatter et sett med teknologier, metoder og prinsipper for å bearbeide sanntidshendelser fra datastrømmer når de oppstår, og for å trekke ut brukbar informasjon fra dem.
CEP er hendelsesdrevet, da de mottatte hendelsesdataene utløser prosessen. Her blir innkommende hendelsesdata foredlet til et høyere, mer «komplekst» og nyttig datanivå. Denne prosessen involverer ikke bare databehandling, men også aggregering, analyse og sporing av datastrømmer for å generere sanntidsinnsikt.
Målet med kompleks hendelseshåndtering er å identifisere betydningsfulle hendelser, som trusler og muligheter, i sanntid og reagere på dem umiddelbart.
For å gjøre CEP enda enklere, la oss se nærmere på selve begrepet.
Hendelse: Hendelser forekommer kontinuerlig i en organisasjon og kan være av både høyt (komplekse og viktigere) og lavt (enklere og mindre viktige) nivå. En hendelse kan være meldinger og innlegg på sosiale medier, tekstmeldinger, telefonsamtaler, nyhetsoppdateringer, bestillinger, salgshenvendelser, børskurser, værmeldinger, temperaturøkninger, trafikksituasjoner, nettbaserte trusler, transaksjoner og mer.
Komplekse hendelser: Dette er hendelser på høyt nivå som er avgjørende for en organisasjon. Disse hendelsene kan inkludere autorisert tilgang til en applikasjon eller data, passordendringer, pengeoverføringer, aksjekjøp og lignende. Det er viktig å reagere raskt på disse hendelsene for å sikre sikkerheten til data og ressurser.
Håndtering: Innebærer aggregering, analyse og sporing av komplekse data i sanntid for å trekke ut meningsfulle konklusjoner.
CEP benyttes i kontinuerlige etterretningstjenester og applikasjoner som krever rask respons, og bidrar til å forbedre sanntidsbeslutninger og situasjonsforståelse. CEP brukes også i sektorer som aksjemarkedshandel, internettdrift, mobile enheter, svindeloppdagelse, offentlig etterretning, transport og mer.
Eksempler på CEP-applikasjoner inkluderer TIBCO Streaming, IBM event streams, Oracle SOA Suite, Astra Streaming og Aerospike.
Hvordan fungerer kompleks hendelseshåndtering?
Bildekilde: Tibco
CEP fungerer som et verktøysett for å utvinne meningsfull informasjon fra datastrømmer. Vanligvis illustrerer to datastrømmer den samme virkeligheten på forskjellige måter. Det anvender domenekunnskap på tvers av flere datakilder for å forstå en situasjon gjennom komplekse hendelser og konsepter på høyt nivå.
For eksempel kan CEP brukes innen cybersikkerhet. Anta at du mottar et varsel om uautorisert systemtilgang og deretter ser en melding om en ukjent transaksjon. Ved å kombinere disse to hendelsene med din kunnskap om cybersikkerhet, kan du konkludere med at et forsøk på nettsvindel er sannsynlig.
CEP er utviklet for å utlede komplekse hendelser fra råinformasjon ved å bruke konsepter og mønstre. Denne teknikken hjelper deg med å analysere og korrelere enklere hendelser for å avdekke de komplekse. Målet er å finne betydningsfull informasjon som virksomheter kan bruke til å ta informerte beslutninger.
Kompleks hendelseshåndtering benytter en hendelsesdrevet arkitektur der forhåndsdefinerte hendelser utløser databehandlingsoperasjoner. Dette skiller seg fra tradisjonelle modeller der hvert dataobjekt må behandles kontinuerlig for å generere resultater.
I en hendelsesdrevet modell behandles dataobjekter kontinuerlig, men resultater genereres kun for brukerdefinerte hendelser. Denne arkitekturen har tre hovedkomponenter:
- En hendelse
- En hendelsesbehandlingsmotor
- En handling
Kilde: Hasselcast
Først må hendelser defineres og registreres ved hjelp av hendelsesbehandlingsmotoren. Deretter må data identifiseres og systematisk tilordnes til hendelser. Motoren identifiserer hendelsene og kartlegger dem basert på de definerte kriteriene. Systemet vil motta datavariabler i forskjellige formater og knytte dem til forhåndsdefinerte hendelser i henhold til bruksområdet.
Etter dette kan brukerne definere spesifikke handlinger for disse hendelsene. En handling er en funksjon som er laget for å motta innkommende hendelser som varsler.
Deretter vil hendelsesmotoren overvåke datastrømmene for de definerte hendelsene. Når den oppdager en slik hendelse, videresendes den til brukerne, og en handling for hendelsesbehandling utløses.
CEP-teknikker
CEP benytter ulike teknikker, inkludert:
- Hendelsesfiltrering: Hendelser kan filtreres så snart data mottas. Dette gjøres i begynnelsen av kompleks hendelseshåndtering og kan også utføres på slutten, etter at komplekse hendelser er behandlet eller oppdaget. Dette bidrar til å eliminere uønskede hendelser og velge ut relevante hendelser for et bestemt formål. Det er mulig å bruke filtre som alvorlighetsgrad, kategori eller tilordnede brukere.
- Deteksjon av hendelsesmønster: Denne teknikken hjelper deg med å identifisere spesifikke mønstre i en datastrøm, som kan lede til en kompleks hendelse.
- Hendelsesabstraksjon: Her utledes et konsept fra de aggregerte og analyserte dataene. Dette konseptet kan fungere som en overordnet idé for andre konsepter, og koble sammen relaterte konsepter som et felt eller en gruppe.
- Hendelsesaggregering og transformasjon: Hendelsesaggregering utføres i de første stadiene av CEP og innebærer å samle hendelser fra datastrømmer. Dette legger til rette for de påfølgende prosessene som analyse og sporing. Hendelsestransformasjon innebærer på samme måte å konvertere ustrukturerte, rå informasjonsstrømmer til relevante og viktige data.
- Hendelseshierarkimodellering: Her organiseres hendelsesdata i et hierarki for å forenkle dataanalyse og prosessering.
- Deteksjon av hendelsesforhold: Denne prosessen innebærer å identifisere sammenhenger mellom hendelser basert på tidspunkt, tilhørighet, årsakssammenheng og andre faktorer. Dette hjelper deg med å filtrere ut relaterte hendelser og fokusere på det overordnede konseptet.
Fordeler med kompleks hendelseshåndtering
Kompleks hendelseshåndtering gir brukerne en rekke fordeler, inkludert:
Få innsikt på høyt nivå
Med CEP er det mulig å syntetisere forretningsdata fra domenekunnskap og rådata. Dette gjør at data kan organiseres i hendelser på høyt nivå basert på kontekst, tidsrammer og relasjoner i dataene.
Innsikt på høyt nivå kan brukes til å forstå viktige aspekter ved din virksomhet, markedet, kunder og konkurrenter.
Dette vil hjelpe deg med å utforme bedre forretningsstrategier og utvikle mer nyttige produkter og tjenester. I tillegg kan du ligge et skritt foran konkurrentene og dominere markedet.
Effektiv hendelsesrespons
CEP lar organisasjoner reagere proaktivt på trusler i sanntid ved å analysere data på høyt nivå fra rå, ustrukturert informasjon fra ulike kilder.
Dette gir mulighet til raskt å avverge trusler og beskytte data og systemer mot nettangrep.
Horisontal skalerbarhet
Siden store datamengder kan behandles effektivt, er det mulig å skalere dataressursene etter behov. Åpen kildekode-tjenester som Kubernetes og offentlige skyplattformer som AWS gjør det enkelt å avslutte og replikere behandlingsnoder. Dette muliggjør hosting av CEP-applikasjoner på disse infrastrukturene og rask og enkel skalering av ressurser basert på kravene.
Høy ytelse
Distribusjon av data mellom ansatte/arbeidsnoder er avgjørende i et Big Data-rammeverk. CEP hjelper til med å partisjonere og distribuere data effektivt mellom disse nodene. Dette gjør at rammene kan oppnå høyere ytelse ved å implementere databehandlingslogikk parallelt. Dette betyr at mer data kan behandles samtidig, noe som igjen øker effektiviteten.
Lav ventetid
CEP-motorer er kjent for lav latens databehandling og genererer sanntidsdata som er oppdaterte og relevante. Det jobbes også for å minimere høye IO-kostnader ved å holde dataene i minnet på et minimum.
Forbedret forretningslogikk
Siden CEP hjelper deg med å få verdifull informasjon fra rådata, kan denne informasjonen brukes til å forbedre forretningslogikken. Det er mulig å vurdere ulike aspekter ved virksomheten, inkludert den generelle ytelsen, strategier, ansattes bidrag, kundegrunnlag, inntekter og fremtidige muligheter. Dette gjør det mulig å identifisere ineffektivitet raskere og jobbe med å forbedre forretningslogikken for bedre resultater.
Bedre spådommer
Ved grundig analyse av data samlet inn med CEP, blir det enklere å vurdere hvilken retning virksomheten beveger seg. Med den nye innsikten er det mulig å lage bedre spådommer og planlegge virksomheten deretter, noe som kan bidra til å øke sjansen for suksess.
Sparer tid
Alle virksomheter håndterer store mengder data, men ikke alle data er verdifulle. Mange av dataene er irrelevante, utdaterte, ufullstendige og ubrukelige for virksomheten. I tillegg kan mange mindre datapunkt antyde en enkelt idé eller hendelse.
Det er viktig med et system som kan skille ut kvalitetsdata og kombinere lignende data for å utvinne verdifull informasjon. CEP gjør nettopp det.
Kompleks hendelseshåndtering vs. hendelsesstrømbehandling
Kompleks hendelseshåndtering (CEP) og hendelsesstrømbehandling (ESP) kan se like ut og brukes noen ganger om hverandre, men de er ikke identiske.
Tradisjonell hendelsesstrømbehandling innebærer at en enkelt datastrøm ankommer på et bestemt tidspunkt. Enkelt sagt samles én hendelse om gangen, som et klikk eller en transaksjon på et nettsted. Denne hendelsen analyseres og behandles for at du skal kunne svare på den.
For eksempel kan en ESP-løsning analysere en prisdatastrøm for å la brukeren bestemme om de vil selge eller kjøpe en aksje.
Generelt inkluderer ikke ESP-verktøy hendelseshierarki eller årsakssammenheng.
På den annen side er kompleks databehandling som en mer avansert versjon av ESP. Den samler inn flere datastrømmer for å oppdage en bestemt hendelse og involverer kompleks hendelsesdeteksjon og prosessering.
Bruksområder for kompleks hendelseshåndtering
Kompleks hendelseshåndtering har mange bruksområder på tvers av ulike bransjer. Det brukes spesielt i situasjoner som involverer store hendelsesvolumer og krav til lav ventetid (helst i millisekunder). Noen bruksområder er:
Oppdagelse og forebygging av svindel
Komplekse hendelsesbehandlingsfunksjoner lar virksomheter og institusjoner oppdage uredelig aktivitet ved å overvåke ulike mønstre og spore hendelser i sanntid. For eksempel kan nye enhetsinnlogginger kombineres med passordendringer for å utløse en kompleks hendelse.
Dette vil hjelpe med å flagge mistenkelig eller uredelig aktivitet, slik at forebyggende tiltak kan iverksettes i tide for å avverge nettrusler. Det er også mulig å kombinere flere svindelvarsler til en hendelse på høyt nivå for å oppdage brudd i hele systemet.
I tillegg brukes CEP i brannmursystemer for å oppdage avvik ved hjelp av maskinlæring.
Strengt regulerte bransjer som banker, helseinstitusjoner og forsvarsindustrien kan bruke CEP for å identifisere og redusere trusler og beskytte sine data og drift.
Maskinvaredesign
CEP ble opprinnelig introdusert for å designe databrikker. Dette gjør det mulig for ingeniører å identifisere hendelser på lavt nivå som oppstår i den fysiske maskinvaren basert på brikkens instruksjoner og design på registernivå.
Markedsføring
CEP kan være svært nyttig i markedsføringsindustrien. Virksomheter kan bruke det til å forstå markedet og kundene, og utvikle effektive markedsføringsstrategier for å tiltrekke flere besøkende til sine tilbud. Det hjelper også med målrettede annonser basert på brukernes profiler.
Personalisering er avgjørende for moderne kunder i stedet for generelle og tilfeldige produkter eller tjenester. CEP hjelper deg med dette ved å gjøre det mulig å spore og analysere kundenes kjøpsatferd.
For eksempel kan nettbutikker bruke CEP for å gi personlige anbefalinger i sanntid basert på kundenes handlemønstre, ferier, årstider, sosiale nettverksaktiviteter og GPS-data. En stor fordel med CEP er at den kan kombinere flere datakilder med historiske data for å gi dypere innsikt.
Prediktiv analyse
CEP er en del av det prediktive analyseøkosystemet, siden store datamengder fra ulike kilder kan samles og analyseres for å lage spådommer.
Ved å kombinere ulike hendelser fra sosiale medier, salg og GPS-strømmer kan du forutse viktige hendelser som kan påvirke virksomheten. Det er også mulig å utvikle strategier for å tilpasse seg disse virkningene og forbli relevant i bransjen.
For eksempel, da COVID-19 traff verden, kunne virksomheter analysere store datamengder fra nettverk som Twitter og apoteksalg for å forutsi hendelser og forme sine tilbud slik at de kunne hjelpe forbrukerne i den nye situasjonen.
IoT
Kompleks hendelseshåndtering kan brukes i tingenes internett (IoT). Ved å kombinere data fra ulike kilder kan den transformere hele prosessen med å samle inn sensorstrømmer fra IoT for å muliggjøre sanntidsovervåking, feilsøking og analyse.
Et eksempel er å kombinere data fra vifter, lys, alarmer, varmeenheter og andre enheter i en smart bygning for å forutsi ressursbruk og optimalisere bruken.
Aksjehandel
Ved bruk av en CEP-basert applikasjon eller tjeneste er det mulig å analysere de siste aksjekursene, identifisere mønstre og korrelere dem. Dette gjør det mulig å ta informerte beslutninger om å selge eller kjøpe aksjer, og øker sjansene for suksess i forhold til å ta tilfeldige avgjørelser eller utføre egne beregninger, noe som tar tid og kan være feilaktig.
Prediktivt vedlikehold
CEP kan brukes i prediktivt vedlikehold for store objekter som fly og vindmøller, samt for sensorer i en produksjonsfabrikk. Ved å overvåke og analysere data regelmessig, kan det identifiseres mønstre som indikerer behov for vedlikehold eller nedstenging av utstyr, maskiner eller et system.
Annen bruk
- CEP brukes også i selvkjørende biler. Sensorene kan levere data slik at CEP-systemet i bilen kan gjenkjenne start- og stoppskilt, måle avstand og veifuktighet for å justere akselerasjon.
- I forsyningskjedestyring brukes CEP for å beregne varelager i sanntid basert på RFID.
- Tjenester innen driftsintelligens (OI) bruker CEP for å gi bedre innsikt i driften ved å analysere hendelsesdata og live feeds og korrelere dataene med historiske data.
- CEP brukes i Business Process Management (BPM) for å justere og optimalisere det operative miljøet.
Konklusjon
Kompleks hendelseshåndtering (CEP) gir verdifull informasjon og grunnlag for bedre planlegging og beslutninger ved å samle, organisere, analysere og spore rådata fra flere kilder.
CEP er nyttig i en rekke scenarier, inkludert digital markedsføring, aksjehandel, oppdagelse og forebygging av svindel, nøyaktige spådommer og mer.
Du kan også lese om avansert analyse og dens betydning for virksomheten din.