Dekoding av kompleks hendelsesbehandling på enklere vilkår

Kompleks hendelsesbehandling lar en organisasjon få nøyaktig innsikt og bruke dem til å forme sine strategier og beslutninger.

Denne effektive teknikken hjelper deg å se det større bildet i form av hendelser på høyt nivå hentet fra massive datastrømmer.

Dette betyr at du enkelt kan oppdage trusler og muligheter og svare på dem på kort tid.

Til syvende og sist hjelper det deg med å forbedre driften, slå konkurrentene og holde deg trygg.

I denne artikkelen vil jeg snakke om kompleks hendelsesbehandling, dens fordeler og brukstilfeller og andre viktige detaljer.

La oss begynne!

Hva er kompleks hendelsesbehandling?

Complex event processing (CEP) involverer et sett med teknologier, teknikker og konsepter for å behandle sanntidshendelser fra datastrømmer ved ankomst og trekke ut nyttig informasjon fra dem.

CEP er hendelsesdrevet siden hendelsesdataene som mottas utløser beregningen. Her raffineres innkommende hendelsesdata til et høyere nivå eller «komplekse» og nyttige hendelsesdata. Denne prosessen omfatter ikke bare databehandling, men også aggregering, analysering og sporing av datastrømmer for å få innsikt i sanntid.

Kompleks hendelsesbehandling tar sikte på å identifisere meningsfulle hendelser som trusler, muligheter osv. i sanntid og svare umiddelbart på dem.

For å forenkle CEP ytterligere, la oss forstå hvordan det heter.

Begivenhet: Begivenheter fortsetter å skje i en organisasjon, som kan være både på høyt nivå (komplekst og viktigere) og på lavt nivå (enklere og mindre viktig). En hendelse kan være meldinger og innlegg på sosiale medier, tekstmeldinger, telefonsamtaler, nyheter, bestillinger, salgsemner, børsfeeder, værmeldinger, temperaturstigninger, trafikksituasjoner, trusler på nettet, transaksjoner og mer.

Komplekse hendelser: Dette er hendelser på høyt nivå som er kritiske for en organisasjon. Disse hendelsene kan være autorisert tilgang til en applikasjon eller data, passordendring, pengeoverføring, kjøp av aksjer osv. Du må svare på disse hendelsene umiddelbart og sørge for sikkerheten til dine data og ressurser.

Behandling: aggregerer, analyserer og sporer komplekse data i sanntid for å trekke meningsfulle konklusjoner.

CEP brukes i kontinuerlig etterretningstjenester og applikasjoner som er svært krevende i dag og bidrar til å forbedre sanntids beslutningstaking og få situasjonsbevissthet. CEP brukes også i sektorer som aksjemarkedshandel, internettdrift, mobile enheter, svindeloppdagelse, statlig etterretning, transport og mer.

Noen CEP-applikasjoner er TIBCO Streaming, IBM event streams, Oracle SOA Suite, Astra Streaming, Aerospike og mer.

Hvordan fungerer kompleks hendelsesbehandling?

Bildekilde: Tibco

CEP er som et verktøysett for å trekke ut meningsfull informasjon fra datastrømmer. Vanligvis illustrerer to datastrømmer den samme virkeligheten på forskjellige måter. Den implementerer domenekunnskap i flere datakilder for å forstå en situasjon i form av komplekse hendelser og konsepter på høyt nivå.

For eksempel kan CEP brukes i cybersikkerhet. Anta at du mottar et varsel om uautorisert systemtilgang, og så ser du en melding om en ukjent transaksjon. Hvis du kombinerer disse to hendelsene med kunnskapen din om cybersikkerhet, kan du konkludere med at nettsvindel sannsynligvis vil skje.

CEP er utviklet for å utlede komplekse hendelser som dem fra rå informasjon ved å bruke konsepter og mønstre. Denne teknikken hjelper deg med å analysere og korrelere andre enklere hendelser for å avdekke komplekse hendelser. Den har som mål å finne ut meningsfulle detaljer som bedrifter kan bruke til å ta relevante, informerte beslutninger.

Kompleks hendelsesbehandling bruker en hendelsesdrevet arkitektur der forhåndsdefinerte hendelser utløser databehandlingsoperasjoner. Dette i motsetning til tradisjonelle modeller, hvor du må behandle hvert dataobjekt kontinuerlig for å produsere resultater.

Her behandler en hendelsesdrevet modell kontinuerlig dataobjekter, men genererer resultater kun for brukerdefinerte hendelser. Denne arkitekturen har tre komponenter:

• En hendelse
• En hendelsesbehandlingsmotor
• Handlingen

Kilde: Hasselcast

Du må definere hendelser og registrere dem ved hjelp av hendelsesbehandlingsmotoren. Deretter må du finne data og kartlegge dem systematisk til hendelser. Nå identifiserer motoren hendelsene og kartlegger dem basert på de definerte kriteriene. Systemet vil ta inn datavariabler i forskjellige formater og kartlegge dem til noen forhåndsdefinerte hendelser i henhold til din brukssituasjon.

Når det er gjort, kan brukere definere bestemte handlinger for disse hendelsene. En handling er en funksjon som er opprettet for å motta innkommende hendelser som varsler.

Så i neste trinn overvåker hendelsesmotoren datastrømmene for definerte hendelser. Når den oppdager disse hendelsene, videresender den dem til brukere og utløser en handling for hendelsesbehandling.

CEP-teknikker

CEP bruker ulike teknikker, inkludert:

• Hendelsesfiltrering: Så snart dataene er mottatt, kan du filtrere hendelser. Det finner sted i begynnelsen av kompleks hendelsesbehandling og kan også gjøres på slutten når de komplekse hendelsene blir behandlet eller oppdaget. Å gjøre dette hjelper deg med å eliminere uønskede hendelser og velge relevante hendelser for et bestemt formål. Du kan bruke filtre som alvorlighetsgrad, kategori, tilordnede brukere osv.

• Deteksjon av hendelsesmønster: Denne teknikken hjelper deg med å oppdage visse mønstre i en datastrøm, som kan føre deg til en kompleks hendelse.
• Eventabstraksjon: I denne teknikken kan du utlede et konsept fra de aggregerte og analyserte dataene. Dette konseptet kan fungere som en samlet idé for andre konsepter, og koble sammen relaterte konsepter som et felt eller gruppe.
• Hendelseaggregering og transformasjon: Hendelseaggregering er en teknikk som utføres i de innledende stadiene av CEP. Det er når du begynner å samle inn og samle hendelser fra datastrømmer. Det baner vei for påfølgende prosesser som analyse, sporing og så videre. På samme måte innebærer hendelsestransformasjon å gjøre ustrukturerte, rå informasjonsstrømmer til relevante, viktige data.
• Hendelseshierarkimodellering: I denne teknikken er hendelsesdata organisert i et slags hierarki for å muliggjøre enklere dataanalyse og prosessering.
• Deteksjon av hendelsesforhold: Denne prosessen innebærer å oppdage sammenhenger mellom hendelser basert på timing, medlemskap, årsakssammenheng, osv. Dette hjelper deg med å filtrere ut relaterte hendelser og fortsette med det større konseptet.

Fordeler med kompleks hendelsesbehandling

Kompleks hendelsesbehandling gir mange fordeler for brukerne. Noen av dem er:

Få innsikt på høyt nivå

Med CEP kan du syntetisere forretningsdata fra domenekunnskap og rådata. det vil tillate deg å organisere data i hendelser på høyt nivå basert på ulike kontekster, tidsrammer og relasjoner innenfor disse dataene.

Dermed kan du bruke innsikt på høyt nivå for å forstå viktige ting om din virksomhet, virksomhet, marked, kunder og konkurrenter.

Dette vil hjelpe deg med å lage bedre forretningsstrategier og skape mer nyttige produkter og tjenester for kundene dine. I tillegg kan du ligge i forkant av konkurrentene dine og dominere markedet.

Effektiv hendelsesrespons

CEP gjør det mulig for organisasjoner å reagere proaktivt på trusler i sanntid. Dette blir mulig ved å analysere data på høyt nivå fra rå, ustrukturert informasjon fra forskjellige kilder.

Dermed kan du raskt avskrekke truslene når du fortsatt har tid og holde dataene og systemene dine trygge mot angrep på nettet.

Horisontal skalerbarhet

Siden du kan behandle et høyt datavolum med effektivitet, kan du også skalere dataressursene dine etter behov. Åpen kildekode-tjenester som Kubernetes og offentlige skyer som AWS kan terminere og replikere behandlingsnoder ganske enkelt. Dermed kan du være vert for CEP-applikasjonene dine på disse infrastrukturene og skalere ressursene dine enkelt og raskt basert på krav.

Høy ytelse

Distribuering av data mellom ansatt/arbeidernoder er avgjørende i et Big Data-rammeverk. CEP hjelper til med å partisjonere og distribuere data effektivt mellom disse nodene. Dette gjør at disse rammene kan oppnå høyere ytelse ved å implementere databehandlingslogikk parallelt. Dette betyr at flere data kan behandles samtidig, noe som igjen øker effektiviteten.

Lav ventetid

CEP-motorer er kjent for databehandling med lav latens og produserer data i sanntid som er oppdatert og relevant. Den streber også etter å minimere høyere IO-kostnader ved å opprettholde data i minnet til et minimum.

Forbedret forretningslogikk

Ettersom CEP hjelper deg å få meningsfull informasjon ut av rådata, kan du bruke disse dataene til å forbedre forretningslogikken din. Du kan vurdere ulike aspekter ved virksomheten din, inkludert den generelle ytelsen, strategier, ansattes bidrag, klientell, inntekter og fremtidige omfang. På denne måten kan du finne ineffektivitet raskere og jobbe med å forbedre forretningslogikken din, noe som kan gi bedre resultater.

Bedre spådommer

Ved å nøye analysere de innsamlede dataene ved hjelp av CEP, blir det lettere for deg å finne ut hvilken retning virksomheten din går. Du kan lage bedre spådommer ved å bruke innsikten du har fått og planlegge virksomheten din deretter. Dette kan bidra til å øke sjansene for suksess.

Sparer tid

Hver virksomhet håndterer et enormt datavolum, men ikke alt er verdifullt. Mange av disse dataene vil være irrelevante, utdaterte, ufullstendige og ubrukelige for virksomheten din. Dessuten vil mange mindre data antyde en enkelt idé eller hendelse.

På dette tidspunktet trenger du et system som kan skille kvalitetsdata og kombinere lignende data for å trekke ut meningsfull informasjon. CEP gjør akkurat det.

Kompleks hendelsesbehandling vs. hendelsesstrømbehandling

Complex event processing (CEP) og event stream processing (ESP) kan se like ut og kan noen ganger brukes om hverandre. De er imidlertid ikke identiske.

Tradisjonell hendelsesstrømming innebærer at en enkelt datastrøm kommer på et gitt tidspunkt. Enkelt sagt samler den inn én hendelse om gangen, som et klikk eller en transaksjon som skjer på et nettsted. Deretter analyserer den denne hendelsen og behandler den slik at du kan 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 mer som en avansert versjon av ESP. Den samler inn flere datastrømmer for å oppdage en bestemt hendelse. Det involverer også kompleks hendelsesdeteksjon og prosessering.

Bruk tilfeller av kompleks hendelsesbehandling

Du kan bruke kompleks hendelsesbehandling i ulike bransjer og brukssaker. Generelt brukes det i tilfeller som involverer store hendelsesvolumer og krav til lav latens (fortrinnsvis i millisekunder). Noen brukstilfeller er:

Oppdagelse og forebygging av svindel

Komplekse hendelsesbehandlingsfunksjoner lar bedrifter og institusjoner oppdage uredelige aktiviteter ved å overvåke ulike mønstre og spore hendelser i sanntid. Du kan for eksempel kombinere nye enhetspålogginger med passordendringer for å designe en kompleks hendelse.

Dette vil hjelpe deg med å flagge mistenkelig eller uredelig aktivitet, slik at du kan iverksette forebyggende tiltak i tide og avskrekke trusler på nettet. Du kan også kombinere flere svindelvarsler til en hendelse på høyt nivå for å oppdage et systemomfattende nettbrudd.

I tillegg brukes CEP i brannmursystemer for å oppdage anomalier ved hjelp av maskinlæring.

Høyt regulerte bransjer som banker, helseinstitusjoner, forsvar, etc., kan bruke CEP til å identifisere og redusere trusler og holde dataene og operasjonene deres trygge.

Maskinvaredesign

CEP ble opprinnelig introdusert for å designe databrikker. Dette gjør det mulig for ingeniører å finne ut hendelser på lavt nivå som skjer i den virkelige fysiske maskinvaren basert på brikkens instruksjoner og design på registernivå.

Markedsføring

CEP kan være svært nyttig i markedsføringsindustrien. Bedrifter kan bruke det til å forstå markedet og kundene deres og utforme effektive markedsføringsstrategier for å trekke flere besøkende til tilbudene deres. Det hjelper dem også med målrettede annonser basert på seernes profiler.

Personalisering er avgjørende for moderne kunder i stedet for vage, tilfeldige produkter eller tjenester. CEP hjelper deg med det ved å la deg spore og analysere kundenes kjøpsatferd.

For eksempel kan e-handelsbedrifter bruke CEP for å gi personlige anbefalinger i sanntid basert på deres handlevaner, ferier, årstider, sosiale nettverksaktiviteter og GPS-data. En flott ting 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 analytiske økosystemet siden du kan samle og analysere massive datavolumer fra forskjellige kilder og lage spådommer.

Ved å kombinere ulike hendelser fra sosiale medier, salg, GPS-strømmer, etc., vil du kunne forutsi viktige hendelser som kan påvirke virksomheten din. Du kan også lage strategier for å tilpasse deg disse virkningene og forbli relevant i bransjen.

For eksempel, da covid-19 rammet verden, kunne bedrifter analysere massive data fra nettverkssider som Twitter og apoteksalg for å forutsi hendelser. Det kan hjelpe dem å forme tilbudene sine på en slik måte at de kan hjelpe forbrukerne i dette scenariet.

IoT

Kompleks hendelsesbehandling kan brukes i tingenes internett (IoT). Ettersom den kombinerer data fra forskjellige kilder, kan den transformere hele prosessen med å samle inn IoT-baserte sensorstrømmer for å muliggjøre sanntidsovervåking, feilsøkingsproblemer og analyser.

Eksempel: Ved å kombinere data fra vifter, lys, alarmer, varmeenheter og andre enheter i en smart bygning du har leid, kan du forutsi hvordan beboerne bruker ressursene og optimalisere bruken.

Aksjehandel

Ved å bruke en CEP-basert applikasjon eller tjeneste kan du bestemme de siste aksjekursene, finne mønstre og korrelere dem mot disse mønstrene. Det vil gjøre deg i stand til å bestemme om du vil utløse en salgs- eller kjøpsbeslutning. Dette øker sjansene dine for å lykkes sammenlignet med den der du tilfeldig tar avgjørelser eller utfører beregninger selv, noe som tar tid og kan innebære feil.

Prediktivt vedlikehold

Du kan bruke CEP i prediktivt vedlikehold for store objekter som fly og vindmøller og også for sensorer i et produksjonsanlegg. Ved å overvåke og analysere data regelmessig, kan du oppdage mønstre som indikerer behov for vedlikehold eller nedstengning av utstyr, maskin eller et system.

Annen bruk

• CEP brukes også i autonome kjøretøy. Sensorene som brukes i dem kan levere data slik at CEP-systemet integrert i bilen kan gjenkjenne start- eller stoppskilt. Systemet kan også måle avstanden og veifuktigheten for å justere bilens akselerasjon.
• I supply chain management brukes CEP til å beregne varelager i sanntid basert på (Radio Frequency Identification) RFID.
• Operational Intelligence (OI)-tjenester 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 for det operasjonelle miljøet.

Konklusjon

Complex event processing (CEP) lar deg få meningsfull informasjon og ta bedre planlegging og beslutninger ved å samle inn, organisere, analysere og spore rådata fra flere kilder.

Dermed er CEP nyttig i ulike scenarier som digital markedsføring, aksjemarkedshandel, oppdage og forhindre svindel, lage nøyaktige spådommer og mer.

Du kan også lese avanserte analyser og dens betydning for virksomheten din.