复杂事件处理在RFID中间件中的应用

KFID中间件作为RFID技术的神经中枢.它的事件与数据处理能力直接关系到KFID应用的推广.复杂事件处理是一种事件与数据处理的新技术,通过介绍它的工作原理,说明在RFID中间件中引入复杂事件处理技术的依据,并给出基于复杂事件处理技术的RFID中间件的模块化设计方案.     

复杂事件处理技术及其应用综述

近年来,处理更高级别的事件(通常被称为业务事件)的需求迅速扩大,复杂事件处理(Complex Event Processing,CEP)的发展满足了这些新的市场需求。CEP能结合来自多个数据源的数据来推断更为复杂的事件或模式。CEP的目标是从事件流中找出有意义的事件(如机会或威胁),并尽快做出反应。文本介绍了CEP的研究现状,包括通用的参考架构,代表性的CEP系统及其事件处理语言,以及最常见的应用场景。     

复杂事件处理技术在RFID中间件中的研究

事件处理是RFID中间件的核心功能之一.本文介绍了利用分层设计思想,并结合RFID中间件的数据特征,将复杂事件处理技术引入REID中间件,设计了一种事件处理模型,把事件划分为多个抽象层次,有效地解决了RFID中间件事件处理中存在的数据量大,语义信息简单的问题.     

物联网复杂事件处理的研究及应用

重点论述物联网复杂事件处理机制,并以Webservices作为中间件来实现复杂事件处理。以RFID事件为基础,结合烟草物流配送实例,讨论了如何实现复杂事件清洗与过滤算法,并给出了该算法流程。结论表明,复杂事件处理在物联网中间层数据管理中具有过滤海量数据,实现复杂业务逻辑的功能,对开发物联网上层应用具有很好的支持作用。     

复杂事件处理技术及其在物流物联网中的应用

复杂事件处理(CEP)技术是目前对高速事件流中蕴含信息进行实时分析的最佳技术,重点应用于事件驱动架构系统中,能够帮助业务应用实现智能化处理。为报告其研究发展现状,在给出CEP基本含义及显著特征的基础上,首先提出了由9个模块组成的CEP系统通用结构模型;然后综述了模型中重要部分相关关键技术的分类与形式化基础;同时设计了CEP在物流物联网中综合应用的框架模型,由此得出了CEP技术的优点及作用;最后指出了目前存在的不足及未来的研究方向。从理论与实践两方面对CEP技术进行了系统、详细、深入的剖析,以期推动其继续发展。     

Ceper:一个高性能复杂事件处理引擎

复杂事件处理技术从连续的输入事件流中分析并提取出满足特定模式的事件序列。它将传统先存储静态数据再进行处理和挖掘的数据处理方法,转变为实时处理动态事件流,更加符合真实世界的数据处理模式,能够高效及时地从数据流中过滤出相对少量的具有应用价值的数据。文章设计并实现了一个高性能复杂事件处理引擎——Ceper,提出了Ceper的事件处理模型,展示了它的系统结构和模式匹配树的方法 PMT,介绍了Ceper的实现的关键技术,并进行了一定的测试。     

工作流技术在MIS系统中的应用研究

实施MIS系统是企业信息化建设的一个重要措施，然而，传统MIS已经不能满足目前企业的需要。企业的业务模型正在逐渐地从层次职能型转变为流程管理型，企业业务流程经常变动，并且越来越复杂。文中根据现有MIS系统的不足，提出了一个工作流技术和MIS系统相结合的应用方案，对方案中的工作流模型、工作流引擎和工作流管理与监控模块进行了详细的介绍，并用JSP和Java构建了一个基于Web的工作流系统。     

证券交易复杂事件处理策略管理服务模块的设计与实现

复杂事件处理是证券量化交易的一种重要的实现算法,在金融市场应用广泛。针对传统证券交易中复杂事件处理模式的效率问题,提出一种新的策略管理服务模块的设计方案。该方案封装标准的数据传输接口便于策略与控制模块的数据传输,提供按照策略、客户和实例三个不同层次的系统管理方法,以及将策略的部分功能代码及与外围程序交互的代码抽象到策略管理服务模块中,去除了算法策略模块和控制模块的耦合。实验结果表明,所提出和实践的方案可以有效降低带宽的使用率、提高系统资源利用率,并能有效提高并发处理速度。     

RFID复杂事件处理技术

随着RFID技术的发展,RFID应用正无所不在。通过对RFID数据的深入处理和分析,可以发现更复杂的复合事件和隐含知识,从而有效地支持事件监控、事件预警等先进应用。由于RFID的特殊性,依靠现有的主动数据库技术和数据流管理技术难以实现高效的RFID事件检测和处理。分析了RFID数据的特点,归纳和总结了RFID复杂事件处理的最新技术,讨论了一些亟待解决的新问题,主要有RFID数据清洗方法、以数据为中心的检测技术、以事件为中心的检测技术,以及复杂事件处理系统等,并对今后的研究重点进行了展望。     

基于复杂事件处理的算法交易研究

在目前的资本市场,算法交易得到了广泛的应用.通过实时分析大量的金融市场数据,算法交易能够合理地决定交易的时机、价格、数量等交易的各个方面.现有的一般架构通常采用存储-索引-查询的数据库建模方法,但是这不能满足实时处理要求.复杂事件处理是构建和管理由事件驱动的信息系统的一种新兴技术.它用来处理大量的事件流,实时分析这些事件并且响应感兴趣的事件.针对于此,提出了基于复杂事件处理的算法交易架构模型,并在此基础上,提出了对应的事件模型以及设计了一个有效的检测复杂事件的算法.     

一种复杂事件处理语言的自定义函数功能扩展

为使复杂事件处理语言满足股票分析、故障监控等行业的细粒度查询需求,本文为一种复杂事件处理语言CEStream扩展支持细粒度数据处理的用户自定义函数功能。函数通过对数据逐个处理和函数重载实现细粒度处理功能。同时函数内可调用原有语句,给用户提供基础的模块化功能,提高语言的复用性。实验结果表明扩展的函数功能使语言能够支持更细粒度的查询需求,同时在完成相同查询需求时使用函数相对于使用原有语句完成系统吞吐量基本相同。     

RFID复杂事件处理关键技术的研究与改进

RFID复杂事件处理是一个新兴的技术领域,它用来处理大量的简单事件,并从中整理出有价值的事件。RFID事件和传统的事件相比较具有海量性、空间性和时间性、数据不准确性等特征。文中在分析RFID数据特点的基础上,对RFID复杂事件处理的关键技术进行研究和改进,主要介绍RFID数据的清洗和事件检测技术。对于RFID数据清洗部分,提出了多层次过滤的方法使得到的数据更接近真实情况,而事件检测方面则提出了局部检测和全局检测相结合的方法对相关数据进行检测以得到更有意义的数据供上层应用使用。最后,对RFID复杂事件处理的发展趋势做出展望。     

一种基于算子的可扩展复杂事件处理模型

随着大数据处理的深入发展,系统单位时间内产生的数据日趋庞大,数据间的关联关系日趋复杂,这使得传统的“存储-查询”或者“发布-订阅”的方式无法很好地满足诸如故障监控、股票分析、医疗及生命保障等对大数据具有实时处理需求的系统。复杂事件处理技术实现的是将用户对特定的事件序列的查询需求映射到特定识别结构上。该结构从多个持续的数据流中分析并提取满足特定模式的事件序列。该技术能够很好地支持对大量数据进行实时在线分析。但由于在数据处理的过程中,系统不可能预置全部的查询语义,许多系统在使用过程中会需要使用新的语义,以查询新产生的模式。因此,一种支持扩展的语义的复杂事件处理模型是非常必要的。同时,现有的复杂事件处理模型仅针对某几类特定的查询进行描述以及优化,对整体模型缺乏统一描述,导致许多模型在多规则复杂查询的情况下效率欠佳。针对上述问题,提出了基于算子的可扩展复杂事件处理模型。该模型能够良好地支持现有的各类查询语义,具有较快的识别速度。基于该模型的形式化描述,对系统在识别过程中的性能消耗进行了详细分析,给出了模型构造最优算法。通过实验验证了算子模型优化方案的正确性。实验结果表明,经过优化后的树结构事件处理速度比开源复杂事件处理引擎Esper快3倍以上。     

实时复杂事件处理的最坏响应时间估算

实时复杂事件处理系统(CEP系统)用于从原子事件流中检测出复杂事件,需要确保事件处理任务在截止期内完成.确保实时性的关键问题是如何估算系统中复杂事件处理程序(CEP程序)的最坏响应时间.现有针对一般程序的估算方法需要标注对象程序中子程序执行次数的取值范围.然而,CEP程序较为复杂,难以直接获知子程序执行次数的取值范围.虽然执行次数间存在关联关系,可以间接求解出取值范围,但这样得到取值范围不够严格,使估算精度较低,因此现有估算方法难以直接使用.提出一种CEP程序的最坏响应时间估算方法.采用新标注方式,通过对CEP程序的检测结构进行分析,归纳出子程序执行次数间的关联约束,并使用关联约束进行标注,替代了标注其取值范围,避免了标注困难.实验表明方法具有较高估算精度.     

Optimization Techniques for RFID Complex Event Processing

One research crucial to wider adoption of Radio Frequency Identification(RFID) technology is how to efficiently transform sequences of RFID readings into meaningful business events.Contrary to traditional events,RFID readings are usually of high volume and velocity,and have the attributes representing their reading objects,occurrence times and spots. Based on these characteristics and the Non-deterministic Finite Automata(NFA) implementation framework,this paper studies the performance issues of RFID com...     

基于CEP的消防物联网火警误报监测

针对消防设施管理缺位、消防设施完好率低等引起的火警误报漏报等问题,研究消防物联网火警实时监测与分析系统;将复杂事件处理技术引入到消防安全远程监控系统,采用事件处理语言EPL和复杂事件处理引擎Esper,开发一个面向消防物联网火警误报监测的应用实例,实现从消防物联网数据流处理、复杂事件规则验证到消防物联网火警误报实时甄别的整个监测过程.     

在线RFID多复杂事件查询处理技术

在线无线射频识别(radio frequency identification,RFID)数据流上的复杂事件处理技术是一个新的课题。现有研究工作仅是针对单一的复杂事件查询,没有考虑多复杂事件同时查询的处理策略。在复杂事件语言SASE(stream-based and shared event processing)的基础上设计了专门针对多查询的自动机及相关的优化技术,解决了RFID数据流上多复杂事件查询的问题。实验结果表明,算法在查询数量较大时,时间与空间上较传统算法有更好的表现。     

基于复杂事件处理技术的RFID系统数据分析

数据处理技术是射频识别技术(RadioFrequencyIdentification,RFID)中的关键技术之一,也是近年来RFID领域研究的热点。该文采用复杂事件处理技术对RFID系统中的大量分散数据进行分析处理,用多层视图、事件过虑器、事件总结器、事件之间的关系等技术对大量数据在不同层次进行分析,得到优化的分析结果。     

CEStream:一种复杂事件流处理语言

复杂事件处理是支持大数据处理的流式计算平台的核心技术之一。CEStream语言作为一种新型的事件流处理语言,支持分布式环境下的复杂事件处理。该语言以XML等层次化数据为数据模型,为复杂事件检测提供了一种正规树模式匹配功能,并且支持结构连接和正规式匹配。同时,针对分布式的多个事件流,其能够将各个事件源模式匹配的结果按照时间顺序再一次进行正规式模式匹配,满足多源组合型复杂事件的检测需求,具有较强的事件处理能力。为了实现CEStream语言,研制了一个基于流数据处理集群和远端查询代理的执行引擎系统。该系统通过远程查询代理实现基于正规树模式的事件检测,通过流处理集群完成多源组合型复杂事件处理。实验表明,该系统实现了CEStream语言,有效地限制了各个节点之间的通信量,充分利用了集群的计算能力,整体性能能够满足应用需求。     

在线-离线数据流上复杂事件检测

随着数据采集和处理技术的发展,在物联网对象跟踪、网络监控、金融预测、电信消费模式等领域中进行事件检测显得越发重要.事件检测在一次扫描数据流的假设下完成,数据流在被处理完后丢弃.事实上,很多应用场景中,历史数据流因含有丰富的信息而不能简单丢弃,且一些事件检测查询需要同时在实时和历史数据流上进行.鉴于已有复杂事件检测很少考虑同时在实时-历史数据流上进行模式匹配,作者研究了在线-离线数据流上复杂事件检测的关键问题.主要工作如下:(1)针对滑动窗口内产生的大量模式匹配中间结果,提出利用时态关系和时空关系管理中间结果的方法 TPM和STPM.STPM以中间结果的时态和状态信息为权值对中间结果进行管理,将最近的、最有可能更新状态的中间结果置于内存,极大地减少了中间结果的读取操作代价.(2)给出了基于选择度的在线-离线复杂事件检测优化算法;(3)给出了算法的复杂性分析和代价模型;(4)在基于时空关系的中间结果管理模型下,在一个在线-离线复杂事件检测原型系统中进行实验,对多个参数(子窗口大小,选择度,匹配率,命中率)进行了算法对比分析.实验结果充分验证了所提出的算法的可行性和高效性.