复杂的事件处理技术使企业能够洞悉全局，并利用这些深刻见解来指导战略制定和决策过程。
这种强大的工具可以帮助用户从海量的数据流中提取出高级事件，从而更清晰地把握整体态势。
这意味着您可以迅速识别潜在的威胁和机遇，并立即采取相应的行动。
最终，它可以帮助您改进运营流程，在竞争中脱颖而出，并确保自身安全。
本文将深入探讨复杂事件处理的概念、优势、应用案例以及其他重要细节。
让我们开始吧！
什么是复杂事件处理？
复杂事件处理 (CEP) 是一套技术、方法和概念的集合，用于实时处理数据流中的事件，并从中提取有价值的信息。
CEP 是一种事件驱动的技术，也就是说，接收到的事件数据会触发计算过程。在这个过程中，传入的事件数据被提炼成更高级别或“复杂”且更有用的事件数据。这个过程不仅涉及数据处理，还包括数据的聚合、分析和跟踪，以实时获取洞察。
复杂事件处理的目标是实时识别有意义的事件，如潜在威胁、机会等，并立即做出响应。
为了更深入地理解CEP，我们来分析一下它的名称。
事件：事件在组织内部持续发生，这些事件可以是高级的（复杂的、更重要的）或低级的（简单的、不太重要的）。 事件的例子包括社交媒体消息、帖子、短信、电话、新闻、订单、销售线索、股票市场波动、天气预报、气温峰值、交通状况、在线威胁、交易等等。
复杂事件：这些是对组织至关重要的高级事件。 这些事件可能包括授权访问应用程序或数据、密码更改、资金转移、股票购买等。 需要立即对这些事件做出反应，以确保数据和资源的安全。
处理：实时聚合、分析和跟踪复杂数据，以得出有意义的结论。
CEP 被应用于当今高度要求的持续智能服务和应用，有助于提高实时决策能力和态势感知能力。 它也被广泛应用于股票市场交易、互联网运营、移动设备、欺诈检测、政府情报、交通运输等领域。
一些常用的CEP应用程序包括TIBCO Streaming、IBM Event Streams、Oracle SOA Suite、Astra Streaming、Aerospike等。
复杂事件处理如何工作？
图片来源： 蒂布科
CEP可以被看作是一个工具箱，它从数据流中提取有价值的信息。通常，两个数据流会以不同的方式呈现相同的现实。它在多个数据源中应用领域知识，以理解复杂事件和高级概念的背景。
例如，CEP可以应用于网络安全。假设您收到有关未授权系统访问的警报，随后又收到一条关于未知交易的消息。通过将这两个事件与您的网络安全知识结合起来，您可以推断出很可能发生了网络欺诈事件。
CEP 的设计目标是使用概念和模式从原始信息中推导出类似的复杂事件。这种技术帮助您分析和关联多个简单的事件，从而发现复杂的事件。它的目标是找出重要的细节，企业可以利用这些细节来做出相关的、明智的决策。
复杂事件处理采用事件驱动的架构，其中预定义的事件会触发数据处理操作。这与传统的模型形成鲜明对比，传统模型需要持续处理每个数据对象才能产生结果。
在事件驱动模型中，数据对象会被持续处理，但只有当出现用户定义的事件时才会生成结果。该架构由三个主要组成部分构成：
- 事件
- 事件处理引擎
- 行动
来源： 榛卡斯特
您需要定义事件并使用事件处理引擎注册它们。然后，您需要查找数据，并将其系统地映射到事件。接下来，引擎会识别事件，并根据预定义的标准对其进行映射。系统将摄取不同格式的数据变量，并根据您的使用案例将它们映射到一些预定义的事件中。
完成映射后，用户可以为这些事件定义特定的操作。操作是为接收传入事件而创建的函数，例如警报。
因此，下一步，事件引擎将监控数据流中定义的事件。一旦检测到这些事件，它会将它们转发给用户，并触发事件处理操作。
CEP技术
CEP采用多种技术，包括：
- 事件过滤：接收到数据后，您可以进行事件过滤。过滤可以在复杂事件处理的开始阶段进行，也可以在处理或发现复杂事件的结束阶段进行。这有助于您删除不必要的事件，并选择与特定目的相关的事件。您可以应用诸如严重性、类别、分配的用户等过滤器。
- 事件模式检测：此技术帮助您在数据流中检测某些模式，这可能导致您发现复杂的事件。
- 事件抽象：通过此技术，您可以从聚合和分析的数据中得出概念。这些概念可以作为其他概念的集体想法，将相关的概念连接成一个领域或群体。
- 事件聚合和转换：事件聚合是在 CEP 的初始阶段执行的技术。当您开始从数据流中收集和聚合事件时，它为后续流程（如分析和跟踪）铺平了道路。同样，事件转换涉及将非结构化的原始信息流转换为相关的重要数据。
- 事件层次结构建模：在这种技术中，事件数据以某种层次结构进行组织，以便更轻松地进行数据分析和处理。
- 事件关系检测：此过程涉及根据时间、成员资格、因果关系等检测事件之间的关系。这可以帮助您过滤掉相关事件，并继续研究更广泛的概念。
复杂事件处理的优势
复杂事件处理为用户带来了许多好处，其中一些如下：
获得高层次的洞察
通过 CEP，您可以将领域知识和原始数据合成为业务数据。这将允许您根据数据中的不同上下文、时间范围和关系将数据组织成高级事件。
因此，您可以利用高级洞察来了解有关运营、业务、市场、客户和竞争对手的重要信息。
这将帮助您制定更有效的业务战略，并为您的客户创造更有用的产品和服务。此外，您还可以领先于竞争对手，并赢得市场份额。
有效的事件响应
CEP 使组织能够主动地、实时地响应威胁。这可以通过分析来自不同来源的原始、非结构化信息的高级数据来实现。
因此，您可以在威胁造成损害之前快速阻止它们，并保护您的数据和系统免受网络攻击。
水平可扩展性
由于您可以有效地处理大量数据，您还可以根据需要扩展计算资源。像 Kubernetes 这样的开源服务以及像 AWS 这样的公共云可以非常轻松地终止和复制处理节点。因此，您可以在这些基础设施上托管您的 CEP 应用程序，并根据需求轻松快速地扩展您的资源。
高性能
在大数据框架中，在员工/工作节点之间分发数据至关重要。CEP 有助于在这些节点之间有效地分区和分发数据。这使这些框架能够通过并行实现数据处理逻辑来实现更高的性能。这意味着可以同时处理更多数据，从而提高效率。
低延迟
CEP 引擎以低延迟数据处理而闻名，并实时生成最新且相关的数据。它还通过将内存数据保持在最低限度来最大限度地降低更高的 IO 成本。
改进的业务逻辑
由于 CEP 可以帮助您从原始数据中获取有意义的信息，因此您可以使用这些数据来改进您的业务逻辑。您可以评估业务的各个方面，包括整体绩效、战略、员工贡献、客户、收入和未来发展。这样，您可以更快地发现低效率的地方，并致力于改进业务逻辑，从而产生更好的结果。
更好的预测
通过在 CEP 的帮助下仔细分析收集到的数据，您可以更轻松地确定业务的发展方向。您可以利用获得的见解做出更准确的预测，并相应地规划您的业务。这可以帮助提高您成功的机会。
节省时间
每个企业都会处理大量数据，但并非所有数据都具有价值。其中许多数据对于您的业务来说是不相关的、过时的、不完整的和无用的。此外，许多较小的数据点可能暗示着一个想法或事件。
这时，您需要一个系统，能够分离出高质量的数据，并结合相似的数据点来提取有意义的信息。 CEP 就是为此而设计的。
复杂事件处理与事件流处理
复杂事件处理 (CEP) 和事件流处理 (ESP) 可能看起来相似，有时甚至可以互换使用，但它们并非完全相同。
传统的事件流处理涉及在给定时间内到达的单个数据流。简单来说，它会一次收集一个事件，比如网站上的点击或交易。然后，它会分析该事件并进行处理，以便您可以对其做出响应。
例如，ESP 解决方案可以分析定价数据流，使用户能够决定是否要出售或购买股票。
一般来说，ESP 工具不包括事件层次结构或因果关系。
另一方面，复杂数据处理更像是ESP的高级版本。它收集多个数据流来检测特定事件。它还涉及复杂的事件检测和处理。
复杂事件处理的应用场景
您可以在各个行业和应用场景中使用复杂事件处理。一般来说，它用于涉及大量事件和低延迟要求（最好以毫秒为单位）的情况。一些应用场景包括：
欺诈检测和预防
复杂事件处理功能使企业和机构能够通过监控各种模式并实时跟踪事件来检测欺诈活动。例如，您可以将新设备的登录与密码更改结合起来设计复杂的事件。
这将帮助您标记可疑或欺诈活动，以便您可以及时采取预防措施并阻止网络威胁。您还可以将多个欺诈警报合并为一个高级事件，以检测系统范围内的网络违规行为。
此外，CEP还被用于防火墙系统，以便借助机器学习来检测异常情况。
银行、医疗机构、国防等受到高度监管的行业可以使用 CEP 来识别和减轻威胁，并确保其数据和操作安全。
硬件设计
CEP 最初是为设计计算机芯片而引入的。这使得工程师能够根据芯片的指令和寄存器级设计，找出真实物理硬件中发生的低级事件。
营销
CEP 在营销行业非常有用。企业可以使用它来了解他们的市场和客户，并设计有效的营销策略来吸引更多访问者使用他们的产品。它还可以帮助他们根据受众的个人资料投放有针对性的广告。
对于现代客户来说，个性化而非模糊、随机的产品或服务至关重要。 CEP 可以通过让您跟踪和分析客户的购买行为来帮助您实现这一点。
例如，电子商务企业可以利用 CEP 根据他们的购物习惯、假期、季节、社交网络活动和 GPS 数据实时提供个性化推荐。CEP 的一大优点在于它可以将多个数据源与历史数据相结合，从而提供更深入的见解。
预测分析
CEP 是预测分析生态系统的一部分，因为您可以聚合和分析来自各种来源的大量数据，并在此基础上进行预测。
结合社交媒体网站、销售、GPS 流等不同事件，您将能够预测可能影响您业务的关键事件。您还可以制定策略来应对这些影响并保持行业竞争力。
例如，当新冠疫情在全球蔓延时，企业可以分析来自 Twitter 和药房销售等网站的大量数据来预测事件。这可以帮助他们调整产品，从而在这种情况下为消费者提供帮助。
物联网
复杂事件处理可用于物联网 (IoT)。 由于它结合了来自不同来源的数据，因此可以改变收集基于物联网的传感器流的整个过程，以实现实时监控、故障排除和分析。
例如：结合您租用的智能建筑中风扇、灯光、警报器、供暖设备和其他设备的数据，您可以预测居住者如何使用资源，并优化资源使用。
股票市场交易
使用基于 CEP 的应用程序或服务，您可以确定最新的股票价格、查找模式并将其与这些模式关联起来。这将使您能够决定是否要触发卖出或买入操作。与随机决策或自己执行计算相比，这增加了您成功的机会，而随机决策或执行计算既耗时又容易出错。
预测性维护
您可以使用 CEP 对飞机和风车等大型物体以及制造工厂中的传感器进行预测性维护。通过定期监控和分析数据，您可以检测出表明需要维护或关闭设备、机器或系统的模式。
其他用途
- CEP 也用于自动驾驶汽车。其中使用的传感器可以提供数据，使集成到汽车中的 CEP 系统能够识别启动或停止标志。该系统还可以测量距离和道路湿度，以调整汽车的加速度。
- 在供应链管理中，CEP 用于基于（射频识别）RFID 实时计算库存。
- 运营智能 (OI) 服务使用 CEP 通过分析事件数据和实时反馈，并将数据与历史数据关联起来，从而提供更好的运营洞察。
- CEP 被用于业务流程管理 (BPM)，以调整和优化运营环境。
结论
复杂事件处理 (CEP) 使您能够通过收集、组织、分析和跟踪来自多个来源的原始数据，来获取有意义的信息，并做出更有效的规划和决策。
因此，CEP 可被应用于各种场景，如数字营销、股票市场交易、检测和预防欺诈以及做出准确的预测。
您还可以阅读高级分析及其对您的业务的重要性。