Complex Event Processing. Sebastian Schmidbauer
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- Claudia Schmid
- vor 8 Jahren
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Transkript
1 Complex Event Processing Sebastian Schmidbauer
2 Cirquent im Profil Zahlen Kompetenzen Umsatz in Mio. Mitarbeiter Standorte. Deutschland Hamburg Köln Frankfurt Ettlingen München (Zentrale) Österreich Wien Schweiz Zürich Bern Umsatzverteilung UK London Birmingham 2008 Seite 2
3 Agenda Motivation zu CEP Einsatzgebiete für CEP Realisierung von CEP am Beispiel von Esper Fazit Seite 3
4 Agenda Motivation zu CEP Einsatzgebiete für CEP Realisierung von CEP am Beispiel von Esper Fazit Seite 4
5 Die Wal-Mart Story? Seite 5 Seite 5
6 Was ist CEP? Erkennen eines Vorgangs anhand verschiedener Ereignisse?! Seite 6
7 Was kann/ermöglicht CEP im Allgemeinen? Mustererkennung, d.h. Suchen nach bestimmten zuvor definierten Eventkonstellationen (Complex Events) auf multiplen Eventstreams in Echtzeit. Einteilung der Messabschnitte in Fenster (Zeitfenster / Längenfenster) Algo Trading (Algorithmische Funktionen wie min, max, avg, etc.) über Millionen von Events hinweg in Echtzeit. Abgleich Messwerte mit historischen Daten Reagieren auf komplexe Situationen in Echtzeit Seite 7
8 Abgrenzungen Bekannt ist es (noch) nicht: CEP in der Gartner Hype Cycle Sichtbarkeit Web Services CEP BPM SOA Zeit Technischer Auslöser Übertriebene Erwartungen Ernüchterung Aufklärung Produktivität Seite 8
9 Agenda Motivation zu CEP Einsatzgebiete für CEP Realisierung von CEP am Beispiel von Esper Fazit Seite 9
10 Anwendungsbeispiel: Fraud Case Management Gartner Inc. Kreditkartenbetrug im Internet ist mittlerweile viermal so hoch wie im Real Life Traditionelle Bekämpfungsmethoden sind meist zeitaufwendig und ineffektiv, da große Datenmengen bewältigt werden müssen CEP ermöglicht Betrugsbekämpfung Online/Offline, kundenübergreifend und in Echtzeit Überwachung sämtlicher Transaktionen und Vergleich mit bekannten verdächtigen Ablaufmustern und Verhaltensweisen Sofortige Gegenmaßnahmen wie z.b. Transaktion ablehnen, Konto sperren oder manuelle Nachverfolgung einleiten Seite 10
11 Anwendungsbeispiel: Automatisierter Aktienhandel Liegt der Preis einer Aktie über dem Durchschnitt der letzten zehn Sekunden? Analyse riesiger Datenströme bestehend aus einzelnen Börseninformationen Reagieren auf Kursschwankungen in Millisekunden Automatisiertes Ausführen von Kauf- oder Verkaufsaktionen in Echtzeit Verwendung mathematischer Algorithmen (Algo Trading) Seite 11
12 Agenda Motivation zu CEP Einsatzgebiete für CEP Realisierung von CEP am Beispiel von Esper Fazit Seite 12
13 Was ist Esper? Bei Esper handelt es sich um eine codehaus Implementierung einer CEP- Engine Die Esper Engine ist frei verfügbar Eine EsperHA (High Availability) Version sowie diverse andere kostenpflichtige Versionen können kommerziell erworben werden Erhältlich für Java und.net (Nesper) Seite 13
14 Esper Architektur Seite 14
15 Was bietet Esper? Eine an SQL angelehnte Event Processing Language (EPL) zur Datenstromanalyse Pattern Matching zur Mustererkennung Einteilung der Messabschnitte in Fenster (Zeitfenster / Längenfenster) Algorithmische Funktionen (Algo Trading) avg min max count etc. Verarbeitung von POJO, Node oder Map Objekten Seite 15
16 Die Esper EPL Alle Events, die von der Esper Engine behandelt werden sollen, müssen zuerst registriert werden Auf ein unter dem Namen Fonds registriertes Event kann anschließend einfach über die EPL zugegriffen werden select avg(price) from Fonds where isin = LU Soll nach Ausführung eines EPL Statements eine Operation folgen, kann das Statement mit einer Listenerklasse verknüpft werden. Ein Listener kann beliebige Implementierungen enthalten Seite 16
17 Datenströme Die von der Engine behandelten Events werden in Streams abgelegt Bei Insert Streams werden nur aktuelle Events an die Listener gemeldet Bei Remove Streams werden sowohl die aktuellen als auch die ausscheidenden Events an die Listener gemeldet Seite 17
18 Längenfenster Ein Längenfenster enthält eine zuvor konfigurierte Anzahl an Events select min(price) from Fonds.win:length(5) where isin = LU Seite 18
19 Zeitfenster Ein Zeitfenster enthält alle Events über eine konfigurierte Zeitspanne select isin, count(*) as count from Fonds.win:time(4 sec) group by isin output all every 4 seconds order by isin Seite 19
20 Batch Fenster Ein Batch Fenster übergibt nach Eintreffen einer bestimmten Anzahl Events (Length Batch) oder nach Verstreichen einer bestimmten Zeitspanne (Time Batch) alle betroffenen Events an den Listener select sum(amount) as amount from Order.win:time_batch(5 sec) Seite 20
21 Joinen von Datenströmen Zu Identifizierung von Eventkonstellationen, die sich nicht nur auf einen Datenstrom beschränken, können Joins über eine beliebige Anzahl von Datenströmen definiert werden select Stream1.* from Stream1.win:time(1 min), Stream2.win:time(1 min) where Stream1.UserId = Stream2.UserId Seite 21
22 Pattern Matching (Mustererkennung) select * from pattern[every a=objecta -> b=objectb -> c=objectc] select * from pattern[not a=order -> b=orderbestaetigung(orderid = a.orderid) where timer:within(10 min)]] Esper unterstützt verschiedene Patterns, die z.b. zur zeitlichen Steuerung oder zur Reihenfolgekontrolle verwendet werden können Seite 22
23 Agenda Motivation zu CEP Einsatzgebiete für CEP Realisierung von CEP am Beispiel von Esper Fazit Seite 23
24 Fazit - CEP CEP ermöglicht es, komplexe Sachverhalte sichtbar zu machen Eventbasierte Systeme können mittels CEP überwacht bzw. gesteuert werden CEP macht Geschäftsprozesse transparent Mittels CEP können beliebig komplexe reale Ereignisse modelliert und auf die IT-Welt übertragen werden Seite 24
25 Fazit - Esper Der Open-Source-Kernel ist sehr ausgereift und erfüllt alle Anforderungen an eine CEP Engine Esper kann hinreichend generische Daten zur Weiterverarbeitung liefern Esper kann gut und einfach in bestehende Anwendungslandschaften integriert werden, da Open Source (Java,.NET) Die Esper Modellierungssprache (EPL) ist einfach erlernbar und ähnelt sehr der Datenbankabfragesprache SQL Auch Nicht-IT-Experten ist es möglich, mit Esper komplexe Events zu definieren Seite 25
26 Kontaktdaten Sebastian Schmidbauer Senior Consultant Cirquent GmbH Königsbergerstr Frankfurt a.m. Telefon Fax Mobil Seite 26
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