CEPaaS. Complex Event Processing as a Service. Bernhard Seeger Philipps-Universität Marburg RTM Realtime Monitoring GmbH

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1 CEPaaS Complex Event Processing as a Service Bernhard Seeger Philipps-Universität Marburg RTM Realtime Monitoring GmbH Daniar Achakeyev, Daniel Schäfer, Philip Schmiegelt

2 CEP-Forschung in Marburg: aus der Universität zum ausgegründeten Unternehmen Anfrageverarbeitung auf Datenströmen > 30 Personenjahre F&E > 30 Publikationen i 4 Dissertationen 2009 Gründung ng der RTM GmbH in RTM Realtime Monitoring GmbH

3 Übersicht Einführung Anforderungen & erste Lösungsansätze Verwaltung von Datenströmen Engine as a Service Zeitreihen Verwaltung von kontinuierlichen Anfragen Resultatspräsentation Anbindung an Datenbanken Preisgestaltung Zusammenfassung & Ausblick 3

4 Übersicht Einführung Anforderungen & erste Lösungsansätze Verwaltung von Datenströmen Engine as a Service Zeitreihen Verwaltung von kontinuierlichen Anfragen Resultatspräsentation Anbindung an Datenbanken Preisgestaltung Zusammenfassung & Ausblick 4

5 Einführung Vielzahl von Ereignisströmen Börsenticker Verkehrsmeldungen Sensornetze Steigender Bedarf an Echtzeitauswertung Überwachung und Steuerung von Prozessen Kauf/Verkauf von Aktien Neuplanung von Routen Steuerung der Produktion 5

6 Lösungsansatz: CEP & Prozesse 6 RTM

7 Architektur einer CEP-Engine Kontinuierliche Anfragen 7

8 CEP-Infrastruktur Anfrage- und Stream-Repository Kontext-Datenbank Input-History Output-History 8

9 Besonderheiten bei CEP Umkehrung des Verarbeitungsprinzips Volatile Daten Kontinuierliche Anfragen Hauptspeicherbasierte p Verarbeitung Temporale Logik Online-Verarbeitung und Analysen Keine Insellösung, sondern Nahtlose Interaktion mit Datenbanken innerhalb einer Applikation 9

10 Übersicht Einführung Anforderungen & erste Lösungsansätze Verwaltung von Ereignisströmen Engine as a Service Zeitreihen Verwaltung von kontinuierlichen Anfragen Resultatspräsentation Anbindung an Datenbanken Preisgestaltung Zusammenfassung & Ausblick 10

11 Allgemeine Ziele für CEPaaS Kosteneinsparung Mehrmandantenfähigkeit Dynamisches Teilen teuerer Ressourcen Qualitätsverbesserung Bereitstellung reichhaltiger Angebote Daten- und Ereignisströme Adapter Vorgefertigte Anfragen (abhängig von Applikationen) Zielgruppe Endanwender und Anbieter für fachliche Services 11

12 A1 Verwaltung von Ereignisströmen 12 Unterstützung privater und öffentlicher Ereignisströme Metadaten über Ereignisströme Statische Eigenschaften Dynamische (zeitabhängige) Eigenschaften Suche nach interessanten Strömen Verwaltung und Bereitstellung t von Adaptern Private Ereignisströme Datensicherheit Verschlüsselung der Ereignisströme Öffentliche Ereignisströme Freie und kostenpflichtige Ströme

13 A1 Erste Lösungsansätze Verwaltung von Ereignisströmen Beschreibung der Ereignisströme über RDF Flexible Beschreibung durch Benutzer Einfache deskriptives Einbinden von Ereignisströmen Suche Ereignisströme von Sensoren zur Tempraturmessung, die nicht weiter als 20 KM von Marburg entfernt sind Verschlüsselung und Kompression von privaten Strömen Ausnutzung der Korrelation aufeinanderfolgender Tupel 13

14 A2 Engine as a Service Skalierbare Verarbeitung von Anfragen, wenn möglich in der elastischen Cloud Verteilung von Anfragen auf dynamische Infrastruktur Einfache und mächtige Schnittstelle zur Formulierung von Anfragen Entwickler Endanwender Kostengünstige Ausführung von Anfragen Keine Lizenzkosten, keine Hardwarekosten 14

15 A2 Erste Lösungsansätze Skalierbare Verarbeitung von Anfragen Echtzeit-Monitoring der verfügbaren Ressourcen Migration von Anfragen oder Operatoren Einfache und mächtige Schnittstelle zur Formulierung von Anfragen JCC als Web-Service (Java CEP Connectivity) IR-Ansatz zur Lokalisierung von Ereignisströmen und Anfragen Kostengünstige Ausführung von Anfragen Mieten kontinuierlicher Anfragen 15

16 A3 Verwaltung von Zeitreihen Persistente Verwaltung der Input- und Output-Ereignisströme Testen der kontinuierlichen Anfragen Klare Semantik erforderlich Schnelle Simulationen kontinuierlicher Anfragen Verarbeitung unabhängig von Systemzeit Offline-Analysen l der Ereignisströme i Generierung von Modellen zur Beschreibung des Normalzustands. Unterstützung von Suchoperationen 16

17 A3 Lösungsansätze Persistente Verwaltung der Input- und Output-Ereignisströme Offline-Analyse der Zeitreihen mit konventionellen Methoden (z. B. weka-bibliothek) Unterstützung tüt von Suchoperationen Suche nach einer Zeitreihe oder einer Menge von Zeitreihen mit spezifischen Topics Einsatz effizienter Indexstrukturen und Mining- Verfahren auf Zeitreihen Schnelles Bulk-Insertion 17

18 A4 Verwaltung der kont. Anfragen Grundfunktionalität Starten und Stoppen registrierter Anfragen Zusätzliche Funktionalität Spezifikation von SLAs z. B. Latenz, Zeitgranularität, min/max Fenstergröße) Aber man braucht noch mehr Suchen nach interessanten Anfragen Unter Verwendung statischer und dynamischer Metadaten Ranking Empfehlungen für potentiell interessante Anfragen Setzen von Parametern bei parametrisierten Anfragen 18

19 19 A4 Verwaltung der kont. Anfragen Grundfunktionalität Starten und Stoppen registrierter Anfragen Aber man braucht noch mehr Beschreibung der Anfragen durch Metadaten Ausgabeformat und dessen Bedeutung Kenngrößen in verschiedenen Zeitfenstern Maximum, Minimum, i Change, Welche Benutzer nutzen welche Anfragen. Kontinuierliche Überwachung der Einhaltung der SLAs Ranking der Anfragen für Benutzer Statt expliziter Formulierung von Anfragen Matchmaking zwischen Benutzer und Anfragen

20 A5 Resultatspräsentation Adapter für die Kopplung mit IT-Systemn Keine Zahlenkolonen für Endanwender Bereitstellung von Werkzeugen Visualisierung der Ergebnisse Erstellung kompletter Web-Seiten oder von Portalen Konsistente Ergebnisse 20

21 A6 Anbindung von Datenbanken Kombination von Ereignisdaten mit persistenten (temporalen) Datenbanken Lokale Verwaltung der Datenbank Anbindung externe Datenbanken (über ein Service) Verwaltung von Metadaten über Datenbanken 21

22 Übersicht Einführung Anforderungen & erste Lösungsansätze Verwaltung von Ereignisströmen Engine as a Service Zeitreihen Verwaltung von kontinuierlichen Anfragen Resultatspräsentation Anbindung an Datenbanken Preisgestaltung Zusammenfassung & Ausblick 22

23 3. Preisgestaltung Was kostet der Service für ein Benutzer? Kostentransparenz für Endbenutzer Berücksichtigung der Servicegarantien Erster Ansatz: Abrechnung gpro Event Überwachung aller Events für jeden Benutzer Zu hoher Overhead für die Eventverarbeitung Unser Ansatz Nutzung des Kostenmodells des Anfrageoptimierer 23

24 Problem: kurzfristige Änderungen Z. B.: Eingaberaten verzehnfachen sich Kostenmodell invalide Kontinuierliches Monitoring der Ressourcen Kontinuierliche Überwachung der anfallenden Kosten und der erzielten Einnahmen Prognosen & Reaktion Kündigung g oder Preisaufschlag für laufende Anfragen unter Berücksichtigung der SLAs Frühzeitige Benachrichtigung der Benutzer 24

25 Übersicht Einführung Anforderungen & erste Lösungsansätze Verwaltung von Ereignisströmen Engine as a Service Zeitreihen Verwaltung von kontinuierlichen Anfragen Resultatspräsentation Anbindung an Datenbanken Preisgestaltung Zusammenfassung & Ausblick 25

26 6. Zusammenfassung Ist CEP as a Service sinnvoll? Unser Ansatz Bereitstellung von statischen und dynamischen Metadaten Agenten-basierte Benutzerschnittstellen zum Suchen nach relevanten Ereignisströmen und kont. Anfragen Ranking von Ereignisströmen und Anfragen Eigenständige Bereitstellung von Anfragen Unterstützung von Simulationen 26

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