Tim Bass
MÃ¥ndag 07 juli 2008 19:20:21 +0000
Courtesy of Complex Event Processing vid Stanford
Komplicerade fall bearbetning (CEP) är en ny teknik. Det kan användas till att utvinna och analysera information från alla typer av distribuerade meddelande system. Den är utvecklad från Rapide begreppen (1) orsaksmässiga händelse modellering, (2) händelse mönster och mönster som matchar, och (3) om mönstret kartor och begränsningar. Komplexa händelse behandling kan tillämpas på en mängd olika företag övervaka och hantera problem från låga näthantering för hög företag informationsinsamling.
[h2] Tillämpningar av Complex Event Processing: [/ h2]

• Instant Insight* - Hierarkisk händelse som ser till Enterprise IT skikt. (kommer snart)
  • Analys av affärsprocesser (papper i pdf-format)
• Nätverk för övervakning och hantering (Powerpoint presentation)
• Cyber Security: Network Intrusion Detection
• Enterprise Monitoring and Management (kommer snart)
• Modellering och simulering av Collaborative Business Processes
• Business Policy Övervakning. (kommer snart)
• Analys och avhjälpande av Distributed Systems (kommer snart)

[h2] Presentationer: [/ h2]

• "Complex Event Processing: En viktig teknik för omedelbar insikt i Operation of Enterprise Information Systems" föredrag pÃ¥ Stanford University Computer Systems Laborary EE380 Colloquium serien. Video av föreläsningen (längd: 60 minuter).

[h2] Publikationer: [/ h2]

• Complex Event Processing i distribuerade system. David C. Luckham och Brian Frasca, Stanford University Technical Report CSL-TR-98-754, mars 1998, 28 sidor.Sammanfattning: Komplicerade fall behandlingen är en ny teknik för att utvinna information frÃ¥n distribuerade meddelande-baserade system. Denna teknik gör det möjligt för användare av ett system för att ange vilken information som är av intresse för dem. Det kan vara lÃ¥ga nät bearbetning av data eller hög företagsledning intelligens, beroende pÃ¥ vilken roll och uppfattning av enskilda användare. Och det kan ändras frÃ¥n stund till stund medan Target-systemet är i drift. Detta dokument innehÃ¥ller en översikt över Complex Event Processing tillämpas pÃ¥ ett särskilt exempel pÃ¥ en distribuerad meddelande system, en lögn process management system. Begreppen orsakssamband händelse historia, evenemang mönster händelse filtrering, och händelsen aggregeringsnivÃ¥ införs och deras tillämpning pÃ¥ processen ledningssystem illustreras med enkla exempel. Denna uppsats ger läsaren en överblick över Complex Event Processing begrepp och visar hur de kan tillämpas med hjälp av Rapide verktygen till en särskild typ av system.
  *
• Evenemang Mining med Event Processing Networks. Louis Perrochon och Walter Mann och Stephane Kasriel och David C. Luckham den tredje Pacific-Asia-konferensen om Knowledge Discovery and Data Mining. April 26-28, 1999. Peking, Kina, 5 sidor.Sammanfattning: Evenemang Mining upptäcker och ger information och kunskap i en realtids-ström av data, eller händelser. Vi visar att arbetet med att leverera kunskap genom att söka mönster i data och senare uttag av funna mönster kan användas i realtid till en komplex och asynkrona system. VÃ¥ra evenemang bearbetning Motorn bestÃ¥r av ett nätverk av händelsen agens (EPA) parallellt som samverkar med hjälp av en särskild händelse bearbetning infrastruktur. De anställda kan konfigureras till att köras Temne använder ett formellt mönster sprÃ¥k. Den underliggande infrastrukturen (1) ger en abstrakt kommunikation och därmed tillÃ¥ter dynamisk omkonfigurering av kommunikation topologi mellan agenser i run-time och (2) tillhandahÃ¥ller transparent, platsbaserade oberoende tillgÃ¥ng till alla uppgifter. Dessa funktioner tillÃ¥ter dynamisk tilldelning av avtal i olika trÃ¥dar och processer pÃ¥ olika maskiner pÃ¥ sikt temne.
  *
• eJava - Utöka Java med Orsakssambandet. Alexandre Santoro och Walter Mann och Neel Madhav och David Luckham, protokoll frÃ¥n den 10: e internationella konferensen om Software Engineering and Knowledge Engineering, juni 1998, 10 sidor.Sammanfattning: Programmering sprÃ¥k som Java ge designers med flera olika klasser att förenkla processen för programutveckling. Vissa av dessa klasser möjliggöra ett enkelt bygga flertrÃ¥dade program. Även användbar, särskilt i bildandet av reaktiva system, flertrÃ¥dade program presentera utmanande problem sÃ¥som ras och synkronisering frÃ¥gor. Utvärdera dessa program mot en specifikation är inte trivialt eftersom Java inte tydligt ange konversation interaktion. Dessa problem kan lösas genom att ändra Java sÃ¥ att den producerar beräkningar, samlingar av evenemang med bÃ¥de orsakssamband och tidsmässiga beställning relationer definieras för dem. Närmare orsakssambandet beställning är idealisk för att identifiera konversation interaktion. Detta paper redogör eJava, ett tillägg till Java som är bÃ¥de händelse bygger och kausalt kännedom om, och visar hur det förenklar arbetet med att förstÃ¥ och felsökning flertrÃ¥dade program.
  *
• Event-Based Execution Arkitekturer för Dynamic Software Systems. James Vera, Louis Perrochon, David C. Luckham.
  Proceedings of the First arbetsgruppen IFIP Conf. på Software Architecture. 1999. San Antonio, Texas.Sammanfattning: Distribuerade system "runtime beteende kan vara svårt att förstå. Samtidig, distribuerad verksamhet gör begreppen globala svårt att greppa. Vi fokuserar på runtime strukturen hos ett system, dess genomförande arkitektur och föreslå representerar dess utveckling som en delvis beställt uppsättning fördefinierade arkitektoniska händelsetyperna. Denna representation kan systemets topologi ska synliggöras, analyseras och kon-ansträngda. Att använda ett fördefinierat händelsetyperna möjliggör genomförandet arkitekturer för olika system för att lätt kunna jämföras.
  *
• Använda sammanhangsberoende Baserat Korrelation i Network Operations and Management. Louis Perrochon (produkter i arbete, e-post författaren för nyaste versionen)Sammanfattning: Nätdrift bestÃ¥r till stor del av reaktionen pÃ¥ aktiviteter sker i nätverket. Bättre kunskaper om nätet när som helst kan lämpligare reaktioner. PÃ¥ exempel pÃ¥ detektering av intrÃ¥ng visar vi hur sammanhang baserade korrelation för sÃ¥dan verksamhet kan ge en mer detaljerad bild av nätverket i kortare tid. Vi först presentera hur vi modell sammanhang och sedan beskriva uppbyggnaden av Stanford University CEP sammanhang baserade correlator. Korrelation anges som händelsen mönster i en deklarativa sprÃ¥k som tillÃ¥ter oss att ange vad som mÃ¥ste upptäckas, i stället för att ange hur det ska upptäckas. CEP införs begreppet orsakssamband ramen för upptäckt av intrÃ¥ng. Den correlator har möjlighet att bearbeta händelser pÃ¥ nätet, eftersom de uppstÃ¥r och det kan omkonfigureras vid dynamiskt. Vi visar hur det ökar upptäckt fall minska falsklarm och upptäcka storskaliga angrepp mönster i ett tidigt skede.

Källa ...