複合事件處理

複合事件處理可看作一種處理串流（Streaming）的資料庫處理。在關係資料庫中所處理的資料是有許多行（Row）的數據表（table），複合事件處理將事件串流當作是數據表來處理，事件類型里的屬性相當於數據表的欄位。對於政府和企業來講，處理包含海量信息、圖片的龐大數據，已是例行公事。但現在，這一模式正在發生變化。以高吞吐量、高利用性、低延遲度為目標的複合事件處理，能夠不僅僅處理單一的事件，也處理由多個事件所組成的複合事件。相較於以往簡單事件，複合事件處理監測分析事件流（Event streaming），當特定事件發生時才去觸發某些動作。

基本介紹

• 中文名：複合事件處理
• 外文名：Event streaming
• 類別：事件處理方法
• 架構：事件驅動架構

簡介

近年來，面向服務架構 SOA一直是熱門的議題。面向服務架構SOA 使用了比組件、程式(procedure)層次更高的服務做為處理單元，通過開放格式交換標準例如XML、Web Service 來交換數據，避免不同平台間的差異帶來的不便，達到在異構IT 環境中有效且彈性的組合企業邏輯，並且更快速的產生回響，期望達到所謂實時化的企業。

事件驅動架構(Event-Driven Architecture, EDA)以面向服務架構為基礎，將面向服務中的服務進一步轉化成以事件作為單位來處理，當某一個事件產生即觸發下一個事件。事件驅動架構不僅可以依訊息傳送端決定目的，更可以動態依據訊息內容決定後續流程。更能靈活符合日益複雜的商業邏輯架構。

一個事件可以看作是在一個系統中可觀察到的狀態改變。例如下一筆訂單、RFID 感測器回報的信息。在事件驅動架構中包含了兩個部份，事件產生者、事件消費者。事件產生者發布信息給管理者，而事件消費者則向管理者訂閱信息，事件則觸發了下一個事件或是服務(services)，當某個事件發生時，系統及做出相對應的動作。

概念

簡單事件處理(Simple event processing) ：簡單事件處理可看作是訊息導向處理的架構，主要處理單一事件，其中事件則定義為可直接觀察到的改變。在這個架構中，簡單事件處理只做兩件事情，過濾(filtering)和路由(routing) 。過濾功能決定事件是否應該被傳送出去，路由則決定事件應該傳給誰。例如，溫度感測器感測到了某個時間變化，就把事件發生直接透過事件處理引擎傳給訂閱者，一切的工作流程都是實時的。如此一來，使用者將大大的減少了時間跟成本。

複合事件處理(Complex event processing)：複合事件是由史丹佛大學的David Luckham 與Brian Fraseca 所提出，David Luckham 與Brian Fraseca 於1990年提出複合事件架構，使用模式比對、事件的相互關係、事件間的聚合關係，目的從事件雲(event cloud)中找出有意義的事件，使得IT 架構可以更能彈性使用事件驅動架構，並且能使企業更能快速的開發出更複雜的邏輯架構。在事件驅動架構下，結合簡單事件、事件串流處理(Event streaming processing)以及複合事件(Complex event)。相較於簡單事件，複雜事件處理不僅處理單一的事件，也處理由多個事件所組成的複合事件。複雜事件處理監測分析事件流(Event streaming)，當特定事件發生時去觸發某些動作。

複雜事件處理可看作處理串流的資料庫處理

在關係資料庫中所處理的資料是有許多行(Row)的數據表(table)，複雜事件處理將事件串流當作是數據表來處理，事件類型里的屬性相當於數據表的欄位。以往使用關聯式資料庫的時候是將數據先存入關係型資料庫後，再用SQL 語法將資料庫里的數據表做處理。使用複雜事件處理則把處理數據的過程往前，不用通過保存的動作就在串流中將事件做處理。因此在處理事件的方式上採用SQL-Like 的語言。複雜事件處理中除了過濾和路由之外，還有模式比對的能力。找出事件集合的各種活動，事件聚合，過去歷史中的各種因果關係，邏輯以及運算等等，觸發新的事件反應。在複雜事件處理中，為了要達到高吞吐量(throughput)、高度利用性(availability)、以及低度延遲(latency)，讓企業能夠達到實時決策，因此使用事件串流處理(event streamprocessing)。使用EPL(Event Processing Language)為SQL-LIKE 的語言，可以方便的對事件串流提供複雜的邏輯處理，使事件串流在記憶體中做模式比對處理，及查詢的動作。這些過程中，都在記憶體內進行，不須經由儲存裝置。

意義

關於“複合事件”的概念，史丹佛大學的戴維·盧克漢姆與布萊恩·弗萊瑟卡早在上世紀90年代就已提出，在理論的架構中，使用模式比對、事件的相互關係、事件間的聚合關係，目的則是從事件雲（eventcloud）中找出有意義的事件，以便更加彈性使用事件驅動架構，並使企業或政府快速的開發出較複雜的架構。

StreamInsight提供了複雜事件處理的功能。

以往，使用關聯式資料庫時，先將數據存入關係型資料庫，再用某些語法將資料庫里的數據表做處理；而像提供符合事件處理的StreamBase公司和Tibco公司，則再把處理數據的過程提前，不用通過保存的動作，就在串流中將事件做處理。因此採用的語言也不同。

證劵交易、恐怖活動監視、可疑信用卡停用等等，運用複合事件處理的項目不一而足，而該方式的另一個優點就是模式比對的能力——找出事件中各集合的活動、歷史事件中的因果關係、邏輯運算等等，觸發新的事件反應，讓企業或政府能夠達到實時決策。而這些對比查詢過程，都在記憶體內進行，不須經由儲存裝置

套用

IT領域的複合事件處理（Complex Event Processing，CEP）

這是一個IT事件爆發的時代，各種IT系統之間或系統內部，每天產生大量事件。系統在關鍵點打日誌、系統之間交流信息，都是事件。但我們對這些事件往往視而不見，當成垃圾一股腦兒全扔了。其實只要處理得當，垃圾也可以變成資源。

大致上，CEP可以幫助我們：

• 了解趨勢
  
• 發現機會
  
• 避免威脅
  

業界普遍將CEP套用在：

• 商業活動監控（BAM）
  
• 發掘民眾智慧型
  
• 避免網路攻擊
  
• 預防金融犯罪
  
• 實施系統動態校驗
  
• 其他……
  

支付寶大量使用CEP用於防止犯罪（如網路詐欺、網路攻擊、洗錢）和資金損失，並了解各種業務的現狀、協助行銷。支付寶使用外部廠商的CEP系統，也自行開發CEP系統。