In recent through development of IOT owing to that mass stream data is being generated in variety of application complex event processing technology is being watched with keen interest as a technology to analyze this kind of real-time continuous data. However, the existing study related with complex event processing only comes to an end at simple event processing based on low-level event or comes to an end at service defect discovery with providing limited operator and so on. Accordingly, there would be limitation to provide useful analysis information. In this paper in consideration of complex event along with aspect-oriented programming an extended complex event model is provided, which is possible to provide more valuable and useful information. Specifically, we extend the model to support hierarchical event structures and let the model recognize point-cuts of aspect-oriented programming as events. We provide the event operators designed to specify the events on instances and handle temporal relations of the instances. It is presented that syntax and semantics of constructs in our event processing language including various and progressive event operators, complex event pattern, etc. In addition, an event context mechanism is proposed to analyze more delicate events. Finally, through application studies application possibility of this study would be shown and merits of this event model would be present through comparison with other event model.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1385-1402
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2019
Quickly picking up some valuable information from massive manufacturing event stream usually faces with the problem of long detection time, high memory consumption and low detection efficiency due to its stream characteristics of large volume, high velocity, many variety and small value. Aiming to solve the problem above for the current complex event processing methods because of not sharing detection during the detecting process for massive manufacturing event streams, an efficient complex event processing method based on multipattern sharing is presented in this paper. The achievement of this paper lies that a multipattern sharing technology is successfully used to realize the quick detection of complex event for massive manufacturing event streams. Specially, in our scheme, we firstly use pattern sharing technology to merge all the same prefix, suffix, or subpattern that existed in single pattern complex event detection models into a multiple pattern complex event detection model, then we use the new detection model to realize the quick detection for complex events from massive manufacturing event streams, as a result, our scheme can effectively solve the problems above by reducing lots of redundant building, storing, searching and calculating operations with pattern sharing technology. At the end of this paper, we use some simulation experiments to prove that our proposed multiple pattern processing scheme outperforms some general processing methods in current as a whole.
본 연구에서 우리는 복합 이벤트(complex event)와 관점지향 프로그래밍(aspect-oriented programming)을 함께 고려하여 확장된 복합 이벤트 모델을 제시한다. 우리는 이 두 모델의 통합을 통해 이벤트 상관 기반의 네트워크 관리 시스템에 적합한 진보된 이벤트 명세 방법을 제안한다. 구체적으로, 계층적 이벤트 구조를 지원하도록 모델을 확장하고 관점지향 프로그래밍의 교차점(point cut)을 이벤트로 인식하도록 한다. 또한 이벤트 명세를 인스턴스(instance) 단위로 할 수 있도록 이벤트 연산자를 제공하고 시간적 관계를 원활하게 표현할 수 있도록 한다. 마지막으로 다른 이벤트 모델과의 비교를 통해 본 이벤트 모델의 장점을 제시한다.
이벤트 기반 서비스 기술은 실시간으로 발생하는 이벤트를 감지하고 분석하여 이에 대한 반응으로 서비스가 연동되는 기술로, 실시간 기업 환경 구축이나 유비쿼터스 서비스 환경 구축을 위한 핵심 기반 기술이다. 실시간 기업 환경에서 요구되고 있는 기업 내 업무 프로세스에서 발생하는 다양한 정보를 실시간 모니터링, 분석하여 변화에 대한 신속한 대응을 제공하거나, 유비쿼터스 서비스 환경에서 상황에 맞게 적시에 맞춤형서비스를 제공하기 위해서는 이벤트 기반의 서비스 기술이 요구된다. 최근 이벤트 중심의 비즈니스 프로세스로 복합 이벤트 처리(CEP : Complex Event Processing) 방식이 사용된다. 복합 이벤트 처리 방식은 여러 이벤트 소스로부터 발생한 이벤트를 대상으로 이벤트들의 영향을 분석하여 대응되는 액션을 처리하는 방식으로 가장 핵심이 되는 기술은 어떻게 사용자에게 의미있는 이벤트(복합 이벤트)를 검출하는가이다. 기존의 연구에서는 복합 이벤트를 구성하는 모든 이벤트가 발생하지 않아도 부분적으로 발생하는 이벤트에 대해 계속적으로 연산을 수행하여 많은 연산과 많은 메모리를 소비하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 대용량의 스트림 데이터에서 발생한 모든 이벤트를 처리하지 않고 응용 계층에서 등록한 복합 이벤트를 구성하는 모든 이벤트가 발생하면, 복합 이벤트를 처리하는 이벤트 검출 기법을 제안한다. 제안 하는 기법은 먼저 비트맵 인덱스를 이용하여 이벤트의 발생 유/무를 관리한다. 또한 복합 이벤트 질이의 마지막 이벤트를 트리거 이벤트로 정의하며, 이 트리거 이벤트가 발생하는 시점을 통해 이벤트의 발생을 표시한 비트맵 인덱스에 복합 이벤트를 구성하는 모든 이벤트의 발생 유/무를 검사하여 모든 이벤트가 발생하였다면, 연산을 수행할 수 있도록 제안한다. 제안하는 기법은 실험을 통해 복합 이벤트를 구성하는 이벤트의 검사를 매번 수행하지 않고 모든 이벤트가 발생하였을 때에만 연산을 수행함으로 불필요한 연산을 방지하고, 처리하는 이벤트의 수를 감소시켜 연산의 효율성을 증가 시켰다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권9호
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pp.4307-4325
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2016
With the aim of solving the problems of long processing times, high memory consumption and low event throughput in the current processing approaches in out-of-order RFID event streams, an efficient complex event processing method based on INFA-HTS (Improved Nondeterministic Finite Automaton-Hash Table Structure) is presented in this paper. The contribution of this paper lies in the fact that we use INFA and HTS to successfully realize the detection of complex events for out-of-order RFID event streams. Specifically, in our scheme, to detect the disorder of out-of-order event streams, we expand the traditional NFA model into a new INFA model to capture the related RFID primitive events from the out-of-order event stream. To high-efficiently manage the large intermediate capturing results, we use the HTS to store and process them. As a result, these problems in the existing methods can be effectively solved by our scheme. The simulation results of our experiments show that our proposed method in this paper outperforms some of the current general processing approaches used to process out-of-order RFID event streams.
환경 오염, 질병과 같은 확산의 위험 정보가 높은 공간 현상들은 신속한 초기 대응이 필요하며 특히 확산의 주체가 되는 이동체 데이터에 대한 실시간 처리와 분석을 통해 확산 요인 이벤트를 감지해야 한다. 이러한 이벤트를 처리하고 분석하기 위해 시공간 복합 이벤트 처리(Spatial-Temporal Complex Event Processing)가 활용된다. 기존의 시공간 복합 이벤트 처리는 기본적인 공간 연산이 가능하나 복잡도가 높은 공간 상황을 감지하는 시공간 복합 이벤트 설계에 적용이 미흡하였다. 본 연구에서는 시공간 복합 이벤트 처리의 공간 연산의 확장을 가능케 하고 복합적인 이벤트 설계 과정에서 효율적으로 이벤트를 관리 하기 위해 계층적 시공간 복합 이벤트 설계를 제안하였다. 제안된 방법으로 축산 관련 차량들 중 구제역 확산과 관련된 차량을 감지하는 새로운 이벤트를 생성하는 실험을 진행하여 제안된 시공간 복합 이벤트 처리의 효용성을 입증하였다.
Massive event stream brings us great challenges in its volume, velocity, variety, value and veracity. Picking up some valuable information from it often faces with long detection time, high memory consumption and low detection efficiency. Aiming to solve the problems above, an efficient complex event detection method based on NFA_HTS (Nondeterministic Finite Automaton_Hash Table Structure) is proposed in this paper. The achievement of this paper lies that we successfully use NFA_HTS to realize the detection of complex event from massive RFID event stream. Specially, in our scheme, after using NFA to capture the related RFID primitive events, we use HTS to store and process the large matched results, as a result, our scheme can effectively solve the problems above existed in current methods by reducing lots of search, storage and computation operations on the basis of taking advantage of the quick classification and storage technologies of hash table structure. The simulation results show that our proposed NFA_HTS scheme in this paper outperforms some general processing methods in reducing detection time, lowering memory consumption and improving event throughput.
시점기반 복합 이벤트 처리는 각 이벤트에 하나의 타임스탬프를 사용하여 즉각적인 이벤트를 처리한다. 하지만, 시점기반의 이벤트 처리로는 이벤트의 활동 기간이 중요한 역할을 하는 금융, 멀티미디어, 의학, 기상학 같은 분야에서 복합적인 시제 관계를 표현하기에는 불충분하다. 실세계의 애플리케이션 분야에서, 이벤트는 기간을 가지며, 두 종류 이상의 이벤트는 시간적으로 겹쳐질 수도 있고, 하나의 이벤트가 다른 이벤트를 포함할 수도 있다. 이런 종류의 이벤트들에 대한 관계는 시점기반 이벤트처럼 연속적이지 않을 수도 있다. 본 논문에서는 기간기반 이벤트를 사용하여 복합 이벤트의 패턴을 검출하는 방법을 설계하고 구현한다. 기간기반 이벤트는 시점기반 이벤트가 다룰 수 없는 이벤트들 사이의 겹침과 포함관계를 표현할 수 있다. 기간기반 이벤트 연산자는 시작 끝점과 종료 끝점을 사용하여 이벤트의 기간을 나타내고, 기간기반 이벤트의 시퀀스를 표현하여 복합 이벤트 패턴을 검출할 수 있다. 본 논문에서는 복합 이벤트 패턴 검출의 효율성을 높이기 위해 활성 인스턴스 스택을 사용하는 알고리즘을 제시하며, 이벤트의 시퀀스를 구성할 때 중간 결과의 개수를 줄이기 위해 윈도우 푸시다운 기법을 적용하여 수행시간과 메모리의 효율을 높인다.
웹이 성장함에 따라 데이터처리 기술도 발전하고 있다. 차세대 웹 환경에서는 다양한 유무선 사용자, USN, RFID를 위한 고속, 대용량데이터 처리기술 또한 발전하고 있다. 본 논문에서는 CEP(Complex Event Processing) 엔진을 이용하여 대용량데이터를 처리하는 기술을 제안한다. CEP는 복잡한 이벤트를 처리하는 기술로 CEP 엔진은 다음과 같은 특정이 있다. 첫째 대용량의 이벤트(데이터)를 받는 작업, 둘째 이를 분석하는 작업, 최종적으로 새로운 액션으로 연결시키는 작업으로 나눌 수 있다. 즉 대용량데이터를 수집하고 이벤트들을 분석, 필터링한다. 또한 이벤트 엔진에 미리 등록해 놓은 이벤트와 새로운 이벤트를 패턴매칭하여 데이터를 추출한다. 추출된 결과를 다른 작업의 입력 이벤트로 사용하거나 요청된 이벤트에 대해 실시간으로 응답할 수 있고 유효한 데이터만 데이터베이스에 트리거할 수도 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.807-825
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2020
In recent years, business environments have become more complex; therefore, enterprises must be capable of responding flexibly and agilely. For these purposes, effective enterprise systems service monitoring and early decision making based on the same, emerge as core competency of the enterprise. In addition, enterprise system techniques that filter meaningful data are needed to event processing. However, the existing study related with this is nothing but discovering of service faults by monitoring depending upon API of BPEL engine or middleware, or is nothing but processing of simple events based on low-level events. Accordingly, there would be limitations to provide useful business information. In this study, we present an extended event processing model that enables delivery of more valuable and useful business information through situation detection. Primarily, the event processing architecture in an enterprise system is proposed as a definite approach, and then define an event meta-model suitable for the proposed architecture. Based on the defined model, we propose the syntax and semantics of the elements that make up the event processing language include various and progressive event operators, the rules, complex event pattern, etc. In addition, an event context mechanism is proposed to analyze more delicate events. Finally, the effectiveness and applicability of proposed approach is presented through a case study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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