معالجة الأحداث المعقدة

الموسوعة الحرة

معالجة الأحداث هي أسلوب لتتبع وتحليل ( معالجة) تدفقات المعلومات (البيانات) المتعلقة بالأحداث الجارية، [ 1 ] واستخلاص النتائج منها. تتألف معالجة الأحداث المعقدة ( CEP ) من مجموعة من المفاهيم والتقنيات التي طُوّرت في أوائل التسعينيات لمعالجة الأحداث الآنية واستخراج المعلومات من تدفقات الأحداث فور ورودها. يهدف هذا الأسلوب إلى تحديد الأحداث المهمة (مثل الفرص أو التهديدات) [ 2 ] في المواقف الآنية والاستجابة لها بأسرع وقت ممكن.

قد تحدث هذه الأحداث عبر مختلف مستويات المؤسسة، مثل فرص المبيعات، أو الطلبات، أو مكالمات خدمة العملاء . أو قد تكون أخبارًا، أو رسائل نصية ، أو منشورات على وسائل التواصل الاجتماعي ، أو عمليات تجارية (مثل سلسلة التوريد)، أو تقارير المرور ، أو تقارير الطقس ، أو أنواع أخرى من البيانات. [ 1 ] ويمكن تعريف الحدث أيضًا بأنه "تغيير في الحالة"، عندما يتجاوز قياس ما عتبة محددة مسبقًا من الوقت، أو درجة الحرارة، أو قيمة أخرى.

أشار المحللون إلى أن معالجة الأحداث المعقدة (CEP) ستمنح المؤسسات طريقة جديدة لتحليل الأنماط في الوقت الفعلي، وستساعد الجانب التجاري على تحسين التواصل مع أقسام تكنولوجيا المعلومات والخدمات. [ 4 ] ومنذ ذلك الحين، أصبحت معالجة الأحداث المعقدة تقنية أساسية في العديد من الأنظمة المستخدمة لاتخاذ إجراءات فورية استجابةً لتدفقات الأحداث الواردة. وتوجد تطبيقاتها حاليًا (2018) في العديد من قطاعات الأعمال، بما في ذلك أنظمة تداول الأسهم، والأجهزة المحمولة ، وعمليات الإنترنت، وكشف الاحتيال ، وقطاع النقل ، وجمع المعلومات الاستخباراتية الحكومية .

يُشار أحيانًا إلى الكم الهائل من المعلومات المتاحة حول الأحداث باسم سحابة الأحداث. [ 1 ]

الوصف المفاهيمي

من بين آلاف الأحداث الواردة، قد يتلقى نظام المراقبة، على سبيل المثال، الأحداث الثلاثة التالية من نفس المصدر:

  1. أجراس الكنيسة تدق.
  2. ظهور رجل يرتدي بدلة رسمية مع امرأة ترتدي ثوباً أبيض فضفاضاً.
  3. الأرز يتطاير في الهواء.

من هذه الأحداث، قد يستنتج نظام المراقبة حدثًا معقدًا : حفل زفاف. تساعد تقنية تحليل الأحداث المعقدة (CEP) في اكتشاف الأحداث المعقدة من خلال تحليل وربط أحداث أخرى: [ 5 ] الأجراس، والرجل والمرأة بملابس الزفاف، والأرز المتطاير في الهواء.

يعتمد CEP على عدد من التقنيات، [ 6 ] بما في ذلك:

توجد تطبيقات تجارية لتقنية معالجة الأحداث المعقدة (CEP) في مجموعة متنوعة من الصناعات، وتشمل الكشف عن الاحتيال في بطاقات الائتمان ، ومراقبة النشاط التجاري، والمراقبة الأمنية. [ 7 ]

تاريخ

تستمدّ معالجة الأحداث المعقدة (CEP) جذورها من محاكاة الأحداث المنفصلة ، ​​ومجال قواعد البيانات النشطة ، وبعض لغات البرمجة. وقد سبقت هذه الجهود في الصناعة موجة من المشاريع البحثية في تسعينيات القرن الماضي. ووفقًا للمرجع [ 8 ] ، كان مشروع Rapide في جامعة ستانفورد ، بقيادة ديفيد لوكهام ، أول مشروع مهّد الطريق للغة معالجة أحداث معقدة عامة ونموذج تنفيذ. وبالتوازي مع ذلك، نُفّذ مشروعان بحثيان آخران: Infospheres في معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا ، بقيادة ك. ماني تشاندي ، و Apama في جامعة كامبريدج بقيادة جون بيتس. واعتمدت المنتجات التجارية على المفاهيم التي طُوّرت في هذه المشاريع البحثية وبعض المشاريع اللاحقة. بدأت الجهود المجتمعية في سلسلة من الندوات حول معالجة الأحداث التي نظّمتها الجمعية التقنية لمعالجة الأحداث ، ولاحقًا سلسلة مؤتمرات ACM DEBS. وكان من بين هذه الجهود المجتمعية إصدار بيان معالجة الأحداث. [ 9 ]

تُستخدم معالجة الأحداث المعقدة (CEP) في منتجات ذكاء العمليات (OI) لتوفير رؤى معمقة حول عمليات الأعمال من خلال تحليل الاستعلامات على البيانات المباشرة وبيانات الأحداث. يجمع ذكاء العمليات البيانات في الوقت الفعلي ويربطها بالبيانات التاريخية لتوفير رؤى وتحليلات شاملة. ويمكن دمج مصادر بيانات متعددة لتقديم صورة تشغيلية موحدة تستخدم المعلومات الحالية.

في إدارة الشبكات ، وإدارة الأنظمة ، وإدارة التطبيقات ، وإدارة الخدمات ، يُشار عادةً إلى ربط الأحداث . وباعتبارها محركات معالجة الأحداث المعقدة (CEP)، تقوم محركات ربط الأحداث ( مُرتبطات الأحداث ) بتحليل كم هائل من الأحداث، وتحديد أهمها، وتفعيل الإجراءات. مع ذلك، لا تُنتج معظمها أحداثًا مُستنتجة جديدة، بل تربط الأحداث عالية المستوى بالأحداث منخفضة المستوى. [ 10 ]

تُنتج محركات الاستدلال ، مثل محركات الاستدلال القائمة على القواعد ، عادةً معلومات مستنتجة في الذكاء الاصطناعي . ومع ذلك، فهي لا تُنتج عادةً معلومات جديدة في شكل أحداث معقدة (أي مستنتجة).

مثال

يتضمن مثال أكثر شمولية لمفهوم CEP سيارة، وبعض أجهزة الاستشعار، وأحداث وردود فعل متنوعة. تخيل أن السيارة مزودة بعدة أجهزة استشعار: جهاز لقياس ضغط الإطارات، وآخر لقياس السرعة، وثالث للكشف عما إذا كان شخص ما يجلس على مقعد أو يغادره.

في الحالة الأولى، تتحرك السيارة ويتغير ضغط أحد الإطارات من 45 رطل/بوصة مربعة إلى 41 رطل/بوصة مربعة خلال 15 دقيقة. ومع انخفاض ضغط الإطار، يتم إنشاء سلسلة من الأحداث المتعلقة بضغط الإطار. بالإضافة إلى ذلك، يتم إنشاء سلسلة من الأحداث المتعلقة بسرعة السيارة. قد يكتشف معالج الأحداث في السيارة حالة انخفاض ضغط الإطار على مدى فترة زمنية طويلة نسبيًا، مما يؤدي إلى إنشاء حدث "انخفاض ضغط الإطار". قد يُفعّل هذا الحدث الجديد عملية استجابة لتسجيل انخفاض الضغط في سجل صيانة السيارة، وتنبيه السائق عبر بوابة السيارة بانخفاض ضغط الإطار.

في الحالة الثانية، تتحرك السيارة وينخفض ​​ضغط أحد الإطارات من 45 رطلًا لكل بوصة مربعة إلى 20 رطلًا لكل بوصة مربعة خلال 5 ثوانٍ. يتم رصد حالة مختلفة، ربما لأن انخفاض الضغط حدث خلال فترة زمنية أقصر، أو ربما لأن الفرق في القيم بين كل حدث كان أكبر من حد مُحدد مسبقًا. ينتج عن هذه الحالة المختلفة حدث جديد يُسمى "انفجار الإطار". يُفعّل هذا الحدث الجديد آلية استجابة مختلفة لتنبيه السائق فورًا وبدء إجراءات حاسوب السيارة لمساعدته في إيقافها دون فقدان السيطرة عليها نتيجة الانزلاق.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن دمج الأحداث التي تمثل حالات مُكتشفة مع أحداث أخرى للكشف عن حالات أكثر تعقيدًا. على سبيل المثال، في الحالة الأخيرة، تسير السيارة بشكل طبيعي ثم ينفجر أحد إطاراتها، مما يؤدي إلى انحرافها عن الطريق واصطدامها بشجرة، وخروج السائق منها. يتم رصد سلسلة من الحالات المختلفة بسرعة. يؤدي اجتماع أحداث "انفجار الإطار" و"انعدام السرعة" و"السائق في المقعد الأيسر" خلال فترة زمنية قصيرة جدًا إلى اكتشاف حالة جديدة: "حادث قذف الراكب". على الرغم من عدم وجود قياس مباشر يُمكنه الجزم بوقوع حادث، فإن اجتماع الأحداث يسمح باكتشاف الحالة وإنشاء حدث جديد للدلالة عليها. هذا هو جوهر الحدث المُركب. فهو مُركب لأنه لا يُمكن اكتشاف الحالة بشكل مباشر، بل يجب استنتاج وقوعها من خلال اجتماع أحداث أخرى.

التكامل مع إدارة عمليات الأعمال

كان التكامل الطبيعي بين منهجية تحسين العمليات (CEP ) وإدارة عمليات الأعمال (BPM) أمرًا طبيعيًا. [ 11 ] تركز إدارة عمليات الأعمال على عمليات الأعمال الشاملة، بهدف التحسين المستمر والتوافق مع بيئة التشغيل.

مع ذلك، لا يعتمد تحسين أداء أي شركة على عملياتها الفردية المتكاملة فحسب، بل قد تؤثر العمليات المتباينة ظاهريًا على بعضها البعض بشكل كبير. لنأخذ هذا السيناريو كمثال: في صناعة الطيران، من الممارسات الجيدة مراقبة أعطال المركبات لرصد أي اتجاهات (تحديد نقاط الضعف المحتملة في عمليات التصنيع، والمواد، وما إلى ذلك). وهناك عملية أخرى منفصلة تراقب دورات حياة المركبات العاملة حاليًا وتُخرجها من الخدمة عند الاقتضاء. يتمثل أحد استخدامات نظام تحسين العمليات المستمر (CEP) في ربط هاتين العمليتين المنفصلتين، بحيث إذا اكتشفت العملية الأولى (مراقبة الأعطال) عطلًا ناتجًا عن إجهاد المعدن (وهو حدث هام)، يُمكن اتخاذ إجراء لاستغلال العملية الثانية (دورة الحياة) لإصدار استدعاء للمركبات التي تستخدم نفس دفعة المعدن التي تم اكتشاف عيبها في العملية الأولى.

يجب أن يتكامل نظام معالجة الأحداث المعقدة (CEP) مع إدارة عمليات الأعمال (BPM) على مستويين: مستوى الوعي المؤسسي (حيث يجب على المستخدمين فهم الفوائد الشاملة المحتملة لعملياتهم الفردية)، والمستوى التقني (حيث يجب وجود آلية لتفاعل نظام معالجة الأحداث المعقدة مع تطبيق إدارة عمليات الأعمال). للاطلاع على مراجعة حديثة لأحدث التقنيات في مجال تكامل نظام معالجة الأحداث المعقدة مع إدارة عمليات الأعمال، والذي يُعرف غالبًا باسم إدارة عمليات الأعمال القائمة على الأحداث، يُرجى الرجوع إلى المرجع [ 12 ] .

يمكن القول بأن دور معالجة الأحداث المعقدة الموجهة نحو الحوسبة يتداخل مع تكنولوجيا قواعد الأعمال.

على سبيل المثال، تستخدم مراكز خدمة العملاء تقنية معالجة الأحداث الحاسوبية (CEP) لتحليل مسار النقرات وإدارة تجربة العملاء. يمكن لبرامج CEP دمج معلومات آنية حول ملايين الأحداث (النقرات أو التفاعلات الأخرى) في الثانية الواحدة ضمن تطبيقات ذكاء الأعمال ودعم اتخاذ القرارات . تساعد هذه " التطبيقات التوصية " الموظفين على تقديم خدمة شخصية بناءً على تجربة كل عميل. قد يجمع تطبيق CEP بيانات حول ما يفعله العملاء المتصلون حاليًا، أو كيف تفاعلوا مؤخرًا مع الشركة عبر قنوات أخرى متنوعة، بما في ذلك الفروع، أو عبر الإنترنت من خلال ميزات الخدمة الذاتية، والرسائل الفورية، والبريد الإلكتروني. ثم يحلل التطبيق تجربة العميل الكاملة ويقترح نصوصًا أو خطوات تالية لإرشاد الموظف المتصل، بهدف الحفاظ على رضا العميل. [ 13 ]

التكامل مع قواعد بيانات السلاسل الزمنية

قاعدة بيانات السلاسل الزمنية هي نظام برمجي مُحسَّن للتعامل مع البيانات المُنظَّمة زمنيًا. السلاسل الزمنية عبارة عن تسلسلات محدودة أو غير محدودة من عناصر البيانات، حيث يرتبط كل عنصر بطابع زمني، ويكون تسلسل الطوابع الزمنية غير متناقص. تُسمى عناصر السلسلة الزمنية عادةً بالنبضات. لا يُشترط أن تكون الطوابع الزمنية تصاعدية (يكفي أن تكون غير متناقصة) لأن الدقة الزمنية لبعض الأنظمة، مثل مصادر البيانات المالية، قد تكون منخفضة جدًا (مللي ثانية، أو ميكرو ثانية، أو حتى نانو ثانية)، لذا قد تحمل الأحداث المتتالية طوابع زمنية متساوية.

توفر بيانات السلاسل الزمنية سياقًا تاريخيًا للتحليل المرتبط عادةً بمعالجة الأحداث المعقدة. ويمكن تطبيق ذلك على أي قطاع رأسي مثل القطاع المالي [ 14 ] وبالتعاون مع تقنيات أخرى مثل إدارة عمليات الأعمال.

يُعدّ تحليل الأحداث المستمرة (CEP) الأمثل عند النظر إلى السلاسل الزمنية التاريخية وبيانات البث المباشر كسلسلة زمنية متصلة. فما حدث بالأمس أو الأسبوع الماضي أو الشهر الماضي ليس إلا امتدادًا لما يحدث اليوم وما قد يحدث في المستقبل. على سبيل المثال، قد يتضمن ذلك مقارنة أحجام التداول الحالية بالأحجام والأسعار والتقلبات التاريخية لأغراض تنفيذ الصفقات. أو قد تتطلب الحاجة إلى اتخاذ إجراءات بناءً على أسعار السوق المباشرة إجراء مقارنات مع مؤشرات مرجعية تشمل تحركات القطاعات والمؤشرات، حيث تقيس اتجاهاتها اليومية والتاريخية التقلبات وتُخفف من حدة القيم الشاذة.

إنترنت الأشياء والأنظمة السيبرانية الفيزيائية الذكية

تُعدّ معالجة الأحداث المعقدة عنصرًا أساسيًا في بيئات إنترنت الأشياء (IoT) والأنظمة السيبرانية الفيزيائية الذكية (CPS). وتُعتبر معالجة التدفقات الكثيفة والمتنوعة من مختلف أجهزة الاستشعار ومطابقة الأنماط مع هذه التدفقات مهمة نموذجية في مثل هذه الحالات. [ 15 ] تعتمد معظم هذه التقنيات على حقيقة أن تمثيل حالة نظام إنترنت الأشياء وتغيراته يكون أكثر كفاءة في شكل تدفق بيانات، بدلًا من نموذج ثابت ومادي. ويختلف الاستدلال على هذه النماذج القائمة على التدفقات اختلافًا جوهريًا عن تقنيات الاستدلال التقليدية، ويتطلب عادةً الجمع بين تحويلات النموذج ومعالجة الأحداث المعقدة. [ 16 ]

انظر أيضاً

البائعون والمنتجات

  • أباما من شركة سوفتوير إيه جي - يراقب تدفقات الأحداث سريعة الحركة، ويكتشف ويحلل الأنماط المهمة، ويتخذ الإجراءات وفقًا للقواعد. [ 17 ]
  • تحليلات Azure Stream
  • درولز فيوجن
  • معالجة الأحداث المعقدة باستخدام Esper للغة Java و C# (GPLv2).
  • فيدزاي - نبض
  • تنفيذ محرك معالجة الأحداث المعقدة (CEP) من مايكروسوفت ستريم إنسايت [ 18 ]
  • openPDC — مجموعة من التطبيقات لمعالجة بيانات السلاسل الزمنية المتدفقة في الوقت الحقيقي.
  • معالجة الأحداث من أوراكل - لبناء تطبيقات لتصفية الأحداث وربطها ومعالجتها في الوقت الفعلي.
  • SAP ESP - منصة تطوير ونشر سريعة ومنخفضة زمن الوصول تسمح بمعالجة تدفقات متعددة من البيانات في الوقت الحقيقي [ 19 ]
  • توفر منصة معالجة البيانات المتدفقة SQLstream، s-Server، منصة حوسبة متدفقة علائقية لتحليل كميات كبيرة من بيانات الخدمة وأجهزة الاستشعار والآلات وملفات السجلات في الوقت الفعلي.
  • TIBCO BusinessEvents & Streambase - منصة معالجة الأحداث المعقدة (CEP) ومعالجة تدفق الأحداث عالية الأداء ومنخفضة زمن الاستجابة
  • فعاليات أعمال WebSphere
  • Apache Flink إطار عمل مفتوح المصدر لمعالجة البيانات المتدفقة الموزعة مع واجهة برمجة تطبيقات CEP [ 20 ] للغة Java و Scala.
  • أباتشي ستورم: نظام حوسبة موزعة في الوقت الحقيقي مجاني ومفتوح المصدر. يقوم ستورم بمعالجة تدفقات غير محدودة من البيانات في الوقت الحقيقي.

مراجع

  1. 1 2 3 لوكهام، ديفيد سي. (2012). معالجة الأحداث للأعمال: تنظيم المؤسسة في الوقت الفعلي . هوبوكين، نيو جيرسي: جون وايلي وأولاده، ص  3. ISBN 978-0-470-53485-4.
  2. ↑ بيتس، جون (15 يونيو 2011)، يشرح جون بيتس من شركة بروجرس كيفية عمل معالجة الأحداث المعقدة وكيف يمكنها تبسيط استخدام الخوارزميات للعثور على فرص التداول واقتناصها ، فيكس جلوبال تريدينج ، تم الاطلاع عليه في 14 مايو 2012
  3. ↑ كروسمان، بيني (18 مايو 2009)، أليري ​​ورافينباك تُغذّيان خوارزميات التداول بالأخبار ، وول ستريت والتكنولوجيا
  4. ↑ ماكاي، لورين (13 أغسطس 2009)، فورستر ترحب بمعالجة الأحداث المعقدة ، وجهة إدارة علاقات العملاء
  5. ↑ د. لوكهام، "قوة الأحداث: مقدمة لمعالجة الأحداث المعقدة في أنظمة المؤسسات الموزعة"، أديسون-ويسلي، 2002.
  6. ↑ O. Etzion و P. Niblett، "معالجة الأحداث في العمل"، منشورات مانينغ، 2010.
  7. ↑ تفاصيل المنتجات التجارية وحالات الاستخدام
  8. ↑ ليفيت، نيل (أبريل 2009)، معالجة الأحداث المعقدة مهيأة للنمو ، مجلة الكمبيوتر، المجلد 42، العدد 4، الصفحات 17-20، واشنطن
  9. ^ تشاندي ، ماني ك. عتصيون، عوفر؛ عمون ، راينر فون (22 ديسمبر 2017). تشاندي، ك. ماني؛ عتصيون، عوفر؛ عمون، راينر فون (محرران). "10201 الملخص التنفيذي والبيان – معالجة الأحداث" . Drops-Idn/V2/Document/10.4230/Dagsemproc.10201.1 . وقائع ندوة داغستوهل. 10201 . Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum fuer Informatik، ألمانيا: 1– 60. دوى : 10.4230/DagSemProc.10201.1 - عبر خادم النشر الإلكتروني لأبحاث Dagstuhl.
  10. ↑ JP Martin-Flatin, G. Jakobson and L. Lewis, “Event Correlation in Integrated Management: Lessons Learned and Outlook”, Journal of Network and Systems Management, Vol. 17, No. 4, December 2007.
  11. ↑ سي. جانيش، إم. ماتزنر، وأو. مولر: "مخطط لإدارة أنشطة الأعمال القائمة على الأحداث"، سلسلة محاضرات في علوم الحاسوب، 2011، المجلد 6896/2011، الصفحات 17-28، doi : 10.1007/978-3-642-23059-2_4
  12. ↑ ج. كروميتش، ب. وايس، د. ويرث، وب. لوس: "إدارة عمليات الأعمال القائمة على الأحداث: أين نحن الآن؟: توليف وتحليل شامل للأدبيات"، مجلة إدارة عمليات الأعمال، 2014، المجلد 20، 615-633، doi : 10.1108/BPMJ-07-2013-0092
  13. ↑ كوبيلوس، جيمس (سبتمبر 2008)، سعيد حقًا في الوقت الحقيقي ، ديستنيشن سي آر إم
  14. ↑ "السلاسل الزمنية في التمويل" . cs.nyu.edu .
  15. ↑ "Balogh, Dávid, Ráth, Varró, Vörös: Distributed and Heterogeneous Event-based Monitoring in Smart Cyber-physical Systems, In 1st Workshop on Monitoring and Testing of Cyber-physical Systems, Vienna, Austria. 2016" .
  16. ↑ I. Dávid, I. Ráth, D. Varró: أسس تحويلات نماذج البث من خلال معالجة الأحداث المعقدة، المجلة الدولية لنمذجة البرمجيات والأنظمة، الصفحات 1-28، 2016. doi : 10.1007/s10270-016-0533-1
  17. ↑ نظرة عامة على تحليلات أباما في الوقت الفعلي، مؤرشفة بتاريخ 25 أكتوبر 2015 في أرشيف الإنترنت (Wayback Machine ). Softwareag.com. تم الاطلاع عليها بتاريخ 18 سبتمبر 2013.
  18. ↑ "Microsoft StreamInsight" . technet.microsoft.com . 28 يوليو 2016.
  19. ↑ "مجتمع مطوري SAP ESP" . مؤرشف من الأصل بتاريخ 2015-01-05 . تم الاطلاع عليه بتاريخ 2014-07-17 .
  20. ↑ "وثائق Apache Flink 1.2: FlinkCEP - معالجة الأحداث المعقدة لـ Flink" . ci.apache.org .