El procesamiento de eventos complejos ( CEP ) es el procesamiento de múltiples eventos que ocurren en todos los niveles de la organización, identificando los eventos más significativos del conjunto de eventos, analizando su impacto y tomando las acciones apropiadas en tiempo real .
El manejo de eventos complejos se refiere a estados de proceso , cambios de estado que exceden un cierto nivel de umbral, cambio de tiempo, aumento de valor o número de eventos . Requiere monitoreo de eventos apropiado, informes de eventos, registro de eventos y filtrado de eventos. Un evento se observa como un cambio de estado con cualquier condición física, lógica u otra condición discriminatoria en un sistema técnico o económico, la información sobre cada estado con una marca de tiempo adjunta determina el orden de ocurrencia y una etiqueta topológica determina el lugar de ocurrencia del evento. .
Entre miles de eventos entrantes, un sistema de vigilancia podría, por ejemplo, recibir los tres siguientes de la misma fuente:
A partir de estos eventos, el sistema de vigilancia puede deducir el “evento complejo”: la boda. La tecnología CEP ayuda a detectar eventos complejos al analizar y correlacionar otros eventos: [1] campanas, un hombre y una mujer vestidos de novia y arroz lanzado al aire.
CEP se basa en una serie de tecnologías [2] que incluyen:
Las aplicaciones comerciales de CEP incluyen comercio algorítmico , detección de lavado de dinero , fraude con tarjetas de pago , monitoreo de actividad comercial y monitoreo de seguridad . [3]
CEP se aplica principalmente en la gestión de procesos de negocio (BPM) y áreas relacionadas.
En la gestión de redes informáticas , la gestión de sistemas , la gestión del ciclo de vida de las aplicaciones y la gestión de servicios , comúnmente se hace referencia a la correlación de eventos . En la arquitectura CEP, las funciones de correlación de eventos ( correladores de eventos ) analizan una gran cantidad de eventos, identifican los más importantes e inician acciones. Sin embargo, la mayoría de ellos no generan nuevos eventos. En su lugar, correlacionan los eventos de alto nivel con los de bajo nivel. [cuatro]
En inteligencia artificial , la información de inferencia generalmente se genera mediante un motor de inferencia , como un sistema basado en reglas . Sin embargo, la nueva información generalmente no se produce en forma de eventos complejos (inferidos).
Un caso de uso más riguroso para CEP incluye un vehículo, varios sensores y varios eventos y respuestas a ellos. Imagina que un coche tiene varios sensores: uno para medir la presión de los neumáticos, otro para medir la velocidad y un tercero que detecta si alguien está sentado o fuera del asiento.
En el primer caso, el automóvil se está moviendo y la presión en una de las llantas se reduce de 45 psi a 41 psi en 15 minutos. A medida que cae la presión de los neumáticos, se generan una serie de eventos para reflejar la presión de los neumáticos. Además, se genera una serie de eventos que contienen la velocidad del vehículo. El procesador de eventos del vehículo puede detectar una situación en la que una pérdida de presión de los neumáticos durante un período de tiempo relativamente largo da como resultado la generación de un evento de "pérdida de presión de los neumáticos". Este nuevo evento puede desencadenar un proceso de reacción que marca la pérdida de presión en el registro de servicio del vehículo y también alerta al conductor a través de la computadora del vehículo que la presión de las llantas ha bajado.
En la segunda situación, el automóvil se está moviendo y la presión de una de las llantas se reduce de 45 psi a 20 psi en 5 segundos. Se detecta una situación diferente, quizás porque la pérdida de presión ocurrió en un corto período de tiempo, o quizás porque la diferencia de valores entre cada evento fue mayor que un límite predeterminado. Una situación diferente hace que se genere un nuevo evento "blowOutTire". Este nuevo evento desencadena un proceso de reacción diferente que alerta de inmediato al conductor e inicia los procedimientos de la computadora a bordo para ayudarlo a reducir la velocidad del automóvil hasta detenerlo sin perder el control del automóvil cuando patina.
Además, los eventos que representan situaciones detectadas se pueden combinar con otros eventos para revelar situaciones más complejas. Por ejemplo, en la última situación, el automóvil se movía normalmente, pero se rompió una llanta, lo que provocó que el automóvil se saliera de la carretera y chocara contra un árbol, y el conductor salió despedido del automóvil. Rápidamente salen a la luz una serie de situaciones diferentes. La combinación de "blowOutTire", "zeroSpeed" y "driverLeftSeat" en un período de tiempo muy corto conduce a la detección de una nueva situación: "occupantThrownAccident". Si bien no existen mediciones directas que puedan determinar definitivamente que un conductor ha sido expulsado o que se ha producido un accidente, la combinación de eventos permite detectar una situación y crear un nuevo evento para representar la situación detectada. Esta es la esencia de un evento complejo (o compuesto). Es complejo porque la situación no se puede detectar directamente; uno debe concluir que la situación ocurrió a partir de una combinación de otros eventos.
La mayoría de las implementaciones y conceptos de CEP se pueden clasificar en dos categorías:
La implementación de CEP orientada a la computación se enfoca en la ejecución en línea de algoritmos en respuesta a los datos de eventos que ingresan al sistema. Un ejemplo simple es promediar continuamente un valor basado en datos de eventos entrantes.
El CEP orientado a la detección se enfoca en la detección de combinaciones de eventos, llamados patrones de eventos o situaciones. Un ejemplo simple de definir una situación es buscar una secuencia específica de eventos.
Por supuesto, la aplicación de una nueva tecnología rara vez existe de forma aislada. Es natural introducir CEP en la gestión de procesos de negocio [5] . La gestión de procesos comerciales está muy enfocada en los procesos comerciales de extremo a extremo con el objetivo de optimizar y ajustarse continuamente al entorno operativo.
Sin embargo, la optimización empresarial no se basa únicamente en sus procesos finales individuales. A menudo, procesos aparentemente dispares pueden influir significativamente entre sí. Considere este escenario: en la industria aeroespacial, es una buena práctica monitorear los accidentes de vehículos para buscar tendencias (identificar posibles debilidades en los procesos de fabricación, materiales, etc.) Otro proceso separado monitorea el ciclo de vida actual de los vehículos y, si es necesario, los desmantelamiento ellos al final de sus vidas uso beneficioso. Al usar CEP, es necesario vincular estos procesos separados, y en caso de que el proceso inicial (monitoreo de rotura) detecte un mal funcionamiento basado en la fatiga del metal (evento significativo), se puede crear una acción usando el segundo proceso (ciclo de vida) para retirar vehículos que utilizan metal del mismo lote, en el que el primer proceso encontró fallas.
La integración de CEP y la gestión de procesos de negocios se puede hacer en dos niveles, tanto en el nivel de conocimiento del negocio (los usuarios deben comprender los beneficios holísticos potenciales de sus procesos individuales) como en el nivel de tecnología (debe haber un método por el cual CEP pueda interactuar con la implementación de la gestión de procesos de negocio).
El papel de los CEP centrados en computación está siendo anulado por la tecnología de reglas comerciales.