複合イベント処理とは何ですか?

複合イベント処理（CEP）とは

複合イベント処理（CEP）とは、イベント処理、ストリーム処理、あるいはイベントストリーム処理とも呼ばれ、データベースにデータを格納する前か、場合によっては格納せずに、データを照会する技術を使用した処理です。複合イベント処理は、多くの異なる情報を集約するのに有用で、イベント間の因果関係をリアルタイムで特定、分析する整理ツールです。CEPでは連続的に収集されるイベントをパターンと照合し、イベント内容についての洞察の提供、効果的なアクションの積極的な実行を可能にします。

複合イベントは、リアルタイムまたはリアルタイムに近い形での対応が求められ、重要なビジネス機会やリスクに関係します。

複合イベント処理（CEP）を使用する主な用途

• ビジネスアクティビティの監視：業務プロセスや他の重要なリソースを監視することで、問題やビジネスチャンスの早期発見を目指します。
• センサネットワーク：産業設備の監視に使用します。これらは通常、生の測定値（温度、煙など）から導き出します。
• 市場データ：株価や物価などの市場データは、CEPを介して複数のイベントとその関係から導出する必要があります。

複合イベント処理に使用される一般的なツール

• データブリックスのApache Sparkストリーミング
• Data ArtisansのApache Flink
• LinkedInのApache Samza
• TwitterのApache Storm
• Hadoop/MapReduce.
• Amazon Kinesis Analytics
• Microsoft Azure Stream Analytics、Microsoft Stream Insight
• 富士通のソフトウェア製品 Interstage Big Data Complex Event Processing Server
• IBM Streams、IBM Operational Decision Manager（ODM）
• Oracle Stream Analytics、Oracle Stream Explorer

複合イベント処理は主に次の要件に対処するために使用されます。
低レイテンシが必要不可欠である：レイテンシは、通常、数ミリ秒以下であることが想定されますが、イベントの到着から処理までの時間がわずか1ミリ秒以下ということもあります。1 秒あたりの入力イベントのボリュームがかなり高い：通常、1秒間に数百、あるいは数千のイベントが発生することが予想されます。検出されるイベントパターンは、時間的・空間的な相関に基づく複雑な構造を持ちます。

FAQ

1. 複合イベント処理（CEP）の目的は？
データベースに保存する前にリアルタイムでイベントの関係を検出し、迅速な意思決定を可能にすることです。

2. どのような分野で活用されていますか？
金融市場のモニタリング、IoTセンサー解析、業務プロセス監視など、リアルタイム性が求められる領域で用いられます。

3. 主なCEPツールは？
DatabricksのApache Spark Streamingをはじめ、Apache Flink、Apache Storm、Amazon Kinesis Analyticsなどがあります。

関連資料

• Apache Sparkで水平スケーラブルなイベント駆動型ビックデータアーキテクチャを設計する