빅 데이터 용 복합 이벤트 처리 방법 - Dummy

복잡한 이벤트 처리 (CEP)는 동작중인 데이터를 관리하기 때문에 큰 데이터에 유용합니다. 복잡한 이벤트 처리는 이벤트가 발생할 때 데이터를 추적, 분석 및 처리하는 기술입니다. 그런 다음이 정보는 비즈니스 규칙 및 프로세스를 기반으로 처리되고 전달됩니다. CEP의 기본 개념은 정보 스트림 사이의 상관 관계를 확립하고 결과 패턴을 위협 완화 또는 기회 포착과 같은 정의 된 행동과 일치시키는 것입니다. CEP는 간단한 이벤트 처리를 기반으로하는 진보 된 접근 방식으로 서로 다른 관련 소스의 데이터를 수집 및 결합하여 조치를 취할 수있는 이벤트 및 패턴을 검색합니다.

예를 들어 보겠습니다. 소매점 체인은 1 년에 1,000 달러 이상을 소비하는 고객을 위해 반복 판매를 늘리기 위해 계층 적 충성도 프로그램을 만듭니다. 중요한 고객을 다시 유치 할 수있는 플랫폼을 만드는 것이 중요합니다. 고 가치 고객이 프로그램을 사용하자마자 CEP 플랫폼을 사용하여 시스템은 고객에게 추가 할인을 제공하는 프로세스를 트리거합니다.

다른 프로세스 규칙은 고객에게 놀라운 기회를 줄 수 있습니다 - 추가 할인 또는 신제품 샘플. 또한이 회사는 모바일 애플리케이션에 연결되는 새로운 로열티 프로그램을 추가했습니다. 충성도가 높은 고객이 상점 근처를 거닐 때 문자 메시지는 고객에게 할인 된 가격을 제공합니다. 충성도가 높은 고객이 소셜 미디어 사이트에 부정적인 것을 쓴다면 고객 관리 부서에 통보하고 사과합니다.

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많은 양의 상호 작용이있는 엄청난 수의 고객을 상대 할 가능성이 큽니다. 그러나 단순히 데이터를 스트리밍하고 해당 데이터를 분석하는 것으로는 충분하지 않습니다. 소매 업체가 달성하기를 원하는 비즈니스 목표를 달성하려면 분석 결과에 응답하는 프로세스를 실행해야합니다.

많은 산업 분야에서 CEP를 활용합니다. 신용 카드 회사는 사기 관리를 위해 CEP를 사용합니다. 사기 패턴이 나타나면 회사는 심각한 손실을 경험하기 전에 신용 카드를 차단할 수 있습니다. 기본 시스템은 들어오는 트랜잭션을 상관시키고 이벤트 데이터 스트림을 추적하며 프로세스를 트리거합니다. CEP는 금융 거래 애플리케이션, 날씨보고 애플리케이션 및 영업 관리 애플리케이션에도 구현됩니다.

이러한 모든 애플리케이션은 공통적으로 애플리케이션에 온도, 압력, 거래 규모 또는 판매 가치에 대한 사전 정의 된 표준이 있다는 점에서 공통점이 있습니다.상태가 변경되면 조치가 시작됩니다. 늦은 모델의 자동차를 운전하면 타이어의 압력이 떨어졌을 때 운전자가 조치를 취할 것을 알리는 대시 보드 표시기가 작동하게됩니다 (타이어가 고정되어 있음).

많은 벤더가 CEP 솔루션을 제공합니다. 시장에 나와있는 많은 CEP 도구를 사용하면 실시간 이벤트 기반 응용 프로그램을 만들 수 있습니다. 이러한 응용 프로그램은 스트림에서 데이터를 가져올 수 있지만 기존 데이터베이스 소스의 데이터를 가져올 수도 있습니다. 대부분의 제품에는 일반적으로 Eclipse 기반의 그래픽 개발 환경, 실시간 데이터 흐름에 대한 연결은 물론 과거 데이터 소스에 대한 API 등 일반적인 기능이 포함됩니다.

대부분의 제품에는 그래픽 이벤트 플로우 언어가 포함되어 있으며 SQL을 지원합니다. 이 분야의 주요 공급 업체는 Esper (오픈 소스 공급 업체), IBM Operational Decision Manager를 보유한 IBM, RulePoint가 적용된 Informatica, 복잡한 이벤트 처리 솔루션을 갖춘 Oracle, Microsoft의 StreamInsights 및 SAS DataFlux Event Stream Processing Engine 및 Streambase의 CEP입니다. 수많은 신생 기업이이 시장에서 부상하고 있습니다.