分布式復(fù)雜事件實(shí)時(shí)檢測(cè)及其應(yīng)用.pdf

1、復(fù)雜事件處理技術(shù)以事件為驅(qū)動(dòng)，從實(shí)時(shí)事件流中檢測(cè)復(fù)雜事件模式，對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高，因此本文提出分布式復(fù)雜事件實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)良好的可擴(kuò)展性、更高的吞吐量，更低的檢測(cè)延時(shí)為目標(biāo)，適合各種應(yīng)用場(chǎng)景。
　　首先，綜述復(fù)雜事件處理相關(guān)技術(shù)，分析以Esper為代表的面向事件流的復(fù)雜事件處理引擎和以Drools Fusion為代表的面向規(guī)則的復(fù)雜事件處理引擎之間的異同，通過(guò)系統(tǒng)延時(shí)測(cè)試和吞吐量測(cè)試實(shí)驗(yàn)證實(shí)Esper具有更好的處理性能。

2、>　　本文設(shè)計(jì)一個(gè)通用的分布式復(fù)雜事件實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)，詳細(xì)闡述復(fù)雜事件處理引擎Esper與分布式實(shí)時(shí)計(jì)算框架Storm的有效結(jié)合，提出基于事件流分發(fā)和基于規(guī)則分發(fā)的分布式復(fù)雜事件實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的構(gòu)建，同時(shí)，對(duì)系統(tǒng)可靠性，實(shí)時(shí)流與歷史數(shù)據(jù)結(jié)合處理等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究。
　　針對(duì)金融股票監(jiān)控較高的實(shí)時(shí)性需求，實(shí)現(xiàn)基于分布式復(fù)雜事件實(shí)時(shí)檢測(cè)的股票預(yù)警系統(tǒng)，提供用戶定制股票規(guī)則和動(dòng)態(tài)加載規(guī)則功能。系統(tǒng)根據(jù)股票實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和股票規(guī)則