複雑なイベント処理をより簡単な言葉で解読する

複雑なイベント処理により、組織は正確な洞察を取得し、それを使用して戦略や意思決定を行うことができます。

この効果的な手法は、大量のデータ ストリームから抽出された高レベルのイベントの形で全体像を把握するのに役立ちます。

これは、脅威と機会を簡単に検出し、すぐに対応できることを意味します。

最終的には、業務を改善し、競合に勝ち、安全を確保するのに役立ちます。

この記事では、複雑なイベント処理、その利点と使用例、その他の重要な詳細について説明します。

はじめましょう！

複雑なイベント処理とは何ですか?

複合イベント処理 (CEP) には、データ ストリームのリアルタイム イベントを到着時に処理し、そこから有用な情報を抽出するための一連のテクノロジー、手法、および概念が含まれます。

CEP は、受信したイベント データが計算をトリガーするため、イベント駆動型です。ここで、受信イベント データは、より高いレベルの、つまり「複雑な」有用なイベント データに精製されます。このプロセスには、データ処理だけでなく、リアルタイムで洞察を得るためにデータ ストリームを集約、分析、追跡することも含まれます。

複雑なイベント処理は、脅威や機会などの意味のあるイベントをリアルタイムで特定し、即座に対応することを目的としています。

CEP をさらに単純化するために、その名前の付け方を理解しましょう。

イベント: イベントは組織全体で発生し続けます。イベントは高レベル (複雑で重要性が高い) と低レベル (単純で重要性が低い) の両方になります。イベントには、ソーシャル メディアのメッセージや投稿、テキスト メッセージ、電話、ニュース項目、注文、販売リード、株式市場のフィード、天気予報、気温の急上昇、交通状況、オンラインの脅威、取引などが含まれます。

複雑なイベント: これらは、組織にとって重要な高レベルのイベントです。これらのイベントには、アプリケーションやデータへのアクセスの承認、パスワードの変更、資金移動、株式の購入などが含まれます。これらのイベントに直ちに対応し、データとリソースの安全性を確保する必要があります。

処理: 複雑なデータをリアルタイムで集約、分析、追跡して、有意義な結論を導き出します。

CEP は、今日非常に要求の高い継続的インテリジェンス サービスとアプリケーションに適用され、リアルタイムの意思決定を改善し、状況認識を得るのに役立ちます。 CEP は、株式市場取引、インターネット運用、モバイル デバイス、不正行為検出、政府諜報機関、運輸などの分野でも使用されています。

CEP アプリケーションには、TIBCO Streaming、IBM イベント ストリーム、Oracle SOA Suite、Astra Streaming、Aerospike などがあります。

CEPはどのように機能しますか?

CEP は、データ ストリームから意味のある情報を抽出するためのツールキットのようなものです。通常、2 つのデータ ストリームは、同じ現実を異なる方法で表します。ドメイン知識を複数のデータ ソースに実装して、複雑なイベントと高レベルの概念の観点から状況を理解します。

たとえば、CEP はサイバーセキュリティに活用できます。不正なシステム アクセスに関するアラートを受信し、その後、不明なトランザクションのメッセージが表示されたとします。これら 2 つの出来事とサイバーセキュリティの知識を組み合わせると、オンライン詐欺が発生している可能性が高いと結論付けることができます。

CEP は、概念とパターンを使用して、生の情報からこのような複雑なイベントを推測するために開発されました。この手法は、他の単純なイベントを分析および関連付けて、複雑なイベントを明らかにするのに役立ちます。企業が適切な情報に基づいた意思決定を行うために使用できる有意義な詳細を見つけることを目的としています。

複雑なイベント処理では、事前定義されたイベントがデータ処理操作をトリガーするイベント駆動型のアーキテクチャが使用されます。これは、結果を生成するために各データ オブジェクトを継続的に処理する必要がある従来のモデルとは対照的です。

ここで、イベント駆動型モデルはデータ オブジェクトを継続的に処理しますが、結果はユーザー定義イベントに対してのみ生成されます。このアーキテクチャには 3 つのコンポーネントがあります。

• イベント
• イベント処理エンジン
• アクション

イベントを定義し、イベント処理エンジンを使用して登録する必要があります。次に、データを見つけて、それをイベントに体系的にマッピングする必要があります。ここで、エンジンはイベントを識別し、定義された基準に基づいてマップします。システムは、さまざまな形式でデータ変数を取り込み、ユースケースに応じて、それらをいくつかの事前定義されたイベントにマップします。

完了すると、ユーザーはこれらのイベントに対する特定のアクションを定義できます。アクションは、アラートなどの受信イベントを受信するために作成される関数です。

したがって、次のステップでは、イベント エンジンは定義されたイベントのデータ ストリームを監視します。これらのイベントを検出すると、それらをユーザーに転送し、イベント処理のアクションをトリガーします。

CEP テクニック

CEP では、次のようなさまざまな手法が使用されます。

• イベントのフィルタリング: データを受信するとすぐに、イベントをフィルタリングできます。これは、複雑なイベントの処理の開始時に実行され、複雑なイベントが処理または検出されたときに、最後に実行することもできます。これにより、不要なイベントを排除し、特定の目的に関連するイベントを選択することができます。重大度、カテゴリ、割り当てられたユーザーなどのフィルターを適用できます。

• イベント パターンの検出: この技術は、複雑なイベントにつながる可能性のあるデータ ストリーム内の特定のパターンを検出するのに役立ちます。
• イベントの抽象化: この手法では、集約および分析されたデータから概念を導き出すことができます。この概念は、他の概念の集合的なアイデアとして機能し、関連する概念をフィールドまたはグループとして接続できます。
• イベントの集約と変換: イベントの集約は、CEP の初期段階で実行される手法です。データ ストリームからイベントの収集と集約を開始するときです。これにより、分析や追跡などの後続のプロセスへの道が開かれます。同様に、イベント変換には、構造化されていない生の情報ストリームを関連性のある重要なデータに変換することが含まれます。
• イベント階層モデリング: この手法では、イベント データはある種の階層に編成され、データの分析と処理が容易になります。
• イベント関係の検出: このプロセスには、タイミング、メンバーシップ、因果関係などに基づいてイベント間の関係を検出することが含まれます。これは、関連するイベントをフィルターで除外し、より大きな概念に進むのに役立ちます。

CEPのメリット

複雑なイベント処理はユーザーに多くのメリットをもたらします。そのうちのいくつかは次のとおりです。

高度な洞察を得る

CEP を使用すると、ドメインの知識と生データからビジネス データを合成できます。これにより、さまざまなコンテキスト、時間枠、データ内の関係に基づいて、データを高レベルのイベントに整理できます。

したがって、高レベルの洞察を使用して、業務、ビジネス、市場、顧客、競合他社に関する重要なことを理解できます。

これは、より良いビジネス戦略を立て、顧客にとってより有用な製品やサービスを作成するのに役立ちます。さらに、競合他社に先んじて市場を支配することもできます。

効果的なインシデント対応

CEP を使用すると、組織は脅威にリアルタイムでプロアクティブに対応できます。これは、さまざまなソースからの生の非構造化情報からの高レベルのデータを分析することで可能になります。

したがって、まだ時間があるときに脅威を迅速に阻止し、データとシステムをオンライン攻撃から安全に保つことができます。

水平方向のスケーラビリティ

大量のデータを効率的に処理できるため、必要に応じてコンピューティング リソースを拡張することもできます。 Kubernetes などのオープンソース サービスや AWS などのパブリック クラウドは、処理ノードを非常に簡単に終了および複製できます。したがって、これらのインフラストラクチャ上で CEP アプリケーションをホストし、需要に応じてリソースを簡単かつ迅速に拡張できます。

ハイパフォーマンス

ビッグ データ フレームワークでは、従業員/労働者ノード間でデータを分散することが重要です。 CEP は、これらのノード間でデータを効果的に分割して分散するのに役立ちます。これにより、これらのフレームワークはデータ処理ロジックを並列実装することでより高いパフォーマンスを実現できます。これは、より多くのデータを同時に処理できることを意味し、効率が向上します。

低遅延

CEP エンジンは低遅延のデータ処理で知られており、最新かつ関連性のあるデータをリアルタイムで生成します。また、メモリ内のデータを最小限に維持することで、IO コストの増加を最小限に抑えるよう努めます。

ビジネスロジックの改善

CEP は生データから有意義な情報を取得するのに役立つため、このデータを使用してビジネス ロジックを改善できます。全体的なパフォーマンス、戦略、従業員の貢献、顧客、収益、将来の範囲など、ビジネスのさまざまな側面を評価できます。こうすることで、非効率な点をより早く発見し、より良い結果を生み出すビジネス ロジックの改善に取り組むことができます。

より良い予測

CEP を利用して収集したデータを注意深く分析することで、ビジネスの方向性を決定しやすくなります。得られた洞察を使用してより適切な予測を立て、それに応じてビジネスを計画できます。これは成功の可能性を高めるのに役立ちます。

時間を節約する

すべてのビジネスは膨大な量のデータを扱いますが、すべてが貴重なデータであるわけではありません。これらのデータの多くは、関連性がなく、古く、不完全で、ビジネスにとって役に立たないものになります。また、多くの小さなデータが 1 つのアイデアやイベントのヒントになります。

現時点では、質の高いデータを分離し、類似したデータを結合して意味のある情報を抽出できるシステムが必要です。 CEP はまさにそれを行います。

CEP 対 ESP

複合イベント処理 (CEP) とイベント ストリーム処理 (ESP) は似ているため、同じ意味で使用できる場合があります。ただし、それらは同一ではありません。

従来のイベント ストリーミングには、特定の時間に到着する単一のデータ ストリームが含まれます。簡単に言えば、サイト上で発生したクリックやトランザクションなど、一度に 1 つのイベントを収集します。次に、このイベントを分析して処理し、ユーザーがそれに応答できるようにします。

たとえば、ESP ソリューションは価格データ ストリームを分析して、ユーザーが株を売るか買うかを決定できるようにします。

一般に、ESP ツールにはイベントの階層構造や因果関係が含まれません。

一方、複雑なデータ処理は ESP の上級バージョンに似ています。複数のデータ ストリームを収集して、特定のイベントを検出します。また、複雑なイベントの検出と処理も必要になります。

CEPの使用例

複雑なイベント処理をさまざまな業界やユースケースに適用できます。一般に、大量のイベントと低遅延 (ミリ秒単位が望ましい) 要件が必要な場合に使用されます。いくつかの使用例は次のとおりです。

不正行為の検出と防止

複雑なイベント処理機能により、企業や機関は、さまざまなパターンを監視し、リアルタイムでイベントを追跡することで、不正行為を検出できます。たとえば、新しいデバイスのログインとパスワードの変更を組み合わせて、複雑なイベントを設計できます。

これにより、不審なアクティビティや不正なアクティビティにフラグを立てることができるため、時間通りに予防措置を講じ、オンラインの脅威を阻止することができます。複数の詐欺アラートを高レベルのイベントに組み合わせて、システム全体のオンライン侵害を検出することもできます。

さらに、CEP はファイアウォール システムで機械学習を利用して異常を検出するために使用されます。

銀行、医療機関、防衛などの高度に規制された業界は、CEP を使用して脅威を特定して軽減し、データと運用を安全に保つことができます。

ハードウェア設計

CEP は当初、コンピューター チップを設計するために導入されました。これにより、エンジニアは、チップの命令とレジスタレベルの設計に基づいて、実際の物理ハードウェアで発生する低レベルのイベントを把握できるようになります。

マーケティング

CEP はマーケティング業界で非常に役立ちます。企業はこれを利用して市場と顧客を理解し、より多くの訪問者を自社の商品に引き寄せるための効果的なマーケティング戦略を設計できます。また、視聴者のプロフィールに基づいてターゲットを絞った広告を表示するのにも役立ちます。

現代の顧客にとって、曖昧でランダムな製品やサービスではなく、パーソナライゼーションが重要です。 CEP は、顧客の購買行動を追跡および分析できるようにすることで、これを支援します。

たとえば、電子商取引企業は CEP を利用して、買い物習慣、休日、季節、ソーシャル ネットワーク活動、GPS データに基づいてパーソナライズされた推奨事項をリアルタイムで提供できます。 CEP の優れた点は、複数のデータ ソースと履歴データを組み合わせて、より深い洞察を提供できることです。

予測分析

CEP は、さまざまなソースから大量のデータを集約して分析し、予測を行うことができるため、予測分析エコシステムの一部です。

ソーシャル メディア サイト、販売、GPS ストリームなどからのさまざまなイベントを組み合わせることで、ビジネスに影響を与える可能性のある重要なイベントを予測できるようになります。また、それらの影響に合わせて、業界内での関連性を維持するための戦略を立てることもできます。

たとえば、新型コロナウイルス感染症が世界を襲ったとき、企業はTwitterなどのネットワーキングサイトや薬局の販売からの膨大なデータを分析して事態を予測することができた。これは、このシナリオで消費者を支援できるような方法で自社の製品を形作るのに役立つ可能性があります。

IoT

複雑なイベント処理は、モノのインターネット (IoT) で利用できます。さまざまなソースからのデータを組み合わせることで、IoT ベースのセンサー ストリームを収集するプロセス全体を変革し、リアルタイムの監視、問題のトラブルシューティング、分析を可能にします。

例: 賃貸したスマート ビルディング内のファン、照明、警報器、暖房装置、その他のデバイスからのデータを組み合わせることで、占有者がリソースをどのように使用しているかを予測し、使用量を最適化できます。

株式市場取引

CEP ベースのアプリケーションまたはサービスを使用すると、最新の株価を判断し、パターンを見つけて、それらのパターンと相関させることができます。これにより、販売または購入の決定をトリガーするかどうかを決定できます。これにより、ランダムに決定を下したり、自分で計算を実行したりする場合に比べて、成功の可能性が高まります。これには時間がかかり、エラーが発生する可能性があります。

予知保全

CEP は、飛行機や風車などの大型オブジェクトや製造施設のセンサーの予知保全に使用できます。データを定期的に監視および分析することで、機器、機械、またはシステムのメンテナンスまたはシャットダウンの必要性を示すパターンを検出できます。

その他の用途

• CEPは自動運転車にも使用されています。それらに使用されるセンサーは、車に統合された CEP システムが開始または停止の標識を認識できるようにするデータを送信できます。このシステムは、車の加速を調整するために距離と路面の湿気を測定することもできます。
• サプライチェーン管理では、CEP を使用して、RFID (無線周波数識別) に基づいて在庫をリアルタイムで計算します。
• オペレーショナル インテリジェンス (OI) サービスは CEP を使用して、イベント データとライブ フィードを分析し、データを履歴データと関連付けることにより、運用に関するより良い洞察を提供します。
• CEP は、運用環境に合わせて調整および最適化するためにビジネス プロセス管理 (BPM) で使用されます。

結論

複雑なイベント処理 (CEP) を使用すると、複数のソースから生データを収集、整理、分析、追跡することで、有意義な情報を取得し、より適切な計画と意思決定を行うことができます。

したがって、CEP は、デジタル マーケティング、株式市場取引、詐欺の検出と防止、正確な予測など、さまざまなシナリオで役立ちます。

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