Home » Articole » Articole » Afaceri » Știința datelor (Data Science) » Inteligența operațională: Procesarea evenimentelor complexe

Inteligența operațională: Procesarea evenimentelor complexe

Procesarea evenimentelor este o metodă de urmărire și analiză (procesare) a fluxurilor de informații (date) despre lucruri care se întâmplă (evenimente) pentru a ajunge la o concluzie din acestea. Procesarea evenimentelor complexe, sau PEC, este procesarea evenimentelor care combină date din mai multe surse pentru a deduce evenimente sau modele care sugerează circumstanțe mai complicate. Scopul procesării evenimentelor complexe este de a identifica evenimente semnificative (cum ar fi oportunități sau amenințări) și de a le răspunde cât mai repede posibil.

Aceste evenimente pot avea loc la diferitele niveluri ale unei organizații precum clienți potențiali, comenzi sau apeluri de serviciu pentru clienți. Sau pot fi știri, mesaje text, postări pe rețelele sociale, fluxuri de burse, rapoarte de trafic, rapoarte meteo sau alte tipuri de date. Un eveniment poate fi definit și ca o „schimbare de stare”, atunci când o măsurătoare depășește un prag predefinit de timp, temperatură sau altă valoare. Analiștii sugerează că PEC va oferi organizațiilor o nouă modalitate de a analiza tiparele în timp real și va ajuta partea de afaceri să comunice mai bine cu departamentele IT și de service.

Cantitatea mare de informații disponibile despre evenimente este uneori denumită cloud de evenimente.

Descriere conceptuală

Printre miile de evenimente primite, un sistem de monitorizare poate primi, de exemplu, următoarele trei din aceeași sursă:

  • sună clopotele bisericii.
  • apariția unui bărbat în smoking cu o femeie într-o rochie albă de mireasă.
  • orez care zboară prin aer.

Din aceste evenimente sistemul de monitorizare poate deduce un eveniment complex: o nuntă. PEC ca tehnică ajută la descoperirea unor evenimente complexe prin analizarea și corelarea altor evenimente: clopotele, bărbatul și femeia în ținută de nuntă și orezul care zboară prin aer.

PEC se bazează pe o serie de tehnici, inclusiv:

  • Detecția tiparului de evenimente
  • Abstracția evenimentului
  • Filtrarea evenimentelor
  • Agregarea și transformarea evenimentelor
  • Modelarea ierarhiilor de evenimente
  • Detectarea relațiilor (cum ar fi cauzalitatea, apartenența sau momentul) dintre evenimente
  • Rezumarea proceselor bazate pe evenimente

Aplicațiile comerciale ale PEC există într-o varietate de industrii și includ tranzacționarea algoritmică de acțiuni, detectarea fraudei cu carduri de credit, monitorizarea activității comerciale și monitorizarea securității.

Istorie

Zona PEC are rădăcini în simularea evenimentelor discrete, zona de baze de date activă și unele limbaje de programare. Activitatea din industrie a fost precedată de un val de proiecte de cercetare în anii ’90. Potrivit primului proiect care a deschis calea către un limbaj generic PEC și un model de execuție a fost proiectul Rapide de la Universitatea Stanford, coordonat de David Luckham. În paralel, au existat alte două proiecte de cercetare: Infospheres din California Institute of Technology, coordonat de K. Mani Chandy, și Apama de la Universitatea din Cambridge, coordonat de John Bates. Produsele comerciale au fost dependente de conceptele dezvoltate în aceste proiecte și în unele proiecte de cercetare ulterioare. Eforturile comunității au început într-o serie de simpozioane de procesare a evenimentelor organizate de Societatea Tehnică de Procesare a Evenimentelor, iar mai târziu de seria de conferințe ACM DEBS. Unul dintre eforturile comunității a fost producerea manifestului de procesare a evenimentului.

Concepte înrudite

PEC este utilizat în soluțiile de inteligență operațională (IO) pentru a oferi o perspectivă asupra operațiunilor de afaceri prin rularea analizei interogărilor pe fluxuri live și date despre evenimente. Soluțiile IO colectează date în timp real și se corelează cu datele istorice pentru a oferi perspectivă și analiza situației actuale. Mai multe surse de date pot fi combinate din diferite silozuri organizaționale pentru a oferi o imagine de funcționare comună care utilizează informațiile actuale. Oriunde informațiile în timp real au cea mai mare valoare, soluțiile IO pot fi aplicate pentru a furniza informațiile necesare.

În managementul rețelei, managementul sistemelor, managementul aplicațiilor și managementul serviciilor, oamenii se referă de obicei la corelarea evenimentelor. Ca motoare PEC, motoarele de corelare a evenimentelor (corelatorii de evenimente) analizează o masă de evenimente, le identifică pe cele mai semnificative și declanșează acțiuni. Cu toate acestea, majoritatea dintre ele nu produc noi evenimente deduse. În schimb, leagă evenimentele de nivel înalt cu evenimentele de nivel scăzut.

Motoare de inferență, de ex. motoarele de raționament bazate pe reguli, produc de obicei informații deduse în inteligența artificială. Cu toate acestea, de obicei nu produc informații noi sub formă de evenimente complexe (adică deduse).

Exemplu

Un exemplu mai sistemic de PEC implică o mașină, niște senzori și diverse evenimente și reacții. Imaginați-vă că o mașină are mai mulți senzori: unul care măsoară presiunea în anvelope, unul care măsoară viteza și unul care detectează dacă cineva stă pe un scaun sau părăsește un scaun.

În prima situație, mașina se mișcă și presiunea uneia dintre anvelope trece de la 45 psi la 41 psi în 15 minute. Pe măsură ce presiunea din anvelopă scade, se generează o serie de evenimente care includ presiunea în anvelopă. În plus, se generează o serie de evenimente care includ viteza mașinii. Procesorul de evenimente al mașinii poate detecta o situație în care o pierdere a presiunii în anvelope pe o perioadă de timp relativ lungă duce la crearea evenimentului „lossOfTirePressure”. Acest nou eveniment poate declanșa un proces de reacție pentru a nota pierderea de presiune în jurnalul de întreținere al mașinii și a avertiza șoferul prin portalul mașinii că presiunea în anvelope a scăzut.

În a doua situație, mașina se mișcă și presiunea uneia dintre anvelope scade de la 45 psi la 20 psi în 5 secunde. Este detectată o situație diferită — poate pentru că pierderea de presiune a avut loc într-o perioadă mai scurtă de timp sau poate pentru că diferența de valori dintre fiecare eveniment a fost mai mare decât o limită predefinită. Situația diferită are ca rezultat generarea unui nou eveniment „blowOut-Tire”. Acest nou eveniment declanșează un alt proces de reacție pentru a alerta imediat șoferul și pentru a iniția rutine computerizate de bord pentru a ajuta șoferul să oprească mașina fără a pierde controlul prin derapare.

În plus, evenimentele care reprezintă situații detectate pot fi combinate și cu alte evenimente pentru a detecta situații mai complexe. De exemplu, în situația finală, mașina se mișcă normal și suferă o explozie a anvelopei care duce la părăsirea drumului și lovirea unui copac, iar șoferul este aruncat din mașină. O serie de situații diferite sunt detectate rapid. Combinația de „blowOutTire”, „zeroSpeed” și „driverLeftSeat” într-o perioadă foarte scurtă de timp are ca rezultat detectarea unei noi situații: „occupantThrownAccident”. Chiar dacă nu există o măsurătoare directă care să poată determina în mod concludent că șoferul a fost aruncat sau că a avut loc un accident, combinația de evenimente permite detectarea situației și crearea unui nou eveniment care să semnifice situația detectată. Aceasta este esența unui eveniment complex (sau compus). Este complex pentru că nu se poate detecta direct situația; trebuie să inferați sau să deduceți că situația a avut loc dintr-o combinație de alte evenimente.

Tipuri

Majoritatea soluțiilor și conceptelor PEC pot fi clasificate în două categorii principale:

  • PEC orientat spre agregare
  • PEC orientat spre detectare

O soluție PEC orientată spre agregare se concentrează pe executarea algoritmilor on-line ca răspuns la datele despre evenimente care intră în sistem. Un exemplu simplu este să calculați în mod continuu o medie pe baza datelor din evenimentele de intrare.

PEC orientat spre detecție se concentrează pe detectarea combinațiilor de evenimente numite tipare sau situații de evenimente. Un exemplu simplu de detectare a unei situații este să căutați o anumită secvență de evenimente.

Există și abordări hibride.

Sursa: Drew Bentley, Business Intelligence and Analytics. © 2017 Library Press, Licență CC BY-SA 4.0. Traducere și adaptare: Nicolae Sfetcu

© 2021 MultiMedia Publishing, Business Intelligence și Analytica în afaceri, Colecția Știința Informației

Lucrul cu baze de date
Lucrul cu baze de date

Colecția ȘTIINȚA INFORMAȚIEI Lucrul cu bazele de date este astăzi printre cele mai căutate abilități IT. Acum puteți obține o bază de plecare în proiectarea și implementarea bazelor de date cu o abordare practică, ușor de înțeles. ”Lucrul cu baze … Citeşte mai mult

Nu a fost votat $3,99$7,99 Selectează opțiunile
Tehnologia Blockchain - Bitcoin
Tehnologia Blockchain – Bitcoin

Internetul a schimbat complet lumea, cultura şi obiceiurile oamenilor. După o primă fază caracterizată prin transferul liber al informaţiilor, au apărut preocupările pentru siguranţa comunicaţiilor online şi confidenţialitatea utilizatorilor. Tehnologia blockchain asigură ambele aceste deziderate. Relativ nouă, ea are şansa să producă … Citeşte mai mult

Nu a fost votat $2,99$4,99 Selectează opțiunile
Introducere în inteligența artificială
Introducere în inteligența artificială

Inteligența artificială s-a dezvoltat exploziv în ultimii ani, facilitând luarea deciziilor inteligente și automate în cadrul scenariilor de implementare. Inteligența artificială se referă la un ecosistem de modele și tehnologii pentru percepție, raționament, interacțiune și învățare.  Asistăm la o convergență … Citeşte mai mult

Nu a fost votat $2,99$5,07 Selectează opțiunile

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *