复杂事件处理
学生重大、复杂事件处理程序
武威第三中学学生重大、复杂事件处理程序综合处理流程：发现者（当事人）→值日教师（班主任）→值日领导（综治办）→综治委员会→校长行政会议处理（决议）→处理（回复）。
一、关于学生打架事件处理程序：1、教职工对正在发生的打架事件要立即制止，对参与学生要立即隔离，平息事态，然后把学生送政教处交给有关老师，同时要在5分钟之内报告学校有关领导和政教处值班老师，各方根据职责共同参与处理。
2、教职工发现学生受伤要根据伤情立即送学校卫生室或医院予以治→疗。
3、班主任和值班老师接到报告后要在5分钟之内赶到现场了解和处理情况(如有特殊情况不能及时赶到现场的，应在征得有关领导同意后委托有关人员到现场)，对严重事件要立即报告学校领导，一般事件由政教处值班老师和班主任进行调查取证工作。
4、值班老师和班主任要当场做好参与打架学生的思想工作，明确告诉他们学校的有关规定，制止事态的进一步发展。
5、值班老师和班主任在接到报告后，要在第一时间赶到现场，在制止打架事件的同时，在年级主任的领导下，做好学生的思想工作以及受伤学生的治疗事宜和调查取证工作。
6、根据需要及时通知有关学生家长到校参与处理打架事件。
如联系不上家长可以向学校领导汇报，由学校安排通知家长。
7、在事件处理过程中，必要时参与处理人员可以立即拨打110（公安）、119（消防）、120（医院急救）等电话报警或急救。
8、班主任、年级主任和政教处有关人员要和学生家长一起找出事情发生的根源并予以解决，对学生进行纪律、法制教育，防止类似事件再次发生。
9、必要时，要安排值班老师对学生进行有效的监控，直至把问题解决或把学生亲手交到家长手中。
10、在公安等司法部门对违法学生进行调查期间，学校必须安排工作人员到现场陪同调查，做到寸步不离被调查学生。
11、发生打架事件后，除对有关学生进行救治、调查处理外，班主任、级部主任要同时做好相关学生和相关班级的教育工作，以保证学校正常的教育教学秩序。
12、所有参与处理学生打架事件的人员，都要注意保护学生个人隐私，做好学校保密工作，以防出现其他问题。
复杂事件处理技术及其在物流物联网中的应用
关键词 ： 复杂事件处理 ； 事件 驱动架构 ； 物 流物联 网 ； 事件流 处理
中图分类 号 ： Ｔ Ｐ ３ １ ５ 文献标志码 ： Ａ
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复杂事件处理(Complex Event Processing)
1.基本概念：事件，事件关系和事件处理的简单抽象理解基于自己目前对事件处理的理解，对信息系统的认识，来定义事件和事件关系，来概括在信息系统中有哪些事件处理的模式。
1.1 事件从字面上理解事件可以认为是发生的一件事情，包括事物状态和事物之间的某些动作。
在信息系统中，事件可以是一些事物对象的状态属性，也可以是事物之间动作的记录。
对于动作的完整描述可以用状态机模型描述，即对初始状态的事物做某些动作，事物由初始状态迁移到动作后的新状态。
在事物动作过程中，可以构造三个事件信息，事物初始状态事件，作用于事物的动作的事件，事物结果状态事件。
事物动作的状态机模型示意图事物状态属性彼此之间会有一些依赖约束关系，可以从一些状态属性值推导出另一些状态属性的值。
这些状态之间的约束可以使用无动作的状态机模型描述，即当状态1成立，状态2必成立。
事物状态之间的约束关系示意图1.2事件的关系事件的关系主要有四种。
1.2.1时间顺序关系动作事件和动作事件之间，动作事件和状态变化事件之间，都存在时间顺序。
1.2.2聚合关系动作事件和动作事件之间，状态事件和状态事件之间都存在聚合关系。
即个体的聚合形成整体集合。
1.2.3层次关系动作事件和动作事件之间，状态事件和状态事件之间都存在层次关系，即父类事件和子类事件的层次关系，从父类到子类是具体化，从子类到父类是泛化。
1.2.4 依赖关系事物的状态属性之间彼此的依赖关系和约束关系。
1.2.4因果关系对于完整的动作过程，结果状态为果，初始状态和动作都可以视为原因。
类比哲学上论述事物如何发展也是有两个因素的，一是内部本质，二是外部作用。
1.3事件的处理在应用系统里，事件处理实现的功能有几类模式。
1.3.1推断主要利用事物状态之间的约束关系，从一部分状态属性值可以推断出另一部分的状态属性值。
例如当三角形1个角为90度，另一个角为45度，则推断出第三个角为45度。
1.3.2查因当出现结果状态，并且知道初始状态，可以查明某个动作是原因，同样当出现结果状态，并且知道之前发生了什么动作，可以查明初始状态是原因。
大数据处理中的实时计算方法
大数据处理中的实时计算方法随着互联网和物联网的发展，大数据的规模和速度都呈现出爆炸式增长的趋势。
如何高效地处理大数据，尤其是实时计算，成为了当今信息技术领域亟需解决的问题之一。
本文将介绍几种常见的大数据处理中的实时计算方法。
一、流式计算（Streaming）流式计算是大数据处理中常用的一种方法，它以连续不断的数据流为基础，实时计算出结果。
流式计算主要有以下特点：1. 实时性高：流式计算可以在数据到达时立即进行处理，实时性较强。
2. 数据流动：流式计算处理的是数据流，数据以流的形式一直向前传递，不需要保存在磁盘或内存中。
3. 有限窗口：流式计算通常采用滑动窗口的方式，将数据按时间段进行划分，计算结果基于窗口内的数据。
二、复杂事件处理（CEP）复杂事件处理是一种基于流式计算的方法，它通过定义规则和模式，从数据流中识别出具有特定含义的事件。
CEP主要有以下特点：1. 实时识别：CEP能够在大规模数据流中实时识别出复杂事件，如异常情况、重要事件等。
2. 事件关系：CEP能够识别事件之间的关系，包括时序关系、逻辑关系等。
3. 规则定义：CEP通过定义规则和模式来识别重要事件，可以快速修改规则以应对不同需求。
三、内存计算（In-Memory Computing）内存计算是指将数据存储在内存中进行计算和处理的方法，相较于传统的硬盘存储，内存计算具有更高的速度和性能表现。
内存计算主要有以下特点：1. 快速响应：内存计算可以使计算速度更快，减少了磁盘IO的开销，提供更快的响应时间。
2. 实时计算：内存计算能够将数据直接加载到内存中，实现实时计算和分析。
3. 分布式处理：内存计算通常采用分布式计算的方式，将计算任务分布到多个节点上进行并行计算，提高处理效率。
四、流式数据集（DataStream）流式数据集是一种结合了流式计算和内存计算的方法，它通过将数据流转化为可操作的数据集合来实现实时计算。
流式数据集主要有以下特点：1. 弹性计算：流式数据集能够根据需求进行弹性计算，灵活调整计算规模。
RFID数据流分布式层次复杂事件处理
ＲＦ Ｄ数 据 流 分 布 式层 次 复杂 事 件 处 理 Ｉ
王永 恒 ， 圣 洪 杨
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关键词 ： 射频识别（ ＦＤ）层次复杂事件检测 ； ＲＩ ；０ —３ １ ０ ０３ ．３ 文章 编 号 ：０ ２８ ３ （０ ０ ３ —１ ３０ 文 献 标 识 码 ： 中 图 分 类 号 ：Ｐ ９ Ｉ１ ． ８ ．ｓ．０ ２８ ３ ． １ ． ０ ４ ７ ｓ ２ ２ １０ —３ ｌ２ １ ） ２０ ２ —３ Ａ Ｔ３１
ｏ ｓｎｇ ｅ ｆ ｉ ｌ ｐｏ ｎ ｆ ｉｕ ｅ ｒ ｅ ｗｏｒ ｂ ｅ ｋ． ｔ ｅ ｔ ｒ ａ ｉ ｔ ａ ｌｒ ｏ ｎ ｔ ｋ ｒ ａ Ｏｎ ｈ ｏｈｅ ｈ ｎｄ，ｈ ｅ ａ ｃ ｃ ｌ ｏｍ ｐ ｅ ｅ ｅ ｉ ｎ ｓ ｐｐｏ ｉｒ ｒｈｉ ａ ｃ ｌ ｘ ｖ ｎｔ ｓ ｏｔ ｕ ｓｅｄ ｗ ｅｌ ｎ ｍ ａ ｅ ｆ— ｌ ｉ ｎｙ ｆ ｉ ｃｅ ｃ ｉ ｎｔ ｏｍ ｐ ｅ ｅ ｎ ｄｅｅ ｔｏｎ ｌ ｘ ｖｅ ｔ ｔｃ ｉ ｍ ｅ ｈ ｔ ｏｄｓ ｆ ＲＦＩ ． ｓｒｂｕ ｅ ｈ ｅ ａ ｃ ｃ ｌ ｏｍ ｐ ｅ ｅ ｎ ｄ ｔ ｃ ｉｎ ａ ｃ ｔ ｃｕｒ ｉ ｐ ｏｐ ｅ ｏｒ Ｄ Ｄｉｔｉ ｔ ｄ ｉｒ ｒｈｉ ａ ｃ ｌ ｘ ｖｅ ｔ ｅ ｅ ｔｏ ｒ ｈｉｅ ｔ ｅ ｓ ｒ ｏｓ ｄ
cep标准用词 -回复
cep标准用词-回复CEP标准用词（CEP Standard Vocabulary）是指在复杂事件处理（Complex Event Processing，简称CEP）领域中常用的术语和定义。
CEP是一项技术，用于实时分析大数据流中的事件，以及相互关联的多个事件，以快速发现和识别复杂事件的发生。
在本文中，我将逐步回答有关CEP标准用词的问题，以帮助读者更好地了解这一技术。
第一步：什么是复杂事件处理（CEP）？复杂事件处理是一种实时分析技术，用于处理大规模数据流中的事件，并识别和监测复杂的事件模式。
它能够从多个源中接收事件，通过将事件流与事先定义的规则进行比较，以识别感兴趣的事件。
第二步：什么是事件？在CEP中，事件是指系统中发生的某个特定的事物或发生的动作。
例如，在金融领域，事件可以是一次交易的发生，或者是股价的波动。
每个事件通常包含多个属性，如事件类型、时间戳、地点等。
第三步：什么是事件流？事件流是指一系列按照一定顺序发生的事件，通常以时间为基准排序。
事件流可以包含多个事件，而每个事件又包含多个属性。
在CEP中，事件流是实时数据的基本形式。
第四步：什么是规则？规则是定义在CEP系统中的逻辑判断，用于触发某个动作或生成某个输出。
规则通常由事件模式和条件组成。
事件模式描述了事件发生的模式，而条件则进一步细化了规则的触发条件。
第五步：什么是事件模式？事件模式是指一组事件序列的模式，这组事件序列满足特定的规则。
事件模式可以用来描述一系列相关事件的发生顺序、时间间隔、数量等。
它是CEP中对事件流进行分析和描述的基本概念。
第六步：什么是窗口？窗口是CEP中用来限制事件流范围的概念。
窗口可以根据时间、数量或其他属性来定义。
通过使用窗口，可以限制分析的事件流范围，以便更好地捕捉感兴趣的事件。
第七步：什么是目标？目标是CEP中用来描述所需结果的定义。
目标通常与规则相关联，用于指定规则触发的条件。
例如，“当某个特定事件序列满足规则时，将产生某个输出”。
复杂事件处理（complexeventprocessing）
复杂事件处理（complexeventprocessing）复杂事件处理复杂事件处理是⼀种新兴的基于事件流的技术，它将系统数据看作是不同类型的事件，事件在这⾥通常是有意义的状态变化，通过分析事件间的关系，利⽤过滤、关联、聚合等技术，根据事件间的时序关系和聚合关系定制检测规则，持续地从事件流中查询出符合要求的事件序列，最终分析得到更加复杂的复合事件。
CEP适合的场景包括实时风险管理、实时交易分析、⽹络欺诈、⽹络攻击、市场趋势分析等等。
复杂事件处理的特征：⽬标：从有序的简单事件流中发现⼀些⾼阶特征输⼊：⼀个或多个由简单事件构成的事件流处理：识别简单事件之间的内在联系，多个符合⼀定规则的简单事件流构成复杂事件输出：满⾜规则的复杂事件复杂事件处理⾯临多⽅⾯的挑战：减少应⽤存储数据（在分析数据之前）造成的延迟能够持续、实时地分析多个数据流能够关联不同数据流中的事件，从⽽发现新的相关情形能够迅速响应并发现危险和机会能够迅速地将先前发现的规律应⽤到新的数据流模型中能够利⽤已有的应⽤开发能⼒快速开放新的⾼性能，⾼扩展的应⽤确保系统和应⽤的连贯性缺少对于⼤量的多查询的⽀持和优化复杂事件处理引擎复杂事件处理⼀般都采⽤⾮确定性有限⾃动机NFA变体模型来处理事件。
典型的复杂事件处理系统有SASE，Cayuga以及Esper等。
SASE系统采⽤了⼀种基于本地序列操作符以及管道查询的数据流模型，使⽤关系运算符来定义随后到来的序列，SASE采⽤了⾮确定性有限⾃动机来获取序列事件。
SASE提供了⼀种由EVENT、WHERE、以及WITHIN等组成的规则描述语⾔，使⽤逻辑操作符和序列操作来描述事件间的关系。
但是SASE语⾔缺少对聚集操作的⽀持。
SASE+则扩展了SASE语⾔，提供了迭代和聚集操作的⽀持。
与其他系统不同，SASE不仅会报告⽤户感兴趣的查询结果，⽽且会报告匹配此查询的所有事件，这在很⼤程度上增加了查询的复杂度。
SASE的主要局限性在于不能处理层状结构的复杂事件类型，也就是⼀个查询的结果不能⽤作另⼀个查询的输⼊。
基于复杂事件处理的RFID物品分拣系统研究与实现的开题报告
基于复杂事件处理的RFID物品分拣系统研究与实现的开题报告一、研究背景与意义RFID（Radio Frequency Identification）技术是一种无线射频识别技术。
它通过无线电信号识别特定目标对象，并读取相关数据，具有识别速度快、操作简单等特点。
RFID技术被广泛应用于物流管理、库存管理、生产流程监控等领域。
物品分拣是物流管理中的重要环节，如何提高物品分拣的效率和准确率已成为研究热点。
传统的物品分拣系统使用人工分拣，但是这种方式效率低、误差率高。
随着物联网技术的发展，物品分拣系统逐渐向自动化、智能化发展，基于RFID技术的物品分拣系统应运而生。
复杂事件处理（CEP）技术是一种能够从高速数据流中提取复杂事件及其关系的处理技术。
CEP技术具有规则动态性强、延迟低、支持多种语义维度等特点，能够满足RFID物品分拣系统实时性要求高、规则复杂的需求，因此被广泛应用于智能化物品分拣系统中。
二、研究内容和研究方法本文将基于复杂事件处理技术，研究基于RFID技术的物品分拣系统，具体研究内容包括：1. 设计并实现基于RFID技术的物品分拣系统。
该系统包括标签读取器、标签、分拣设备等组成部分，可实现对物品进行自动分拣。
2. 针对分拣过程中可能出现的异常情况（如标签数据异常、标签距离过远、标签丢失等），设计并实现相应的异常处理机制，保证系统稳定性和可靠性。
3. 将CEP技术应用于物品分拣系统中，实现对物品分拣过程中的复杂事件的实时监控和处理，提高分拣准确率和效率。
本文将采用实验和数据统计等方法，评估和分析系统的性能和效果，并与传统人工物品分拣系统进行对比分析。
三、预期目标和意义本文研究的基于RFID技术的物品分拣系统，将采用CEP技术实现对物品分拣过程中的复杂事件的实时监控和处理，预期可以达到以下目标：1. 提高物品分拣系统的分拣效率和准确率，减少分拣错误率。
2. 实现对物品分拣过程的实时监控和异常处理，提高系统的可靠性和稳定性。
如何处理复杂麻烦事
如何处理复杂麻烦事件处理复杂麻烦事件或许是每个人都无法避免的问题，只是有的人处理得比较得心应手，有的人则处理得非常困难。
在这个竞争激烈的时代，我们往往会面临许多复杂麻烦的事情，如何处理这些事情成为了我们必须面对的问题。
接下来我将就如何处理复杂麻烦事件这一话题进行阐述。
一、正确的态度首先，处理复杂麻烦事件需要正确的态度。
我们要以积极向上的心态去面对问题。
不要把复杂麻烦的事情想得太复杂和太难处理，不要想太多，不要把困难的事情想的比实际情况更难以解决。
相信自己的直觉和能力，认真总结经验，沉着冷静地处理问题。
只有这样，才能处理好每一个麻烦的事情。
同时，我们也要学会及时地转移注意力，不要一直钻研，导致反复思考、情绪低落和疲惫。
二、分析问题其次，处理复杂麻烦事务需要分析问题，正确识别问题的症结所在，并找出解决问题的办法。
首先，我们要对问题进行全面深入的分析，从多个角度了解问题的本质和影响。
接着，我们要寻找能够解决这些问题的可行方法，通过正面追求解决办法，不断寻求最佳的解决方法。
在解决问题的过程中，我们可以采取一些常用的分析方法，如因果图、鱼骨图等，这些方法可以有效地帮助我们识别问题的症结所在。
三、加强沟通与此同时，处理复杂麻烦事项还需要加强沟通，这是一个很重要的环节。
在团队工作中，我们需要与各个层面的人进行沟通，包括与同事、上级、客户等。
我们要保持良好的沟通方式，正确表达自己的观点和看法。
同时也要认真聆听他人的建议和意见，理解他们的想法和需求。
这样才有可能达到共同的目标、取得好的结果。
在沟通的过程中，我们可以运用一些方法，如演示文稿、会议记录等，以便更好地传达自己的思想和意见。
四、合理分配时间再者，处理复杂麻烦事项需要合理分配时间。
正确合理地安排时间能够为我们带来极大的好处，不仅能够提高工作效率，还能够更好地保持身心健康。
要合理有效地安排自己的时间，避免有意无意地滞留，导致事情的延后或下一步工作的紊乱。
在时间的利用上，我们可以采用一些工具或技巧，如时间管理软件、排列问题清单等，这些工具和技巧能够帮助我们更好地安排时间。
复杂事件处理引擎—Esper入门（第二弹）
复杂事件处理引擎—Esper⼊门（第⼆弹）说明： 以下内容，可以参考Esper官⽅⽹站《Qucik start & Tutorial 》（顺序做了部分调整）。
PS：因为英语⽔平有限（⼤学期间刚过CET4的英语⼩盲童⼀枚），翻译很烂（⾃⼰都感觉不能直视），描述不清的，可以随时问。
⼀有时间，将给予解释。
Tutorial (教程)部分1、简介（该部分在⼊门第⼀弹中有提起）Esper 是⼀个事件流处理和事件关联的引擎（CEP,complex event processing 复合事件处理）。
作为实时事件驱动框架，当事件流中有事件条件发⽣时，Esper能够触发⾃定义动作（POJO）。
Esper也是为了⼤量事件关联⽽设计，当有数百万的事件进来时，不能⽤经典的数据库架构来存储所有事件。
定制的事件处理语⾔EPL，允许表达丰富的事件条件、关联性，也可跨越事件窗⼝，从⽽最⼤限度的减少为应对复杂情况⽽必须建⽴系统的开发难度。
Esper是轻量级的java内核实现，其可以完全嵌⼊到任何的java进程、javaEE应⽤服务器或者给予java的ESB（企业服务总线）。
Esper可以很快完成传⼊的⼤量消息或者事件处理的应⽤程序。
【总结】Esper是⼀个事件处理和复杂事件关联处理的java内核的轻量级引擎。
对于⼤量事件的处理，能够⽤最短的时间做出反应，触发相应的操作。
另外，为Esper量⾝定制的事件处理语⾔——类SQL语⾔，对于表达事件的条件以及关联关系的处理等⾮常⽅便。
2、事件流和复杂事件信息对于作出明智的选择是⾄关重要的。
不仅现实⽣活中这是事实，⽽且在计算机处理中尤其是⼀些领域，⽐如⾦融、欺诈检测、商业智能或是战场操作等，也是很重要的。
信息从不同的来源，以消息或者事件的形式流动，如股票价格在某⼀特定时间的状态需要给出⼀个提⽰。
也就是说，看离散的数据⼤部分时间是没有意义的。
交易者需要看到⼀段时间的股票⾛势，以便结合其他信息在合适的时间做出最好的交易。
复杂事件处理在房管信息系统中的应用
同时 ， 还应 接 受 来 自 种渠 道 的群 众举 报 。这 无 疑 对 房 管 信 息 系 统 的实 时 处 理 能 力 是一 个 巨大 的考 验 ， 也对 房 管信 息 系统 提 出 了极 高 的可 靠性
中
：
要求 。
２ 海 量信 息 的汇 总与 统计 ． 近 年 来 ， 常有 新 闻报 道 ： 管 局 与 国 家 统 经 房 计 局 的统计 结 果相 差悬 殊 ，且统 计 结果 单一 ， 较
误 差大 、 统计 周 期长等 特 点有 极为 明显 的优势 。 （） ５数据 预 处 理技 术 。在数 据 进行 汇 总与 统
计之 前 ， 对原 始 数据 进行 一 次预 处理 ， 排序 、 先 如 合并、 转化 等操 作 。这 些预 处 理操 作不 但 简化 了
图 １复杂事件处理在房管信息系统 中的应用场景 ：
不 断增 加 更新 的数 据进 行 动态 的统计 处 理 ， 并准
确地 显 示 出流 式数 据在 时间上 的动态 特 征 ， 系 将 统 中有 限 的资源 发挥 出最 大 的性能 。
（） 时数 据 筛选 。 ２实 在大 规模 数据 环 境下 ， 可
以有 选择 地提 取 出业 务逻 辑 所关 注 的数 据 ， 滤 过 掉 其 他无 意义 的数据 。在 筛 选 的 同时 ， 可 以对 还 提 取 出 的数 据进 行 分类 ， 以加 速 后 期 汇 总与 统
于 检 测 系 统 中 的异 常 行 为 或 者 感 兴趣 的行 为模
式， 预测 未来 事 件等 。事件 可 以是 已经 发 生 或者 正在 发 生 的任 何 事 物 可 以来 自于 真 实世 界 或者 虚 拟 世界 ，复杂 事件 处 理技 术 已经 逐渐 成 熟 ， 在 大 规 模数 据 管 理系 统 ， 尤其 是房 管 信 息系 统 中 的 应 用 已是 大势 所趋 。
重大敏感事件处置方案
重大敏感事件处置方案一、背景重大敏感事件指的是在重大历史事件、政治事件、社会事件等方面，或者有可能引起公众恐慌、社会动荡等极其敏感的事件。
对于这种事件，我们必须要高度重视，并制定相应的应急处置方案。
二、应急处置流程Step1 - 事件初期1.第一时间组织开展突发事件应急预案，成立应急工作组。
2.确认事件背景、起因、地点、时间、涉及对象、损失情况和风险等方面的情况，并报告上级主管部门核实相关情况和指示下一步处置措施。
3.加强信息沟通，密切关注事件动态，及时了解群众反应和情绪变化，及时发布官方信息平息不实谣言。
Step2 - 事件扩大1.确认群众反应及情绪变化，及时开展正确引导。
2.多方联动，聚焦事件核心问题，充分利用各方资源，积极采取执法措施，妥善应对各种复杂局面。
3.加强事件风险评估，进一步强化安保措施，加大维稳力度，确保公共秩序的维护。
Step3 - 事件后期1.积极梳理事件处置经验和教训，完善和提高以往应急处置方案的适应性和实用性。
2.适时召开事件总结会，对事件处置情况和经验进行总结，为类似事件的处理提供参考。
三、应急措施1.充分调动社会各方面力量，争取人民群众的理解和支持，维护社会稳定以及保护人民群众的安全。
2.重视舆情引导，及时发布官方信息，平息不实谣言，引导舆论正确，避免矛盾和冲突的进一步激化。
3.提高安全防范措施，切实保障人民群众生命和财产安全。
四、相关部门任务1.公安部门：维护治安秩序，保障人民群众的生命和财产安全，限制涉事人员的行动，防止其走出控制范围。
2.媒体管理部门：及时发布官方信息，排查存有敏感信息的报道，平息不实谣言。
3.卫生部门：做好应急卫生防护措施，提高卫生保障水平，及时掌握事件涉及人员的健康情况。
4.政府部门：深化改革、加强疫情防控、协调各方面力量，保障市场正常运转，避免产生大规模的经济损失。
五、总结重大敏感事件的处理需要高度的敏感性和极大的应变能力。
维护社会稳定是一项长期的工作，需要更好地利用各方面的资源进行综合协调，做好社会稳定和治理。
Esper简介
Esper简介1. CEP（Complex Event Processing, 复杂事件处理）事件（Event）⼀般情况下指的是⼀个系统中正在发⽣的事，事件可能发⽣在系统的各个层⾯上，它可以是某个动作，例如客户下单，发送消息，提交报告等，也可以是某种状态的改变，例如温度的变化，超时等等。
通过对这些事件进⾏分析，可以提取出其中有效的信息。
根据维基百科的定义，事件处理（Event processing）指的是跟踪系统中发⽣的事件，分析事件中的信息并从中得到某种结论。
⽽复杂事件处理，则是结合多个事件源中的事件，从中推断出更加复杂的情况下的事件。
由此可见，CEP的⽬的包括：（1）识别所需要的事件；（2）快速地对这些事件进⾏处理。
通常情况下，我们想要利⽤CEP达到的⽬的是掌握当前的某种情况或者说状态，因此CEP感兴趣的不是事件本⾝给出的信息，⽽是通过这些信息所能推导出的某种结论，通过CEP，我们能够让这些事件变得有意义。
要实现⼀个CEP引擎，需要考虑的事情包括：（1）吞吐量；（2）低延迟，从事件到达到事件被处理，不能有太⼤的延迟；（3）复杂的逻辑处理，CEP需要能够对事件进⾏较为复杂的操作，例如，检测事件之间的相关性，过滤，加窗，连接等。
2. EsperEsper是⼀个开源的复杂事件处理引擎，它的⽬的是让⽤户能够通过它提供的接⼝，构建⼀个⽤于处理复杂事件的应⽤程序。
从Esper的架构图中，可以看出，Esper主要包括了三个部分：Input adapter，Esper engine，Output adapter。
2.1 Input adapter & Output adapter输⼊适配器和输出适配器的主要⽬的是接收来⾃不同事件源的事件，并向不同的⽬的地输出事件。
⽬前，Esper提供的适配器包括File Input and Output adpter, Spring JMS Input and Output Adapter, AMQP Input and Output Adapter, Kafka Adapter等等。
复杂事件处理技术的应用现状及展望
复杂事件处理技术的应用现状及展望何恒靖;赵伟;黄松岭【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2017(043)001【摘要】复杂事件处理(CEP)是一种针对实时事件流进行检测、处理、分析和挖掘的有效手段.对CEP的核心概念、基本构成要素等进行介绍.梳理CEP技术的主要应用,包括物联网、云计算、网格计算、商业过程管理及计算金融等领域.基于上述应用,阐述基于云计算的分布式并行CEP技术.通过分析流处理系统的需求,指出基于云计算的CEP技术是未来CEP系统发展的一个重要方向.提出一些可采用基于云计算的CEP技术来进行复杂事件流处理的新领域,包括基于CEP技术的电网智能化控制以及仪器控制和智能测量等,对CEP技术应用的新领域具有指导意义.%Complex Event Processing (CEP) is an effective approach for real-time event stream monitoring,processing,analyzing and mining.Core concepts and basic elements of CEP are introduced.Major areas that utilizing CEP technology are reviewed,such as Internet of Things(IoT),cloud computing,grid computing,Business Process Management(BPM) and computation finance.Based on these applications,cloud based distributed parallel CEP technologies are introduced.By analyzing the requirements of future stream processing systems,it is concluded that such cloud based CEP technology is an important direction for the development of future CEP systems.Potential new areas that require such cloud based CEP system for complex stream event processing are explored,such as power systemintelligent control,instrument control and intelligentmeasurement.Guidance can be provided for the utilization of the CEP technology for now and future.【总页数】8页(P20-26,31)【作者】何恒靖;赵伟;黄松岭【作者单位】清华大学电机系电力系统国家重点实验室,北京100084;清华大学电机系电力系统国家重点实验室,北京100084;清华大学电机系电力系统国家重点实验室,北京100084【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.复杂事件处理技术及其在物流物联网中的应用 [J], 荆心;张璟;李军怀2.复杂事件处理技术及其应用综述 [J], 江连峰;赵佳宝3.复杂事件处理技术在射频中间件的应用 [J], 肖湘;李稳国;郭振华4.复杂事件处理技术研究及应用 [J], 文波;杨建军5.信息技术在语言测试中的应用现状及展望——2009全国英语专业四、八级测试暨计算机信息技术应用专题研讨会述评 [J], 郑佩芸;史光孝;潘鸣威因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
数据处理中的数据流和实时数据处理技术(八)
数据处理中的数据流和实时数据处理技术随着信息时代的到来，大数据成为了各个行业的热门话题。
随之而来的是海量的数据，如何高效地处理这些数据成为了一个巨大的挑战。
在数据处理过程中，数据流和实时数据处理技术发挥了重要的作用。
一、数据流简介数据流是指在事件序列中按照时间顺序到达的数据的集合。
在数据处理中，数据流是一种连续的、实时的数据输入。
它可以是来自传感器、日志文件、网络数据等，具有广泛的应用场景。
数据流的处理不同于传统的批量处理，它需要以高速且实时的方式处理数据。
二、实时数据处理技术实时数据处理技术是指能够实时地处理数据流的技术。
它可以快速地对数据进行分析、过滤、聚合等操作，并生成相应的结果。
实时数据处理技术在很多领域有广泛的应用，比如金融交易监控、网络安全监测、物流实时跟踪等。
1. 流式计算流式计算是一种常见的实时数据处理技术。
它采用流水线的方式进行计算，能够在数据到达时立即处理，并生成结果。
流式计算常常使用窗口操作，将连续的数据按照一定大小和时间范围分割为不同的窗口，以便进一步分析处理。
2. 复杂事件处理复杂事件处理是一种高级的实时数据处理技术。
它可以根据事先定义的规则，识别和处理复杂的事件。
复杂事件处理一般包括事件的检测、模式的匹配、规则的验证等步骤，能够帮助用户发现隐藏在海量数据中的重要信息。
3. 实时数据库实时数据库是一种专门设计用于实时数据处理的数据库。
它能够高效地存储和管理大量的实时数据，并提供实时查询和计算功能。
实时数据库常常采用分布式架构，以提高性能和可扩展性。
三、数据流和实时数据处理技术的优势数据流和实时数据处理技术相比传统的批量处理具有多重优势。
首先，数据流和实时数据处理技术能够在数据到达时立即处理，及时获得最新的数据结果。
其次，数据流和实时数据处理技术能够处理流式数据，帮助用户实时地监控和分析数据。
最后，数据流和实时数据处理技术能够根据实时数据的特点，进行实时的决策和调整，提高业务的灵活性和效率。
cep复杂事件处理技术
cep复杂事件处理技术CEP（Complex Event Processing）复杂事件处理技术是一种处理大规模、实时数据流中复杂事件的方法。
它通过对数据流进行实时分析和处理，能够从中提取有意义的事件，并根据事件的属性进行进一步的判断和决策。
CEP技术在金融、物联网、电信等领域得到广泛应用，能够帮助企业实现实时监控、异常检测、预测分析等功能。
CEP技术的核心思想是将数据流看作是一系列的事件，每个事件都具有一定的属性和关联关系。
通过对这些事件进行实时的分析和处理，可以从中提取出有价值的信息和模式。
CEP技术所处理的事件可以是简单的，也可以是复杂的。
复杂事件是指由多个简单事件组合而成的事件，它们之间存在一定的关联关系。
CEP技术能够根据事件的属性和关联关系，对复杂事件进行准确的判断和处理。
CEP技术的核心算法是事件模式匹配。
事件模式是指一系列事件的组合方式和顺序，通过定义事件模式，可以识别出符合特定条件的事件。
CEP系统会通过预先定义的事件模式，对数据流进行实时的匹配和分析，从而找出符合条件的复杂事件。
为了提高匹配的效率，CEP系统通常会采用基于状态的匹配算法，将数据流分割成多个小的时间窗口，并对每个窗口进行独立的匹配和处理。
CEP技术的应用场景非常广泛。
在金融领域，CEP技术可以用于实时监控股票市场，识别出异常交易行为和市场波动情况。
在物联网领域，CEP技术可以用于实时监控设备状态，识别出设备故障和异常情况。
在电信领域，CEP技术可以用于实时分析通信数据，识别出网络攻击和恶意行为。
此外，CEP技术还可以应用于交通管理、供应链管理、智能家居等领域。
CEP技术的实现有多种方法。
常见的方法包括基于规则的方法和基于模式的方法。
基于规则的方法是指通过定义一系列的规则，并将规则应用于数据流，从中提取出满足规则条件的事件。
基于模式的方法是指通过定义一系列的事件模式，并将模式应用于数据流，从中识别出符合模式的复杂事件。
面向 Web 服务的复杂事件处理系统设计与实现
面向 Web 服务的复杂事件处理系统设计与实现随着互联网技术的发展，越来越多的应用程序都面向 Web 服务，而面向 Web 服务的复杂事件处理系统也成为了一种关注的焦点。
这种系统可以帮助企业更好地处理复杂的业务流程，提高企业的运营效率和服务质量，因此对于企业而言，开发和实现面向Web 服务的复杂事件处理系统也成为了迫切需要的事情。
一、复杂事件处理系统的概念复杂事件处理系统是一种通过对大量的、异构的、分散的数据进行分析、挖掘、归纳、推理等计算机技术的载体，实现对事件信息的处理和管理，发现新的规律或者异常情况，并及时做出预警、决策或者调整措施的系统。
复杂事件处理系统是一个将事件和数据智能分析与处理的系统，可以帮助企业更好地管理和优化运营流程。
二、面向 Web 服务的复杂事件处理系统架构面向 Web 服务的复杂事件处理系统一般采用微服务架构，通过服务间的调用和组合，实现复杂的事件处理任务。
微服务架构具有较好的可扩展性和灵活性，能够更好地适应不同的业务需求，并且可以使开发分散化、代码就地化、交付逐步化。
面向 Web 服务的复杂事件处理系统通常包括以下模块：事件感知和采集、事件存储和处理、事件分析和预警等。
1. 事件感知和采集模块事件感知和采集模块是面向 Web 服务的复杂事件处理系统的入口，它负责监听和感知各个 Web 服务的事件，并将事件信息传递到后续处理模块。
事件感知和采集模块通常与消息中间件相结合，通过消息队列和订阅机制，使得事件的感知和采集变得更为灵活和高效。
2. 事件存储和处理模块事件存储和处理模块是面向 Web 服务的复杂事件处理系统的核心模块，它负责对事件信息进行存储和处理。
事件存储和处理模块一般采用分布式存储系统，如Hadoop、HBase、Cassandra 等。
这些系统可提供高可靠、高性能、高吞吐率的存储方案，可存储海量的数据，并能维护数据的一致性和可靠性。
3. 事件分析和预警模块事件分析和预警模块是面向 Web 服务的复杂事件处理系统的核心驱动力，它负责对事件信息进行分析、挖掘和推理，以发现异常情况、规律和趋势。
RFID复杂事件处理技术
I S S N1673—9418C O D E N J K Y TA8Jour nal of C o m pu t er S c i e nce a nd Fr ont i er s1673—9418／2007／01(03)一0255—13R FI D复杂事件处理技术谷峪，于戈+，张天成G U Y u，Y U G e+，Z H A N G Ti ancheng东北大学信息科学与工程学院．沈阳110004Sch ool of I nf o r m at i on S c i e nce a nd E n西ne efi ng，Nort heast ern U n i ve r si t y，Shen yan g l10004，C hi n a +Cor r esp on di n g aut hor：E-m ai l：yu ge@m a i l．ne u．ed u．cn E—m ai l：f cs t@p ubl ic2．bt a．net．caht tp：／／ww w．e ea j．or g'rel：+86—10—51616056G U Y u，Y U G e，Z H A N G Ti a nc he ng．R FI D c om pl ex event pr oces s i ng t echni ques．Jour na l of C om put-er Sci enc e a nd Fr ont i er s，2007，1(3)：255-267．A bst r act：W i t h t he devel opm en t of R F I D t ec hnol og y，R FI D i s bei ng appl i ed ubi qui t ous l y i n e ve ry fi el d．W i t h t hr oughl y process i ng and a na l yz i ng R F I D dat a，m or e com pl ex e v e nt s and i m pl i ci t know l edge cou l d be di s cover ed t o ef f ect i vel y s up por t adva nced appl i c a t i ons s uch as e v e nt m on i t or i ng and pr e—w ar ni ng．D ue t o t he speci a l i t y of R FI D，i t is i n suf f i ci e nt t o t ake use of t he st at e of ar t ac t i ve dat abase andda t a s t ream t ech ni ques f or hi gh-per f or m ance R FI D e v e nt de t e ct i on and pr oces s i ng．The paper a na l yz es t he char act er i st i c sof R FI D dat a，m akes a s u r vey of t he new es t t echnol ogy ov e r R F I D com p l ex e vent pr oces s i ng，and e xpl or es t he new pr obl em s t o be s ol ved urgent l y，i ncl udi n g R F I D dat a cl eani n g，dat a-cent ri c e v e nt det ect i on t e chni que s，e ve nt-c e nt r i c event det ect i on t echni qu es and com pl ex e vent proces s i ng s ys t em s，and f i na l l y gi ve s an out l ook of t he r es e ar ch i ssl l Ps i n t he f utur e．K ey w or ds：R FI D t echnol og y；dat a cl eani ng；com pl ex e vent pr o ces s i ng；dat a s t ream t echnol ogy摘要：随着R FI D技术的发展，R F I D应用正无所不在。
处置复杂事件的决策能力不足
处置复杂事件的决策能力不足
第一，要有敢于解决复杂问题的信心和勇气。
面对复杂问题不要怕，要有信心有勇气，方法总比困难多。
第二，要积极学习，主动锻炼。
要虚心向老同志学习要向实践学习。
遇到问题不要躲着走，要敢于面对，千方百计解决问题。
第三，要努力寻找解决复杂问题的关键点。
复杂问题之所以复杂，是因为它的关键点难以突破。
我们要对复杂问题进行仔细分析，通过抽丝剥茧，把复杂问题的关键点找出来，运用适当的方式方法解决掉，复杂问题的解决就会“柳暗花明”。
Flink中的CEP复杂事件处理（源码分析）
Flink中的CEP复杂事件处理（源码分析）其实CEP复杂事件处理，简单来说你可以⽤通过类似正则表达式的⽅式去表⽰你的逻辑，表现能⼒⾮常的强，⽤过的⼈都知道开篇先偷⼀张图，整体了解FlinkCEP中的⼀种重要的图 NFAFlinkCEP在运⾏时会将⽤户的逻辑转化成这样的⼀个NFA Graph (nfa对象)graph 中包含状态（Flink中State对象），以及连接状态的边（Flink中StateTransition对象）当从⼀个State跳变到另⼀个State时需要通过⼀条边StateTransition，这条边中包含⼀个Condition对象包含了⽤户的逻辑就是我们⽤户代码中.where()中返回Boolean的⽅法也就是说Condition对象中包含是否可以完成状态跳变的条件，A状态要跳变到B状态就必须满⾜连接AB的边中的条件(边StateTransition对象属于B state)其中边StateTransition分为三种 take: 状态满⾜跳变条件后直接跳变到B状态 ignore: 状态满⾜跳变条件以后⼜回到原来状态，状态保持不变 process: 这条边可以忽略也可以不忽略后⾯源码分析的时候可以看到他们之间的区别接着从源码来看⼀下如何⽤这个NFA图实现Flink中的CEP复杂事件处理的因为CEP在Flink中被设计成算⼦的⼀种⽽不是单独的计算引擎，所以直接找到CepOperator.java中来看⼀下它的初始化Open()这⾥看到有⼀个NFAFactory的⼯⼚创建了⼀个NFA,这⾥的这个⼯⼚是在Driver端通过⽤户编写的代码返回的Patten对象转换得到的，也就是⽤户env.exection()的时候解析的，⼯⼚对象还包含了⽤户所有的State集合继续，在createNFA（）⽅法中将⼯⼚中的所有顶点也就是状态States放到了NFA对象的⼀个Map中Key为这个States的Name(其实就是⽤户代码中的.next("Name"))接着看CepOperator.java中接收到数据processElement（）⽅法做了什么这⾥是处理时间的，这⾥其实就是直接执⾏了，这⾥就不看了，直接看事件时间是如何处理的先是取出数据的事件时间，判断是不是⼩于当前⽔印了，⼩于这条数据就证明迟到太久了，如果有侧输出丢给侧输出处理，没有就直接丢弃了，和WindowOperater⼀样然后看saveRegisterWatermarkTimer()⽅法将（当前⽔印+1）注册成了⼀个定时器timer⽤于触发计算，和window原理⼀样（不知道的可以看看前⾯的⽂章）这⾥主要是因为窗⼝是⼀批⼀批触发⽽CEP需要逐个触发，所以⽤（当前⽔印+1）当做定时器，也就是说只要⽔印往前推进了就触发推进这段时间的所有计算然后bufferEvent()将这条数据加⼊到了⼀个Queue中现在来看触发计算的具体逻辑来到onEventTime（）⽅法中先是拿到⼀个⽤时间排序的优先队列PriorityQueue⾥⾯就是排序的事件时间getNFAState()这⾥⽐较重要，这⾥通过nfa得到了⼀个nfaState具体来看⼀下这⾥这个NFAstate会初始化，NFAstate⾥⾯包含了⼀个ComputationState的queue，主要⽬的是⽤于每条数据来的时候都会去遍历这个queue,看这条数据是否能匹配上⾥⾯的state如果匹配上了就更新下⼀个准备匹配的状态这⾥就知道他为什么NFAstate初始化的时候会把⽤户所有的State中可以作为开始start的状态放queue了吧因为⼀开始没数据，当来数据的时候我要判断这条数据是不是属于我CEP的Begin头,这个state也就是我们⽤户的begin（）⽅法，所以才把所有的可以作为开始的状态都放到这个PartialMatches这个queue中去，这个PartialMatches后⾯计算的时候会⽤到，注意NFAState的初始化就讲完了继续，回到处理逻辑然后根据事件时间作为key拉取前⾯将数据放⼊的那个queue中数据,返回的是⼀个List包含这个事件时间的所有数据然后排序，这⾥是⼆次排序，第⼀次排序是⽤的事件时间，⼆次排序排的是同⼀时间的数据按什么顺序处理然后这⾥ProcessEvent（）⽅法就是具体执⾏的逻辑了，这⾥同时会把刚刚初始化好的NFAState传递进去⼀开始会获取⼀个共享的缓冲区主要是为了减⼩CEP重复数据存储的内存占⽤，这⾥不讲了因为CEP论⽂⾥⾯有，⽐较复杂这⾥process()⽅法就是具体逻辑了，返回了⼀个map这个map包含了process()⽅法这条数据匹配成功结束的数据也就是结果，⽽processMatchedSequences(patterns, timestamp)就是执⾏⽤户的.select()逻辑了既然这⾥就得到了CEP匹配的结果，来看下具体计算逻辑nfa.process()这⾥⼜初始化两个优先队列分别⽤于 newPartialMatches 装nfa匹配到⼀半没有结束数据，也就是半匹配， potentialMatches 装成功匹配完成的数据，⽤于返回，调⽤⽤户的⽅法去处理结果接着这⾥就直接去初始化好的NFAState中拿刚刚的那个PartialMatches，并且遍历它，通过传⼊这个computeNextStates()⽅法，⽤于判断这条数据是否可以满⾜这个ComputationState完成匹配注意！⼀开始时初始化⾥⾯只有所有可作为CEP匹配头的ComputationState，可想⽽知当后⾯匹配上了以后肯定会更新这个⽤于看数据是否匹配的queue这⾥就可以知道了整个CEP的处理⽅式了： ⼀开始会把所有可以作为CEP匹配头的状态State先放⼊queue,每来⼀条数据就会遍历queue中所有state，看这条数据是否能能匹配上，能匹配上就在queue中加⼊下⼀个⽤于匹配的状态，⽤于看下⼀条数据能否继续匹配上 ⽐如⼀个正则"abc"⽤于CEP匹配当来了⼀条a数据，就匹配上CEP头了，会把b state加⼊queue中，接着来了⼀条b数据，⼜继续匹配上了，⼜把c state加⼊queue 直到来了⼀条c数据整个就匹配完成，返回结果 总结：处理过程就是两步 1.来⼀条数据，遍历queue中所有state,看哪些state能匹配上就匹配 2.根据1的结果更新queue,⽤于下⼀条数据的匹配 ⽽判断是否能匹配上就是这个computerNextStates()⽅法中先把这个状态state压栈从栈中取state遍历它所有的边 StateTransitions调⽤⽤户的⽅法看是否能满⾜边条件，也就是说是否能跳变到这个状态当满⾜时，会根据边 ignore：啥都不做 take: 加⼊结果集中 process: ⼜把这个状态的下⼀个状态state压栈了，继续循环处理结果返回这条数据匹配上的状态们，于是遍历所有匹配上的状态得结果集，会把匹配上的状态的下⼀个（target）⽤于匹配的状态加进queue去如果是结束，默认NFAstate中是有⼀个⾃带"&end"的结束state遍历所有完成的状态，当匹配上最后⼀个状态时就是上⾯说的“&end”就证明完成了,丢到完成queue中当匹配失败了就清空状态当匹配上了但还没有结束就丢到半匹配queue接着会先执⾏跳过策略把结果筛选⼀遍然后就是⽤我们前⾯说的那个半匹配queue了，⽤它⼜继续更新了NFAState中的PartialMatches了下⼀条数据来了以后就会⽤遍历这个新queue集合来判断是否可以继续匹配了然后返回这次匹配成功的数据，调⽤⽤户select⽅法处理结果了。
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复杂事件处理前言工作的需要开始学习和使用复杂事件处理技术和产品，比较感兴趣。
原因一觉得企业应用技术发展到现在数据的传输交互，数据存储，数据转换，数据展现这几部分已经比较成熟，或者趋近成熟，数据处理和分析部分方兴未艾，呵呵比较有前途。
好比企业的数据总线已经准备就位，现在需要的是总线上的做数据处理和分析的数据内容服务。
原因二事件处理引擎使用非过程语言的声明型规则语言和状态机模型来描述事件处理规则，自己对非过程的处理描述很感兴趣，试想当触发事件产生开始引发一系列的动作时，作为规则的定义者并不知道这次会触发多少动作，最终会终止在何处，结果是什么。
有些挖未知宝藏的感觉。
前期学习了一些资料，也试用的TIBCO的复杂事件处理工具Business Events. 列出以下的目录，希望通过持续的学习，能写完这些内容。
目录1．基本概念：事件，事件关系和事件处理的简单抽象理解2．复杂事件处理的功能和应用场景3．事件的定义和分类4．事件的关联关系5．基于关系的事件处理6．事件处理的实现：规则引擎7．TIBCO Business Event8．案例到目前还有些问题没解决，希望写完这些内容后都能搞明白。
问题1. 事件驱动架构（Event Driven Architecture）的含义究竟是什么2．事件处理和规则引擎的关系3．规则语言和状态机模型的联系和区别目录1．基本概念2．复杂事件处理的功能和应用场景3．事件的定义和分类4．事件的关联关系5．基于关系的事件处理6．事件处理的实现：规则引擎7．TIBCO Business Event8．案例目标事件驱动架构（Event Driven Architecture）的含义究竟是什么事件处理和规则引擎的关系规则语言和状态机模型的联系和区别Petri网，RETE算法，RAPIDE语言1.基本概念：事件，事件关系和事件处理的简单抽象理解基于自己目前对事件处理的理解，对信息系统的认识，来定义事件和事件关系，来概括在信息系统中有哪些事件处理的模式。
1.1 事件从字面上理解事件可以认为是发生的一件事情，包括事物状态和事物之间的某些动作。
在信息系统中，事件可以是一些事物对象的状态属性，也可以是事物之间动作的记录。
对于动作的完整描述可以用状态机模型描述，即对初始状态的事物做某些动作，事物由初始状态迁移到动作后的新状态。
在事物动作过程中，可以构造三个事件信息，事物初始状态事件，作用于事物的动作的事件，事物结果状态事件。
事物动作的状态机模型示意图事物状态属性彼此之间会有一些依赖约束关系，可以从一些状态属性值推导出另一些状态属性的值。
这些状态之间的约束可以使用无动作的状态机模型描述，即当状态1成立，状态2必成立。
事物状态之间的约束关系示意图事件的关系事件的关系主要有四种。
1.2.1时间顺序关系动作事件和动作事件之间，动作事件和状态变化事件之间，都存在时间顺序。
1.2.2聚合关系动作事件和动作事件之间，状态事件和状态事件之间都存在聚合关系。
即个体的聚合形成整体集合。
1.2.3层次关系动作事件和动作事件之间，状态事件和状态事件之间都存在层次关系，即父类事件和子类事件的层次关系，从父类到子类是具体化，从子类到父类是泛化。
1.2.4 依赖关系事物的状态属性之间彼此的依赖关系和约束关系。
1.2.4因果关系对于完整的动作过程，结果状态为果，初始状态和动作都可以视为原因。
类比哲学上论述事物如何发展也是有两个因素的，一是内部本质，二是外部作用。
事件的处理在应用系统里，事件处理实现的功能有几类模式。
推断主要利用事物状态之间的约束关系，从一部分状态属性值可以推断出另一部分的状态属性值。
例如当三角形1个角为90度，另一个角为45度，则推断出第三个角为45度。
查因当出现结果状态，并且知道初始状态，可以查明某个动作是原因，同样当出现结果状态，并且知道之前发生了什么动作，可以查明初始状态是原因。
当然反向的推断要求原因对结果来说必须是必要条件。
决策想得到某个结果状态，知道初始状态，决定采用什么动作。
预测知道初始状态，以及将要做的动作，预测结果状态。
以上可以看到状态机描述了事物在各种动作下的变化规则，基于这些规则和不同的目的，来决定要做什么模式的事件处理。
2.复杂事件处理的功能和应用场景有了上篇对复杂事件处理的简单抽象，这一篇里来说复杂事件处理的功能和应用场景。
在企业应用中使用复杂事件处理，首先要确定事件包含哪些内容，或者什么内容适合封装为事件并交给事件处理引擎去处理。
之前有文章提到企业应用系统中数据流可以分为业务数据流和监测控制流，（见/zlushangnwpu/archive/2008/09/30/2999571.aspx）事件更适合包含用于监控的内容，复杂事件处理的功能更适合做企业应用系统的监测和决策控制。
一般来说，数据流中的业务数据是企业应用需要做处理的数据，这些处理包括获取更新，传输转换，存储，计算，展现等等。
业务数据代表现实世界中的事物及其状态，对这些数据的处理代表对这些事物的处理。
通常这些处理都是用过程式语言描述的，由企业应用开发者在设计时编排确定。
而事件包括事物状态和事物之间的某些动作，即数据流中的数据和流程中对这些数据做了哪些操作，通过事件可以及时了解事物的状态和对事物的所做的操作。
获取这些事件后，可以按上篇中提到的事件处理模式来处理事件：（1）对事物的状态进行推断或者判断，得到一些结论。
这属于监测的范畴。
（2）当出现一些结果时，反向推断出导致这些结果的原因。
反向推断要求原因对结果来说必须是必要条件。
这也属于监测的范畴。
（3）基于当前事物的状态，根据需要的结果，决定采取接下来采用什么动作。
这属于决策范畴。
（4）根据当前事物的状态和对事物的动作，预测事物将来的状态。
这个有点模糊，我把它依然归为监测范畴。
事件处理得到的结论，原因，动作决策，预测状态，又会反作用于处理数据的流程，控制流程的分支选择。
事件处理和普通数据处理的关系见下图，参见文章/zlushangnwpu/archive/2008/10/21/3118446.aspx。
消息总线其实监控事件和业务数据的分类并不严格，由企业应用系统设计者自己把握。
对事件的处理没有融入普通数据的处理之中，一般有两个原因：（1）业务数据的处理更多是数据的获取更新，传输转换，存储，展现，以及基于这些操作的逻辑流程。
而监控事件的处理是基于多个规则的推断和推理，所谓规则即上述四种事件处理模式的实例。
业务数据的处理适合用过程式语言来描述，由流程引擎来驱动；事件的处理适合使用声明型语言定义规则，由规则引擎去做推断和推理。
规则引擎多使用RETE算法，可以高效地基于规则集合来做推断和推理。
两者的分离使得各自的处理清晰，高效，且便于开发维护。
（2）事件处理所用的规则，在企业应用系统运行时经常按业务人员的需求而变化，所以要求规则对于业务人员是可读的。
业务数据处理流程中的技术操作对业务人员而言就无法理解了。
所以复杂事件处理的应用场景，多是企业应用系统中的监测和控制决策（Business Activity Monitor）。
例如银行的反洗钱，反欺诈系统，获取用户在银行操作的事件记录，匹配既定的规则，来判断该客户的操作是否是洗钱行为或者欺诈行为。
当下很多行业的很多企业倡导一个概念：以客户为中心。
即根据客户各个方面的信息和客户之前的消费行为，在客户一进入商家的系统，快速判断此客户的喜好和可能的销售机会，决定给客户展现一个什么样的个性化用户界面，上面罗列着各种客户最可能消费的产品或者服务的连接。
概括一下：企业在运营过程中，由基础的应用系统支撑。
复杂事件处理技术随时了解应用系统中的状态信息和操作行为，可能是客户的状态，客户的消费记录，供应商和合作伙伴的状态信息，甚至股票的点位，天气的变化等等，根据既定的模式规则，来快速推断，查因，决策和预测，实时地修改应用系统的行为，改变企业运行各环节的一些行为，及时响应外界因素的变化。
做到实时企业，来增强自己的竞争力。
The power of Now!!3.复杂事件处理引擎产品复杂事件处理的核心产品其实就是规则引擎，规则引擎的工作原理如下图所示。
（1）开发者使用规则语言或者状态机定义一系列的规则，这些规则定义了系统中实体应对外界变化的反应规律。
即一个实体对象当受到外部的作用，内部状态发生了变化，满足一定条件的内部状态又触发对外部的反应，执行一定的动作。
无数的有着自身行为规则的对象，彼此相互作用，共同决定了系统整体的行为。
应用系统采用这种逻辑处理方式，模拟了真实世界的行为方式，是真正的面向对象的处理方式。
（2）所有规则在规则引擎里构造为Rete network结构，用于做规则的快速匹配。
（3）包含状态信息的对象，代表外界对系统作用和系统对外界作用的事件对象，都存储在引擎的内存里。
（4）当外部事件产生时，规则引擎对所有定义的规则做匹配，选择出满足条件可以执行的规则策略。
这些规则按定义好的优先级排列，预备按顺序执行。
（5）如果规则执行的结果不影响内存里任何对象的状态，那继续第二条规则的执行，直至列表中的规则都执行完毕。
否则重复之前的过程。
（6）在处理过程中，内存里的状态对象和事件对象是可以删除的，当然也可以创建新的状态对象和事件对象。
（7）这种程序不会结束，除非内部所有的对象都被清除，或者外部没有任何新的事件发生。
总之，使用复杂事件处理规则引擎来构建开发系统，是一种更贴合真实世界运行状况的描述形式。
这里大量的具备自由行为规则的对象决定了系统整体的行为表现。
所以我说这才是真正的面向对象的编程方式。
在经济等其他领域，这也是一种好的结构模式。
：）基于规则引擎开发的应用程序，包含如下内容。
（1）包含各种状态信息的对象的类定义。
（2）事件对象的类定义。
（3）描述对象状态变化和行为反应的规则和状态机模型。
（4）一些常量定义。
（5）输入事件和输出事件的消息通道。
（6）需要查询或者加载的历史数据。
这种应用程序的处理逻辑如下图所示。
（1）外部作用系统的事件产生。
对这些事件做过滤，删除不需要的事件。
（2）过滤出的事件赋值给内部的对象，开始做事件的聚合，事件的泛化。
（3）根据定义的规则和系统的需求，进行事件的匹配，判断和推理。
最后得到一个判断结论，或者找到一个导致事故的原因，决定一个决策，或者一个对系统未来变化的一个预测。
（4）这些结果会发布出去，作用于其他系统。
最后有个很重要的问题需要阐述一下，就是什么样的系统适合用事件处理规则引擎来做，即行为规则声明式开发方式，什么样的系统适合传统的过程式开发方式（不管是过程式的编程，还是过程式的图形化流程编排）。
我的答案是：（1）抽象一些这个问题是，使用系统整体过程的描述方式，还是使用系统个体行为规则的描述方式。