I-BRICKS

CEP
Complex
Event Processing

  • 여러 이벤트 소스로부터 지속적으로 발생하는 대량의 이벤트 스트림 데이터를 실시간으로 분석하여 이에 대응되는 기능을 수행하는 것.
  • 여러 이벤트 소스로부터 지속적으로 발생하는 대량의 이벤트 스트림 데이터를
    실시간으로 분석하여 이에 대응되는 기능을 수행하는 것.

IoT & 빅데이터 기반의 CEP 분석

오늘날 다양한 IT 환경에서 센서, 장비, 자동차, 모바일 폰, SNS 등 다양한 데이터가 끊임없이 쏟아지고 있다.

지속해서 데이터를 생성하는 시스템들이 많아지고, 발생하는 데이터의 양이 점점 늘어가고 있는 상황에서 비즈니스적으로 의미 있는 데이터를 신속하게 추출하고 처리하는 문제가 중요해지고 있다.

이에 CEP는 인메모리 기반의 IMDG(In-Memory Data Grid)와 실시간 스트림 처리 기술을 이용하여, 실시간으로 정제된 가치 있는 정보를 분석하여 제공함으로써 기업의 경쟁력 우위 확보에 도움을 준다.

IoT & 빅데이터 기반의 CEP 분석

오늘날 다양한 IT 환경에서 센서, 장비, 자동차, 모바일 폰, SNS 등
다양한 데이터가 끊임없이 쏟아지고 있다.

지속해서 데이터를 생성하는 시스템들이 많아지고, 발생하는 데이터의 양이
점점 늘어가고 있는 상황에서 비즈니스적으로 의미 있는 데이터를
신속하게 추출하고 처리하는 문제가 중요해지고 있다.

이에 CEP는 인메모리 기반의 IMDG(In-Memory Data Grid)와
실시간 스트림 처리 기술을 이용하여, 실시간으로 정제된 가치 있는 정보를
분석하여 제공함으로써 기업의 경쟁력 우위 확보에 도움을 준다.

CEP 아키텍처

+실시간으로 유입되는 데이터에 대한 전처리, 파싱 처리, 이벤트 발생
+패턴분석, 추론분석, 쿼리분석, 상태관리를 통한 다양한 분석방식
+다양한 데이터, 디바이스의 확대 및 증가를 고려한 빅데이터 실시간 분석 플랫폼

CEP 실시간 분석 기능

패턴분석
+ 임의의 시간 구간에서 정상패턴을 비교 대상으로 설정하여 비정상적인 이벤트를 감지하여 통보 + 예) 이상 상황 감지, 위험 상황 감지

추론분석
+ 여러 개의 이벤트를 동시 분석하여 새로운 이벤트 상황 도출하여 감지 후 통보 + 예) 차량속도 이벤트 + 영상분석 군집 이벤트 = 차량사고 이벤트 (신규이벤트 감지)

쿼리분석
+ 메모리 캐쉬 기반의 참조데이터 활용으로 DB 쿼리 기반의 데이터 참조보다 훨씬 빠른 실시간 응답성을 제공 + 예) 통계/분석을 위한 기초 데이터 추출

상태관리
+ 프로세싱 중인 이벤트의 상태를 지속적으로 관리할 수 있는 기능으로 효율적인 분석 모델 모니터링 제공 + 예) CEP분석 모니터링, 기계학습을 통한 분석 패턴 임계치 도출

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