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Titlebook: Complex Event Processing; Verarbeitung von Ere Ulrich Hedtstück Textbook 2020Latest edition Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von

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樓主: clot-buster
21#
發(fā)表于 2025-3-25 06:41:12 | 只看該作者
22#
發(fā)表于 2025-3-25 11:23:26 | 只看該作者
,Beispiele für Event Processing Languages,Für das Complex Event Processing werden unterschiedliche Sprachen verwendet, die man nach (Eckert .) in drei Kategorien einteilen kann.
23#
發(fā)表于 2025-3-25 12:30:15 | 只看該作者
24#
發(fā)表于 2025-3-25 16:36:58 | 只看該作者
,Anhang: Pr?dikatenlogik,In vielen Bereichen der angewandten Informationstechnologie spielen regelbasierte Systeme eine wichtige Rolle. Im Gesch?ftsprozessmanagement werden mit Hilfe von Gesch?ftsregeln Entscheidungen getroffen, und im Complex Event Processing werden regelbasiert Ereignismuster erkannt und angemessene Reaktionen in Gang gesetzt.
25#
發(fā)表于 2025-3-25 23:58:28 | 只看該作者
26#
發(fā)表于 2025-3-26 02:21:25 | 只看該作者
Ereignismuster,er auf atomare Ereignisse, die durch einen Typ und einen Zeitstempel charakterisiert sind, angewandt wird. Muster von komplexen Ereignissen mit mehr als einem Operator werden da, wo es n?tig ist, kurz behandelt.
27#
發(fā)表于 2025-3-26 05:26:14 | 只看該作者
Complex Event Processing Engines,atomaren Ereignissen. Bei einfachen Ereignismustern fügt eine CEP Engine ausgew?hlte atomare Ereignisse sukzessive zu einer Instanz des gesuchten Ereignismusters zusammen. Bei schwierigen Mustern müssen oft aufw?ndige, teilweise parallel ablaufende Erkennungsalgorithmen ausgeführt werden.
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發(fā)表于 2025-3-26 11:57:50 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 14:09:42 | 只看該作者
Abgrenzung des CEP zu anderen Methoden des Data Analytics,liche Ans?tze wie beispielsweise statistische Analysen oder logische Schlussfolgerungssysteme. Traditionell sind die Daten in einer persistenten Datenbank abgespeichert, aus der mit Hilfe einer Anfragesprache unterschiedliche Informationen extrahiert werden k?nnen.
30#
發(fā)表于 2025-3-26 20:00:35 | 只看該作者
Textbook 2020Latest editionozessabl?ufen des t?glichen Lebens und stellt eine Erweiterung bekannter Methoden des Data Analytics wie Data Mining, statistische Analyse oder regelbasierte Wissensverarbeitung dar. Typische Anwendungsgebiete sind Big-Data-Systeme, Internet of Things, Industrie 4.0.
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