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Documentation Links to reference documentation and API JavaDocs can be found here. Esper and EsperIO 3.4.0 Esper Reference documentation : PDF print version Online HTML Single page HTML Esper API JavaDoc : API JavaDoc EsperIO Reference documentation : PDF print version Online HTML Single page HTML EsperIO API JavaDoc : API JavaDoc Esper and EsperIO 3.3.0 Esper Reference documentation : PDF pri
情報システムが分析処理をする場合、いったんデータをデータベースに格納してから、再度必要に応じて命令(クエリー)で参照して抽出する内部処理を行うのが一般的です。1回の処理は0.1秒で済むとしても、多数の人が繰り返し利用する状況では、数秒単位で処理が遅延します。 これに対して、刻々と収集される市場データをより短時間で処理できる方式として注目されつつあるのがCEP(複合イベント処理)です。例えば株のアルゴリズム売買を行うシステムのように、「直前の5分間で株式Aの価格が1%上昇し、株式Bの価格が0.5%下落した時、すぐに株式Cを買う」といった処理に適した手法です。この場合にCEPでは、直前5分間の値動きのデータをメモリー上に保持しておいて、すぐに簡易な処理を実行します。データベースにいったん格納するやり方に比べて数十~数百倍のスピードで情報をさばきます。データをいったん格納・抽出せずに、逐次処理す
Introduction With the increase of stream data, a demand for stream processing has become diverse and complicated. To meet this demand, several stream processing engines (SPEs) have been developed which execute continuous queries (CQs) to process continuous data streams. We at KDE laboratory are working in different research directions to solve the open research problems in stream processing and it
ちょっと前のエントリーで触れたCEP(Complex Event Processing)ですが、まだまだ目新しい領域であり、日本語の雑誌やWebサイトではほとんど情報がありません。たとえば、ITmediaや@ITでCEPをキーワードで検索してもヒットしません。 こういう先進領域でも米国では既にポータル・サイトがあったりします。その名もwww.complexevents.com !! スタンフォード大のDavid Luckham教授が主幹するサイトです。CEPに関するニュース、ベンダーのホワイトペーパー、学術論文等が集められています。こういう風にすぐ情報の集約が行なわれてしまうのが米国のパワーだと思います。自分はたまに「ガートナーやめてリサーチのネタ元には困らないの?」と聞かれることがありますが、少なくとも英語情報についてはネット上に無料の情報が潤沢すぎるほど存在しているので困りません。もち
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