Komplexa händelsebehandlingssystem (CEP) bearbetar kontinuerligt indata händelseströmmar för att detektera mönster. Med tiden kan inmatningshändelsen variera och överskrida systemets kapacitet. Ett sätt att minska överbelastningen på systemet är att använda spillning av last. I detta dokument föreslår vi en strategi för utmatning av last för CEP-system som sänker en del av CEP-operatörens interna tillstånd (även känt som CEP). partiella matchningar) för att upprätthålla en given latensgräns. Den avgörande frågan här är hur många och vilka partiella matchningar som ska falla så att en given latens gräns upprätthålls samtidigt som försämringen av kvaliteten på resultaten minimeras. I strömbearbetningsdomänen har olika strategier för utmatning av last föreslagits som huvudsakligen beror på vikten av enskilda tupler. Men eftersom CEP-system utför mönsterdetektering påverkas även händelsernas betydelse av andra händelser i strömmen. Vår strategi använder Markov kedja och Markov belöning process för att förutsäga nyttan / betydelsen av partiella matchningar för att avgöra vilka som ska släppas. Dessutom representerar vi verktyget på ett sätt som minimerar omkostnaderna för utsöndrandet av last. Dessutom tillhandahåller vi algoritmer för att bestämma när man ska börja släppa partiella matchningar och hur många partiella matchningar som ska släppas. Genom att i stor utsträckning utvärdera vår strategi för tre verkliga datauppsättningar och flera representativa frågor visar vi att den negativa effekten av vår strategi för utmatning av last på kvaliteten på resultaten är betydligt mindre än effekten av toppmoderna strategier för utmatning av last.
I REF föreslog författarna en lastutmatningsmetod, kallad pSPICE, för att släppa partiella matchningar i stället för händelser från en CEP-operatörs interna tillstånd där partiella matchningar som har låga sannolikheter att slutföra och bli komplexa händelser släpps.
pSPICE: Partial Match Shedding for Complex Event Processing
{'venue': '2019 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)', 'journal': '2019 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}