Komplexa händelsebehandlingssystem bearbetar inmatningshändelseströmmarna i farten. Eftersom indatahastigheten kan överskrida systemets kapacitet och resulterar i brott mot en definierad latensgräns, används utmatning för att släppa en del av indataflödet. Den avgörande frågan här är hur många och vilka händelser som ska falla så att den definierade latensen begränsas och försämringen av kvaliteten på resultaten minimeras. I strömbearbetningsdomänen har olika strategier för utmatning av last föreslagits, men de beror främst på vikten av enskilda tupler (händelser). Men eftersom komplexa händelsebehandlingssystem utför mönsterdetektering, påverkas även händelsernas betydelse av andra händelser i samma mönster. I detta dokument föreslår vi ett ramverk som kallas eSPICE för komplexa händelsehanteringssystem. eSPICE är beroende av att bygga en probabilistisk modell som lär sig om betydelsen av händelser i ett fönster. Positionen för en händelse i ett fönster och dess typ används som funktioner för att bygga modellen. Vidare tillhandahåller vi algoritmer för att bestämma när man ska börja släppa händelser och hur många händelser som ska falla. Dessutom utvärderar vi i stor utsträckning eSPICE:s resultat på två verkliga datauppsättningar.
I REF föreslog författarna en strategi för utmatning av last, kallad eSPICE, för CEP-system.
eSPICE: Probabilistic Load Shedding from Input Event Streams in Complex Event Processing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}