Complex event processing
ইভেন্ট প্রসেসিং হ 'ল ঘটে যাওয়া জিনিসগুলি (ঘটনা) সম্পর্কে তথ্যের (ডেটা) প্রবাহগুলি ট্র্যাকিং এবং বিশ্লেষণ (প্রক্রিয়াকরণ) করার এবং সেগুলি থেকে একটি উপসংহার বের করার একটি পদ্ধতি। জটিল ইভেন্ট প্রসেসিং (সিইপি) 1990-এর দশকের গোড়ার দিকে রিয়েল-টাইম ইভেন্টগুলি প্রক্রিয়াকরণ এবং ইভেন্ট স্ট্রিমগুলি আসার সাথে সাথে তথ্য উত্তোলনের জন্য বিকশিত ধারণা এবং কৌশলগুলির একটি সেট নিয়ে গঠিত। জটিল ঘটনা প্রক্রিয়াকরণের লক্ষ্য হল বাস্তব-সময়ের পরিস্থিতিতে অর্থপূর্ণ ঘটনাগুলি (যেমন সুযোগ বা হুমকি) চিহ্নিত করা এবং যত তাড়াতাড়ি সম্ভব তাদের প্রতিক্রিয়া জানানো। এই ঘটনাগুলি কোনও সংস্থার বিভিন্ন স্তরে সেল লিড, অর্ডার বা গ্রাহক পরিষেবা কল হিসাবে ঘটতে পারে। অথবা, সেগুলি সংবাদ সামগ্রী, পাঠ্য বার্তা, সামাজিক যোগাযোগ মাধ্যমের পোস্ট, শেয়ার বাজারের ফিড, ট্রাফিক রিপোর্ট, আবহাওয়ার রিপোর্ট বা অন্যান্য ধরনের তথ্য হতে পারে। একটি ঘটনাকে "অবস্থার পরিবর্তন" হিসাবেও সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে, যখন কোনও পরিমাপ সময়, তাপমাত্রা বা অন্যান্য মানের পূর্বনির্ধারিত সীমা অতিক্রম করে। বিশ্লেষকরা পরামর্শ দিয়েছেন যে সিইপি সংস্থাগুলিকে রিয়েল-টাইমে নিদর্শনগুলি বিশ্লেষণ করার একটি নতুন উপায় দেবে এবং ব্যবসায়িক পক্ষকে আইটি এবং পরিষেবা বিভাগগুলির সাথে আরও ভাল যোগাযোগ করতে সহায়তা করবে। সিইপি তখন থেকে অনেক সিস্টেমে একটি সক্ষম প্রযুক্তিতে পরিণত হয়েছে যা ঘটনাগুলির আগত প্রবাহের প্রতিক্রিয়ায় তাত্ক্ষণিক পদক্ষেপ নিতে ব্যবহৃত হয়। স্টক মার্কেট ট্রেডিং সিস্টেম, মোবাইল ডিভাইস, ইন্টারনেট অপারেশন, জালিয়াতি সনাক্তকরণ, পরিবহন শিল্প এবং সরকারী গোয়েন্দা তথ্য সংগ্রহ সহ ব্যবসায়ের অনেক ক্ষেত্রে অ্যাপ্লিকেশনগুলি এখন (2018) পাওয়া যাবে। ঘটনা সম্পর্কে উপলব্ধ বিপুল পরিমাণ তথ্যকে কখনও কখনও ইভেন্ট ক্লাউড হিসাবে উল্লেখ করা হয়। ধারণাগত বিবরণ হাজার হাজার আগত ঘটনার মধ্যে, একটি পর্যবেক্ষণ ব্যবস্থা উদাহরণস্বরূপ একই উৎস থেকে নিম্নলিখিত তিনটি পেতে পারেঃ গির্জার ঘণ্টা বাজানো। একটি প্রবাহিত সাদা গাউনে একজন মহিলার সাথে একটি টাক্সেডো পরিহিত একজন পুরুষের উপস্থিতি। বাতাসে উড়ছে চাল। এই ঘটনাগুলি থেকে পর্যবেক্ষণ ব্যবস্থা একটি জটিল ঘটনা অনুমান করতে পারেঃ একটি বিবাহ। সিইপি একটি কৌশল হিসাবে অন্যান্য ঘটনাগুলি বিশ্লেষণ এবং সম্পর্কযুক্ত করে জটিল ঘটনাগুলি আবিষ্কার করতে সহায়তা করেঃ ঘণ্টা, বিবাহের পোশাকে পুরুষ এবং মহিলা এবং বাতাসে উড়ন্ত চাল। সিইপি বেশ কয়েকটি কৌশলের উপর নির্ভর করে, যার মধ্যে রয়েছেঃ ইভেন্ট-প্যাটার্ন সনাক্তকরণ ইভেন্ট বিমূর্ততা ইভেন্ট ফিল্টারিং ইভেন্ট একত্রীকরণ এবং রূপান্তর মডেলিং ইভেন্টের শ্রেণিবিন্যাস ইভেন্ট-চালিত প্রক্রিয়াগুলি বিমূর্ত করার মধ্যে সম্পর্ক (যেমন কার্যকারণ, সদস্যপদ বা সময়) সনাক্ত করা সিইপির বাণিজ্যিক প্রয়োগগুলি বিভিন্ন শিল্পে বিদ্যমান এবং এর মধ্যে ক্রেডিট-কার্ড জালিয়াতি সনাক্তকরণ, ব্যবসায়িক ক্রিয়াকলাপ পর্যবেক্ষণ এবং সুরক্ষা পর্যবেক্ষণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। সিইপি এলাকার শিকড় রয়েছে বিচ্ছিন্ন ইভেন্ট সিমুলেশন, সক্রিয় ডাটাবেস এলাকা এবং কিছু প্রোগ্রামিং ভাষায়। 1990-এর দশকে এই শিল্পের কার্যকলাপের আগে গবেষণা প্রকল্পগুলির একটি তরঙ্গ ছিল। প্রথম যে প্রকল্পটি সাধারণ সিইপি ভাষা এবং কার্যকরকরণ মডেলের পথ প্রশস্ত করেছিল তা হল ডেভিড লাকহাম পরিচালিত স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের র্যাপিড প্রকল্প। সমান্তরালে আরও দুটি গবেষণা প্রকল্প হয়েছেঃ কে. মণি চান্দি পরিচালিত ক্যালিফোর্নিয়া ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজিতে ইনফোস্ফিয়ার এবং জন বেটস পরিচালিত কেমব্রিজ বিশ্ববিদ্যালয়ের আপামা। বাণিজ্যিক পণ্যগুলি এগুলিতে এবং পরবর্তী কিছু গবেষণা প্রকল্পে বিকশিত ধারণার উপর নির্ভরশীল ছিল। ইভেন্ট প্রসেসিং টেকনিক্যাল সোসাইটি এবং পরে এসিএম ডিইবিএস সম্মেলন সিরিজ দ্বারা আয়োজিত ইভেন্ট প্রসেসিং সিম্পোজিয়ার একটি সিরিজে সম্প্রদায়ের প্রচেষ্টা শুরু হয়েছিল। সম্প্রদায়ের প্রচেষ্টার মধ্যে একটি ছিল ইভেন্ট প্রসেসিং ইশতেহার তৈরি করা। সম্পর্কিত ধারণাগুলি সিইপি ব্যবহার করা হয় অপারেশনাল ইন্টেলিজেন্স (ওআই) পণ্যগুলিতে লাইভ ফিড এবং ইভেন্ট ডেটার বিরুদ্ধে অনুসন্ধান বিশ্লেষণ চালিয়ে ব্যবসায়িক ক্রিয়াকলাপের অন্তর্দৃষ্টি প্রদানের জন্য। ও. আই রিয়েল-টাইম তথ্য সংগ্রহ করে এবং অন্তর্দৃষ্টি ও বিশ্লেষণ প্রদানের জন্য ঐতিহাসিক তথ্যের সাথে সম্পর্কযুক্ত। বর্তমান তথ্য ব্যবহার করে একটি সাধারণ কার্যকরী চিত্র সরবরাহ করতে একাধিক তথ্যের উৎস একত্রিত করা যেতে পারে। নেটওয়ার্ক ম্যানেজমেন্ট, সিস্টেম ম্যানেজমেন্ট, অ্যাপ্লিকেশন ম্যানেজমেন্ট এবং সার্ভিস ম্যানেজমেন্ট-এ, লোকেরা সাধারণত ইভেন্ট কোরিলেশন-এর পরিবর্তে উল্লেখ করে। সিইপি ইঞ্জিন হিসাবে, ইভেন্ট কোরিলেশন ইঞ্জিনগুলি (ইভেন্ট কোরিলেটর) অনেকগুলি ঘটনা বিশ্লেষণ করে, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ঘটনাগুলিকে চিহ্নিত করে এবং ক্রিয়াকে ট্রিগার করে। যাইহোক, তাদের বেশিরভাগই নতুন অনুমানমূলক ঘটনা তৈরি করে না। পরিবর্তে, তারা উচ্চ-স্তরের ইভেন্টগুলিকে নিম্ন-স্তরের ইভেন্টগুলির সাথে সম্পর্কিত করে। অনুমান ইঞ্জিন, যেমন, নিয়ম-ভিত্তিক যুক্তি ইঞ্জিন, সাধারণত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় অনুমিত তথ্য তৈরি করে। যাইহোক, তারা সাধারণত জটিল (অর্থাৎ, অনুমিত) ঘটনার আকারে নতুন তথ্য তৈরি করে না। উদাহরণ সিইপি-র আরও একটি পদ্ধতিগত উদাহরণে একটি গাড়ি, কিছু সেন্সর এবং বিভিন্ন ঘটনা ও প্রতিক্রিয়া জড়িত। কল্পনা করুন যে একটি গাড়িতে বেশ কয়েকটি সেন্সর রয়েছে-একটি যা টায়ারের চাপ পরিমাপ করে, একটি যা গতি পরিমাপ করে এবং একটি যা সনাক্ত করে যে কেউ আসনে বসে আছে বা আসন ছেড়ে চলে গেছে। প্রথম পরিস্থিতিতে, গাড়িটি চলছে এবং 15 মিনিটের মধ্যে একটি টায়ারের চাপ 45 পিএসআই থেকে 41 পিএসআইতে চলে যায়। টায়ারের চাপ হ্রাস পাওয়ার সাথে সাথে টায়ারের চাপ ধারণকারী ঘটনাগুলির একটি সিরিজ তৈরি হয়। উপরন্তু, গাড়ির গতি ধারণকারী ইভেন্টগুলির একটি সিরিজ তৈরি করা হয়। গাড়ির ইভেন্ট প্রসেসর এমন একটি পরিস্থিতি সনাক্ত করতে পারে যেখানে তুলনামূলকভাবে দীর্ঘ সময়ের মধ্যে টায়ারের চাপ হ্রাসের ফলে "লস অফ টায়ারপ্রেসার" ইভেন্ট তৈরি হয়। এই নতুন ঘটনাটি গাড়ির রক্ষণাবেক্ষণ লগ-এ চাপ হ্রাস লক্ষ্য করার জন্য একটি প্রতিক্রিয়া প্রক্রিয়া শুরু করতে পারে এবং গাড়ির পোর্টালের মাধ্যমে চালককে সতর্ক করতে পারে যে টায়ারের চাপ কমে গেছে। দ্বিতীয় পরিস্থিতিতে, গাড়িটি চলছে এবং 5 সেকেন্ডের মধ্যে একটি টায়ারের চাপ 45 পিএসআই থেকে 20 পিএসআইতে নেমে আসে। একটি ভিন্ন পরিস্থিতি সনাক্ত করা হয়-সম্ভবত কারণ চাপ হ্রাস একটি স্বল্প সময়ের মধ্যে ঘটেছে, অথবা সম্ভবত প্রতিটি ঘটনার মধ্যে মানগুলির পার্থক্য একটি পূর্বনির্ধারিত সীমার চেয়ে বড় ছিল। ভিন্ন পরিস্থিতির ফলে একটি নতুন ইভেন্ট "ব্লোআউটায়ার" তৈরি হয়। এই নতুন ঘটনা চালককে অবিলম্বে সতর্ক করার জন্য এবং স্কিড করার মাধ্যমে নিয়ন্ত্রণ না হারিয়ে গাড়িটি থামাতে চালককে সহায়তা করার জন্য অনবোর্ড কম্পিউটার রুটিন শুরু করার জন্য একটি ভিন্ন প্রতিক্রিয়া প্রক্রিয়া শুরু করে। উপরন্তু, আরও জটিল পরিস্থিতি সনাক্ত করার জন্য সনাক্ত করা পরিস্থিতিগুলির প্রতিনিধিত্বকারী ঘটনাগুলিকে অন্যান্য ঘটনার সাথেও যুক্ত করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, চূড়ান্ত পরিস্থিতিতে গাড়িটি স্বাভাবিকভাবে চলছে এবং একটি উড়ে যাওয়া টায়ারে আক্রান্ত হয় যার ফলে গাড়িটি রাস্তা ছেড়ে একটি গাছে ধাক্কা খায় এবং চালককে গাড়ি থেকে ফেলে দেওয়া হয়। বিভিন্ন পরিস্থিতির একটি সিরিজ দ্রুত সনাক্ত করা হয়। খুব অল্প সময়ের মধ্যে "ব্লোআউটায়ার", "জিরোস্পিড" এবং "ড্রাইভার-লেফটসিট"-এর সংমিশ্রণের ফলে একটি নতুন পরিস্থিতি সনাক্ত করা যায়ঃ "অকুপ্যান্টথ্রোন অ্যাক্সিডেন্ট"। যদিও কোনও সরাসরি পরিমাপ নেই যা চূড়ান্তভাবে নির্ধারণ করতে পারে যে চালককে নিক্ষেপ করা হয়েছিল, বা কোনও দুর্ঘটনা ঘটেছে, ঘটনাগুলির সংমিশ্রণ পরিস্থিতি সনাক্ত করতে এবং সনাক্ত করা পরিস্থিতি বোঝাতে একটি নতুন ঘটনা তৈরি করতে দেয়। এটি একটি জটিল (বা যৌগিক) ঘটনার সারমর্ম। এটি জটিল কারণ কেউ সরাসরি পরিস্থিতি সনাক্ত করতে পারে না; একজনকে অনুমান বা অনুমান করতে হবে যে পরিস্থিতিটি অন্যান্য ঘটনার সংমিশ্রণ থেকে ঘটেছে। ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া ব্যবস্থাপনার সঙ্গে সংহতকরণ সিইপি-র জন্য একটি স্বাভাবিক মাপকাঠি হল ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া ব্যবস্থাপনার (বিপিএম) সঙ্গে। বিপিএম তার কার্যকরী পরিবেশের জন্য ক্রমাগত অনুকূল এবং সারিবদ্ধ করার জন্য শেষ থেকে শেষ ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলিতে মনোনিবেশ করে। যাইহোক, একটি ব্যবসার অপ্টিমাইজেশন শুধুমাত্র তার স্বতন্ত্র, শেষ থেকে শেষ প্রক্রিয়াগুলির উপর নির্ভর করে না। আপাতদৃষ্টিতে ভিন্ন ভিন্ন প্রক্রিয়া একে অপরকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করতে পারে। এই পরিস্থিতিটি বিবেচনা করুনঃ মহাকাশ শিল্পে, প্রবণতা (উৎপাদন প্রক্রিয়া, উপাদান ইত্যাদিতে সম্ভাব্য দুর্বলতা নির্ধারণ) দেখার জন্য যানবাহনের ভাঙ্গন পর্যবেক্ষণ করা ভাল অভ্যাস। আরেকটি পৃথক প্রক্রিয়া বর্তমান কার্যকরী যানবাহনের জীবনচক্র পর্যবেক্ষণ করে এবং উপযুক্ত হলে সেগুলিকে নিষ্ক্রিয় করে। সিইপির জন্য একটি ব্যবহার হল এই পৃথক প্রক্রিয়াগুলিকে সংযুক্ত করা, যাতে প্রাথমিক প্রক্রিয়া (ব্রেকডাউন মনিটরিং) ধাতব ক্লান্তি (একটি উল্লেখযোগ্য ঘটনা) এর উপর ভিত্তি করে একটি ত্রুটি আবিষ্কারের ক্ষেত্রে, দ্বিতীয় প্রক্রিয়াটি (জীবনচক্র) কাজে লাগানোর জন্য একটি ক্রিয়া তৈরি করা যেতে পারে যাতে প্রাথমিক প্রক্রিয়ায় ত্রুটিপূর্ণ হিসাবে আবিষ্কৃত ধাতুর একই ব্যাচ ব্যবহার করে যানবাহনগুলিকে প্রত্যাহার করা যায়। সিইপি এবং বিপিএম-এর সংহতকরণ অবশ্যই দুটি স্তরে থাকতে হবে, উভয়ই ব্যবসায়িক সচেতনতা স্তরে (ব্যবহারকারীদের অবশ্যই তাদের পৃথক প্রক্রিয়াগুলির সম্ভাব্য সামগ্রিক সুবিধাগুলি বুঝতে হবে) এবং প্রযুক্তিগত স্তরেও (এমন একটি পদ্ধতি থাকতে হবে যার মাধ্যমে সিইপি বিপিএম বাস্তবায়নের সাথে যোগাযোগ করতে পারে)। বিপিএম-এর সঙ্গে সিইপি-র সংহতকরণের বিষয়ে সাম্প্রতিক অত্যাধুনিক পর্যালোচনার জন্য, যা প্রায়শই ইভেন্ট-চালিত ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া ব্যবস্থাপনা হিসাবে চিহ্নিত করা হয়, দেখুন। গণনা-ভিত্তিক সিইপির ভূমিকা যুক্তিসঙ্গতভাবে ব্যবসায়িক নিয়ম প্রযুক্তির সাথে ওভারল্যাপ হতে দেখা যায়। উদাহরণস্বরূপ, গ্রাহক পরিষেবা কেন্দ্রগুলি ক্লিক-স্ট্রিম বিশ্লেষণ এবং গ্রাহক অভিজ্ঞতা পরিচালনার জন্য সিইপি ব্যবহার করছে। সিইপি সফ্টওয়্যার প্রতি সেকেন্ডে লক্ষ লক্ষ ঘটনা (ক্লিক বা অন্যান্য মিথস্ক্রিয়া) সম্পর্কে রিয়েল-টাইম তথ্য ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা এবং অন্যান্য সিদ্ধান্ত-সমর্থন অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ফ্যাক্টর করতে পারে। এই "সুপারিশ অ্যাপ্লিকেশনগুলি" এজেন্টদের প্রতিটি গ্রাহকের অভিজ্ঞতার উপর ভিত্তি করে ব্যক্তিগতকৃত পরিষেবা প্রদান করতে সহায়তা করে। সিইপি অ্যাপ্লিকেশন ফোনে গ্রাহকরা বর্তমানে কী করছেন, বা কীভাবে তারা সম্প্রতি অন্যান্য বিভিন্ন চ্যানেলে কোম্পানির সাথে যোগাযোগ করেছেন, শাখা সহ, বা ওয়েবে স্ব-পরিষেবা বৈশিষ্ট্য, তাত্ক্ষণিক বার্তা এবং ইমেলের মাধ্যমে তথ্য সংগ্রহ করতে পারে। অ্যাপ্লিকেশনটি তখন গ্রাহকের মোট অভিজ্ঞতা বিশ্লেষণ করে এবং স্ক্রিপ্ট বা পরবর্তী পদক্ষেপের সুপারিশ করে যা ফোনে এজেন্টকে গাইড করে এবং আশা করা যায় যে গ্রাহককে খুশি রাখবে। টাইম সিরিজ ডেটাবেসের সাথে ইন্টিগ্রেশন একটি টাইম সিরিজ ডাটাবেস হল একটি সফ্টওয়্যার সিস্টেম যা সময় দ্বারা সংগঠিত ডেটা পরিচালনার জন্য অনুকূলিত। টাইম সিরিজগুলি ডেটা আইটেমগুলির সীমাবদ্ধ বা অসীম ক্রম, যেখানে প্রতিটি আইটেমের একটি সম্পর্কিত টাইমস্ট্যাম্প থাকে এবং টাইমস্ট্যাম্পের ক্রমটি হ্রাস পায় না। একটি সময় সিরিজের উপাদানগুলিকে প্রায়শই টিক বলা হয়। টাইমস্ট্যাম্পগুলি আরোহী হওয়ার প্রয়োজন নেই (কেবল অ-হ্রাস) কারণ বাস্তবে কিছু সিস্টেমের সময় রেজোলিউশন যেমন আর্থিক তথ্য উৎসগুলি বেশ কম হতে পারে (মিলিসেকেন্ড, মাইক্রোসেকেন্ড বা এমনকি ন্যানোসেকেন্ড), তাই ধারাবাহিক ইভেন্টগুলি সমান টাইমস্ট্যাম্প বহন করতে পারে। সময় সিরিজের তথ্য সাধারণত জটিল ঘটনা প্রক্রিয়াকরণের সাথে সম্পর্কিত বিশ্লেষণের একটি ঐতিহাসিক প্রেক্ষাপট প্রদান করে। এটি যে কোনও উল্লম্ব শিল্পের ক্ষেত্রে যেমন অর্থ এবং বিপিএম-এর মতো অন্যান্য প্রযুক্তির ক্ষেত্রে প্রযোজ্য হতে পারে। সিইপি বিশ্লেষণের জন্য আদর্শ উদাহরণ হল ঐতিহাসিক সময় সিরিজ এবং রিয়েল-টাইম স্ট্রিমিং ডেটা একক সময়ের ধারাবাহিকতা হিসাবে দেখা। গতকাল, গত সপ্তাহে বা গত মাসে যা ঘটেছে তা কেবল আজ যা ঘটছে এবং ভবিষ্যতে কী ঘটতে পারে তার একটি সম্প্রসারণ। একটি উদাহরণ হতে পারে বর্তমান বাজারের পরিমাণের সঙ্গে ঐতিহাসিক পরিমাণ, মূল্য এবং বাণিজ্য সম্পাদনের যুক্তির জন্য অস্থিরতার তুলনা করা। অথবা সরাসরি বাজারের দামের উপর কাজ করার প্রয়োজনের সাথে সেক্টর এবং সূচকের গতিবিধি অন্তর্ভুক্ত বেঞ্চমার্কগুলির সাথে তুলনা জড়িত থাকতে পারে, যার ইন্ট্রা-ডে এবং ঐতিহাসিক প্রবণতা অস্থিরতা এবং মসৃণ আউটলায়ারকে পরিমাপ করে। ইন্টারনেট অফ থিংস এবং স্মার্ট সাইবার-ফিজিক্যাল সিস্টেম কমপ্লেক্স ইভেন্ট প্রসেসিং ইন্টারনেট অফ থিংস (আইওটি) সেটিংস এবং স্মার্ট সাইবার-ফিজিক্যাল সিস্টেম (সিপিএস)-এর ক্ষেত্রেও একটি মূল সহায়ক। এই ধরনের ক্ষেত্রে বিভিন্ন সেন্সর থেকে ঘন এবং বৈচিত্র্যময় প্রবাহ প্রক্রিয়াকরণ এবং সেই প্রবাহগুলির সাথে মিলযুক্ত নিদর্শনগুলি একটি সাধারণ কাজ। এই কৌশলগুলির বেশিরভাগই নির্ভর করে এই সত্যের উপর যে আইওটি সিস্টেমের অবস্থা এবং এর পরিবর্তনগুলির প্রতিনিধিত্ব করা একটি স্থির, বস্তুগত মডেলের পরিবর্তে ডেটা স্ট্রিমের আকারে আরও কার্যকর। এই ধরনের ধারা-ভিত্তিক মডেলগুলির উপর যুক্তি মৌলিকভাবে ঐতিহ্যবাহী যুক্তি কৌশলগুলির থেকে পৃথক এবং সাধারণত মডেল রূপান্তর এবং সিইপি-র সংমিশ্রণ প্রয়োজন। আরও দেখুন ইভেন্ট কোরিলেশন ইভেন্ট-ড্রিভেন আর্কিটেকচার-(ইডিএ) একটি সফ্টওয়্যার আর্কিটেকচার প্যাটার্ন যা ইভেন্টগুলির উৎপাদন, সনাক্তকরণ, ব্যবহার এবং প্রতিক্রিয়া প্রচার করে। সেডা-পর্যায়ক্রমিক ইভেন্ট-চালিত স্থাপত্য জটিল, ইভেন্ট-চালিত স্থাপত্যগুলিকে পর্যায়ক্রমে বিভক্ত করে ইভেন্ট প্রসেসিং টেকনিক্যাল সোসাইটি-(ইপিটিএস) একটি ইভেন্ট প্রসেসিং কমিউনিটি অফ ইন্টারেস্ট ইভেন্ট স্ট্রিম প্রসেসিং-(ইএসপি) একটি সম্পর্কিত প্রযুক্তি যা সম্পর্কিত ডেটার প্রসেসিং স্ট্রিমগুলিতে মনোনিবেশ করে। কাইনেটিক রুল ল্যাঙ্গুয়েজ-(কে. আর. এল) একটি ইভেন্ট-কন্ডিশন-অ্যাকশন রুল ল্যাঙ্গুয়েজ যার মধ্যে একটি জটিল ইভেন্ট এক্সপ্রেশন ল্যাঙ্গুয়েজ রয়েছে। অপারেশনাল ইন্টেলিজেন্স-সিইপি এবং ইএসপি উভয়ই এমন প্রযুক্তি যা অপারেশনাল ইন্টেলিজেন্সকে সমর্থন করে। প্যাটার্ন ম্যাচিং রিয়েল-টাইম বিজনেস ইন্টেলিজেন্স-বিজনেস ইন্টেলিজেন্স হল সিইপি সিস্টেম থেকে প্রাপ্ত জ্ঞানের প্রয়োগ রিয়েল-টাইম কম্পিউটিং-সিইপি সিস্টেমগুলি সাধারণত রিয়েল-টাইম সিস্টেম রিয়েল-টাইম এন্টারপ্রাইজ বিক্রেতা এবং সফ্টওয়্যার এজি দ্বারা পণ্য আপামা-দ্রুত চলমান ইভেন্ট স্ট্রিমগুলি পর্যবেক্ষণ করে, গুরুত্বপূর্ণ নিদর্শনগুলি সনাক্ত করে এবং বিশ্লেষণ করে এবং নিয়ম অনুসারে পদক্ষেপ নেয়। জাভা এবং সি #(জিপিএলভি2)-এর জন্য অ্যাজুরে স্ট্রিম অ্যানালিটিক্স ড্রুলস ফিউশন ইভাম স্ট্রিমিং অ্যানালিটিক্স এসপার কমপ্লেক্স ইভেন্ট প্রসেসিং। ফিডজাই-পালস মাইক্রোসফ্ট স্ট্রিমইনসাইট মাইক্রোসফ্ট সিইপি ইঞ্জিন বাস্তবায়ন ওপেনপিডিসি-রিয়েল-টাইমে স্ট্রিমিং টাইম-সিরিজ ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি সেট। ওরাকল ইভেন্ট প্রসেসিং-বাস্তব সময়ে ইভেন্টগুলি ফিল্টার, সম্পর্কযুক্ত এবং প্রক্রিয়া করার জন্য অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য। এসএপি ইএসপি-একটি স্বল্প-বিলম্ব, দ্রুত উন্নয়ন এবং স্থাপনার প্ল্যাটফর্ম যা রিয়েল-টাইমে এসকিউএলস্ট্রিম এসকিউএলস্ট্রিমের স্ট্রিম প্রসেসিং প্ল্যাটফর্ম, এস-সার্ভারে একাধিক স্ট্রিম ডেটা প্রক্রিয়াকরণের অনুমতি দেয়, রিয়েল-টাইমে প্রচুর পরিমাণে পরিষেবা, সেন্সর এবং মেশিন এবং লগ ফাইল ডেটা বিশ্লেষণের জন্য একটি রিলেশনাল স্ট্রিম কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম সরবরাহ করে। টিবকো বিজনেস ইভেন্টস অ্যান্ড স্ট্রিমবেস-সিইপি প্ল্যাটফর্ম এবং হাই পারফরম্যান্স লো লেটেন্সি ইভেন্ট স্ট্রিম প্রসেসিং ওয়েবস্ফিয়ার বিজনেস ইভেন্টস অ্যাপাচি ফ্লিঙ্ক জাভা এবং স্কালার জন্য একটি সিইপি এপিআই সহ ওপেন-সোর্স ডিস্ট্রিবিউটেড স্ট্রিম প্রসেসিং ফ্রেমওয়ার্ক। অ্যাপাচি স্টর্ম ফ্রি এবং ওপেন সোর্স বিতরণকৃত রিয়েলটাইম গণনা ব্যবস্থা। ঝড় বাস্তব সময়ে তথ্যের সীমাহীন প্রবাহকে প্রক্রিয়া করে। তথ্যসূত্র তথ্য ব্যবস্থা জ্ঞান ঘটনা (কম্পিউটিং) প্রক্রিয়া (কম্পিউটিং)