fraunhofer institute cep report

F R A U N H O F E R - I N S T I T U T F Ü R A R b E I T S w I R T S c H A F T U N d O R g A N I S AT I O N I A O

Marktübersicht real-tiMe Monitoring softwareEvENT PROcESSINg TOOlS Im ÜbERblIck

Krešimir Vidačković, Thomas Renner, Sascha Rex

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Krešimir Vidačković Thomas Renner

Sascha Rex

Marktübersicht Real-Time Monitoring Software Event Processing Tools im Überblick

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Autoren Krešimir Vidačković Thomas Renner Sascha Rex Kontaktadresse Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation Nobelstraße 12 70569 Stuttgart Telefon: +49 (0) 711/970-51 20 Telefax: +49 (0) 711/970-51 11 E-Mail: XXX Web-Adresse: XXX

Hinweis auf das Forschungsprojekt iC-RFID Das diesem Bericht zugrunde liegende Vorhaben wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie (BMWi) unter dem Förderkennzeichen 01MT06006 gefördert. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei den Autoren. Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibli-ografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar. ISBN: XXX-X-XXXX-XXXX-X Druck und Weiterverarbeitung IRB Mediendienstleistungen Fraunhofer-Informationszentrum Raum und Bau IRB, Stuttgart Verlag und Druck Fraunhofer Verlag, Fraunhofer-Informationszentrum Raum und Bau IRB Postfach 800469, 70504 Stuttgart Nobelstraße 12, 70569 Stuttgart Telefon: +49 (0) 711/970-25 00 Telefax: +49 (0) 711/970-25 08 E-Mail: [email protected] Web-Adresse: http://verlag.fraunhofer.de Für den Druck des Buches wurde chlor- und säurefreies Papier verwendet. Copyright Fraunhofer IAO, 2010 Alle Rechte vorbehalten Dieses Werk ist einschließlich aller seiner Teile urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung, die über die engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes hinausgeht, ist ohne schriftliche Zu-stimmung des Verlages unzulässig und strafbar. Dies gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen sowie die Speicherung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Warenbezeichnungen und Handelsnamen in diesem Buch berechtigt nicht zu der Annahme, dass solche Bezeichnungen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und deshalb von jedermann benutzt werden dürf-ten. Soweit in diesem Werk direkt oder indirekt auf Gesetze, Vorschriften oder Richtlinien (z.B. DIN, VDI) Bezug genommen oder aus ihnen zitiert worden ist, kann der Verlag keine Gewähr für Richtigkeit, Vollständigkeit oder Aktualität übernehmen.

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Inhalt

Abbildungen 4

1 Einführung 5 1.1 Grundlagen 6 1.2 Komponenten von Event Processing Tools 8

2 Marktübersicht 14 2.1 Vorgehensweise bei der Erstellung der Marktübersicht 14 2.2 Kriterienraster 14 2.3 Produktbeschreibungen 16 2.3.1 Sybase Aleri Streaming Platform / CEP 18 2.3.2 Progress Apama 21 2.3.3 TIBCO BusinessEvents & Spotfire 24 2.3.4 ruleCore CEP Server 27 2.3.5 Truviso Continuous Analytics 29 2.3.6 UC4 Decision & Insight 31 2.3.7 JBoss Drools Fusion 34 2.3.8 Oracle EDA Suite 36 2.3.9 EsperTech Esper 39 2.3.10 Event Zero Event Processing Network 41 2.3.11 StreamBase Event Processing Platform 44 2.3.12 Open ESB Intelligent Event Processor (IEP) 46 2.3.13 Vitria M3O Analytic Server & M3O Operations Book 48 2.3.14 Realtime Monitoring RTM Analyzer 51 2.3.15 Informatica Rulepoint 54 2.3.16 Starview Smart Enterprise Platform 56 2.3.17 Microsoft StreamInsight 58 2.3.18 Axway Synchrony Sentinel 60 2.3.19 West Global Vantify Experience Center 62 2.3.20 IBM WebSphere Business Events 64 2.3.21 SL RTView 67 2.4 Tabellarische Übersicht 69

3 Fazit 73

Abkürzungen 75

Referenzen 77

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Abbildungen

Abbildung 1: Grundkomponenten eines Event Processing Systems 11 Abbildung 2: Modellierung mit dem Sybase Aleri Studio 20 Abbildung 3: Entwicklung mit dem Progress Apama Studio 22 Abbildung 4: Modellierung mit dem Progress Apama Dashboard Builder 23 Abbildung 5: Exemplarisches TIBCO Spotfire Dashboard 25 Abbildung 6: Beispielhafte Diagramme mit UC4 Insight 33 Abbildung 7: Entwicklung mit JBoss Drools 35 Abbildung 8: Modellierung mit der Oracle EDA Suite 37 Abbildung 9: Exemplarisches Oracle BAM Dashboard 38 Abbildung 10: Event Zero Administrations- und Entwicklungstool 42 Abbildung 11: Beispielhaftes Event Zero Dashboard 43 Abbildung 12: Modellierung mit dem StreamBase Studio 45 Abbildung 13: Elemente für die Entwicklung mit Open ESB IEP 47 Abbildung 14: Modellierung mit dem Vitria M3O Query Modeler 49 Abbildung 15: Beispielhafte Vitria M3O Operations Book Dashboards 50 Abbildung 16: Entwicklung mit dem RTM Analyzer 52 Abbildung 17: Exemplarisches RTM Analyzer Dashboard 53 Abbildung 18: Beispielhafter Informatica Rulepoint Alert Manager 55 Abbildung 19: Modellierung mit Starview 57 Abbildung 20: Entwicklung mit Microsoft StreamInsight 59 Abbildung 21: Exemplarische West Global Vantify Dashboards 63 Abbildung 22: Entwicklung mit IBM WebSphere Business Events 65 Abbildung 23: Beispielhafte Diagramme in IBM WebSphere Business Space 66 Abbildung 24: Modellierung mit dem SL RTView Builder 68

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1 Einführung

Die klassische Analyse von Unternehmensdaten erfolgt in der Regel rückwir-kend. In der Vergangenheit aufgelaufene Daten werden zum Beispiel aus ei-nem Data Warehouse selektiert und auf die gewünschten Fragestellungen hin untersucht. Anhand der Ergebnisse können dann entsprechende Konsequen-zen gezogen werden (vgl. [1]).

Aufgrund seiner Vergangenheitsbezogenheit ist dieses Vorgehen oft unbefrie-digend, da eine zeitnahe Reaktion auf aktuelle Begebenheiten meistens un-möglich ist. In vielen Anwendungsfällen ist es allerdings erforderlich, zeitkriti-sche Daten in Echtzeit zu verarbeiten, um so auf Ereignisse im Unternehmen und in der Umwelt rasch reagieren zu können. Beispiele hierfür sind Aktien-handel, Betrugserkennung, zeitkritische Überwachungssysteme oder Sensor-netzwerke mit RFID (vgl. [2]).

Die Echtzeitverarbeitung von relevanten Ereignissen, das so genannte Event Processing1, wird zwar schon seit Jahrzehnten praktiziert, allerdings wurden hierfür häufig selbst entwickelte Skripte eingesetzt, denen es an Flexibilität und Standardisierung mangelte (vgl. [1] und [2]). Demgegenüber zielt das in den letzten Jahren entstandene und stetig wachsende Fachgebiet des Complex Event Processing (vgl. insbesondere [3]) auf eine kontinuierliche und unmittel-bare Verarbeitung einer Vielzahl an Ereignissen ab, die methodisch und tech-nologisch sowie durch den Einsatz dedizierter Softwaretools unterstützt wird, so dass die notwendige Systematik im Einsatz möglich wird (vgl. [4]). Im Zuge der Digitalisierung und Vernetzung in der heutigen Zeit sowie einer einherge-henden Explosion von in Echtzeit zu verarbeitenden Datenmengen spielen sol-che Softwaresysteme eine immer wichtigere Rolle (vgl. [5]). Dies unterstreicht nicht zuletzt die Gründung der Event Processing Technical Society (EPTS)2 zu Beginn des Jahres 2008, der die meisten Anbieter von Event Processing Tools sowie Einzelpersonen aus dem Forschungsumfeld angehören und die sich für ein gemeinsames Verständnis, die Entwicklung von Standards und für den Wis-senstransfer in diesem Fachgebiet einsetzt (vgl. [6]).

Mehrere ausgereifte Produkte sind bereits auf dem Markt verfügbar, welche für das Real-Time Monitoring in verschiedenen Anwendungen geeignet sind. In [7] wird diesen Event Processing Tools mit einem Verweis auf Analystenberichte ein schnelles Wachstum und noch immer nur ein Bruchteil der potentiellen

1 Im Text werden die in der Fachliteratur gebräuchlichen englischen Begriffe verwendet 2 Weitere Informationen zur Event Processing Technical Society (EPTS) unter http://www.ep-ts.com

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Nutzung im Markt attestiert. Die vorliegende Marktübersicht liefert einen Ein-blick in die Funktionalitäten dieser Produkte.

Die Marktübersicht entstand im Rahmen des vom Bundesministerium für Wirt-schaft und Technologie (BMWi) geförderten Verbundprojekts iC-RFID (»Intelli-gentes Catering mittels Radio Frequency IDentification«), dessen Forschungs-gegenstand die Integration und Echtzeitsteuerung einer unternehmensüber-greifenden Prozesskette am Beispiel Luftfahrtcatering mit Hilfe der RFID-Technologie umfasste. Ein wesentlicher Bestandteil war die Konzeption und Realisierung eines Real-Time Dashboards, welches den Prozessfluss von mit RFID-Tags ausgerüsteten Flugzeugtrolleys visualisiert und bei Engpässen auto-matisierte Benachrichtigungen in Echtzeit erzeugt.

Die folgenden Abschnitte dieses Kapitels behandeln die Grundlagen von Event Processing und die wesentlichen Komponenten von Event Processing Tools, um das Verständnis für die zugrundeliegende Thematik zu vertiefen.

Im zweiten Kapitel wird zunächst die Methodik bei der Erstellung der Markt-übersicht erläutert und das verwendete Kriterienraster definiert. Dieses wird anschließend herangezogen, um die derzeit auf dem Markt befindlichen Pro-dukte einzeln und im Detail zu beschreiben. Als Abschluss folgt eine Zusam-menfassung dieser Produkte und ihrer Funktionalitäten in tabellarischer Form.

Das letzte Kapitel enthält schließlich ein Fazit mit einer Darstellung der wesent-lichen Erkenntnisse der vorliegenden Marktübersicht.

1.1 Grundlagen

Ein Softwaresystem mit einer ereignisgesteuerten Architektur (Event-Driven Architecture, EDA) unterliegt einem Softwarearchitekturmuster mit lose ge-koppelten Komponenten, die lediglich mit Hilfe von Ereignissen (Events) in ei-ner einfachgerichteten Weise miteinander kommunizieren, ohne dabei Wissen über das Gesamtsystem zu besitzen (vgl. [5]). Ein Event bezeichnet hierbei alles, was passiert oder von dem erwartet wird, dass es passiert. Für eine automati-sierte Verarbeitung muss ein Event in Form eines Eventobjekts vorliegen, durch welches es in elektronischer Form repräsentiert wird. Beispiele hierfür sind ein Bestellungseingang, eine Aktienwertänderung oder der Eingang eines Lesevor-gangs eines RFID-Sensors (vgl. [8]).

Auf der Grundlage vordefinierter Regeln (Event Processing Rules) können ein-gehende Events ausgewertet und weiterverarbeitet werden, so dass entweder mit einer deduktiven Regel ein neues Event generiert wird oder mit einer reak-tiven Regel eine direkte Reaktion ausgelöst wird. Beispiele für letztere sind et-wa der Kauf einer bestimmten Anzahl Aktien, sobald der Kurs den gewünsch-ten Kaufpreis unterschritten hat oder die sofortige Benachrichtigung eines Ver-

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antwortlichen bei einem Transportfehler eines mit einem RFID-Tag ausgerüste-ten Containers. Als weitere typische Reaktion kann die unmittelbare Interaktion mit Geschäftsprozessen genannt werden (vgl. [4]).

Der grundlegende Unterschied zu traditionellen Analysesystemen aus dem Da-tenbankumfeld ist hierbei die Tatsache, dass eingehende Events während ihres Passierens kontinuierlich anhand der Event Processing Rules ausgewertet wer-den und Reaktionen unmittelbar in Echtzeit angestoßen werden können (Push-Prinzip). Somit werden anstatt einmaliger Anfragen zu diskreten Zeitpunkten gegen eine endliche Datenmenge hier durchgehende Anfragen gegen eine (konzeptionell) unbegrenzte Eventmenge ausgeführt (vgl. [4]).

Man unterscheidet grundsätzlich drei verschiedene Arten von Event Processing (vgl. [9]):

• Simple Event Processing: Hierbei wird auf ein bestimmtes Einzelevent eine vordefinierte Reaktion direkt ausgelöst, um Verzögerungszeiten zu vermeiden. Wenn beispielsweise ein Lagerverwaltungssystem bei zu niedrigem Bestand eines Artikels ein entsprechendes Event versendet, kann darauf unmittelbar mit der Initiierung eines zugehörigen Bestel-lungsprozesses und mit einer Nachricht an einen Verantwortlichen rea-giert werden.

• Event Stream Processing (ESP): Das System analysiert einen oder mehre-re zeitlich geordnete Ereignisströme (Event Streams) im Zeitablauf und versucht dabei, bedeutsame Events und Relationen zwischen Events in diesen zu identifizieren und darauf zu reagieren. Klassische Beispiele für ESP sind etwa der automatisierte Handel mit Wertpapieren, bei dem ein Handelssystem die Aktienkurse im Zeitablauf analysiert und gegebenen-falls automatisierte Kauf- oder Verkaufsorders platziert, sowie die Ana-lyse von RFID Event Streams, bei der als Reaktion auf falsche Transport-wege beispielsweise entsprechende Alarme versendet werden können.

• Complex Event Processing (CEP): Komplexe Ereignisse (Complex Events) sind Mengen von Events, die in einem meist temporalen, kausalen oder räumlichen Zusammenhang stehen, aber nicht zwingend vom gleichen Ereignistyp sein müssen. Das System analysiert eine so genannte Ereig-niswolke (Event Cloud), die aus ungeordneten Events besteht, im Hin-blick auf bestimmte Ereignismuster (Event Patterns) und löst gegebe-nenfalls Reaktionen aus. Ein Beispiel für CEP ist ein Intrusion Detection System, das auf Unstimmigkeiten in laufenden Netzwerkzugriffen rea-gieren kann, indem es Events an verschiedenen Stellen im Netzwerk re-gistriert und untereinander in Beziehung setzt. Ein weiteres Beispiel ist die Betrugserkennung bei Kreditkartenbuchungen.

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Event Stream Processing (ESP) und Complex Event Processing (CEP) bauen bei der Analyse von eingehenden Events im Hinblick auf Event Patterns auf ähnli-chen Konzepten auf, wobei ESP stärker auf kontinuierliche und (meist zeitlich) geordnete Ereignisströme abzielt, während CEP eher komplexe Operationen über mehrere Events und Eventtypen im Fokus hat. Eine klare konzeptionelle Abgrenzung ist hierbei allerdings kaum möglich (vgl. [6]). Eine nähere Be-schreibung der Funktionalitäten von Event Processing Systemen und der Erken-nung von Event Patterns erfolgt in Abschnitt 1.2.

Nach [7] lässt sich die Motivation für die Nutzung von Event Processing Syste-men grob in folgende Kategorien einordnen:

• Überwachung: Feststellung von unerwünschtem Verhalten von Syste-men oder Prozessen und sofortiges Auslösen von Benachrichtigungen, wobei die Reaktionen den Nachrichtenempfängern überlassen werden

• Informationsbereitstellung: personalisierte Übermittlung von Informati-onen, d.h. die richtige Information zur richtigen Zeit in der richtigen Granularität an den richtigen Abnehmer

• Dynamisches Betriebsverhalten: sofortiges Auslösen von Geschäfts-transaktionen auf Basis von eingehenden Events

• Aktive Diagnostik: Problemdiagnose durch Auswertung von Symptomen als eingehende Events

• Prognostizierung: Treffen von Vorhersagen auf Basis der bisher einge-gangenen Events und Verhinderung von vorausgesagten Ereignissen oder zumindest Abschwächung ihrer Wirkung

Häufig bestehen die Anforderungen der zu lösenden Geschäftsprobleme in ei-ner komplexen Fachlogik, großen Datenvolumina, geringen Latenzzeiten, ho-her Skalierbarkeit und erforderlicher Agilität bzw. einfacher Änderbarkeit der Anwendung (vgl. [6]). Bei Vorliegen eines oder mehrerer dieser Beweggründe lohnt sich möglicherweise der Einsatz von Event Processing Tools, deren Kom-ponenten nachfolgend allgemein beleuchtet werden.

1.2 Komponenten von Event Processing Tools

Im engeren Sinn besteht ein System für das Event Processing aus drei Kompo-nenten: Ereignisquelle (Event Source), Ereignisverarbeitungskomponente (Event

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Processing Agent) und Ereignissenke (Event Sink), die jeweils durch einen Er-eigniskanal (Event Channel) miteinander verbunden sind.3 Diese werden im Folgenden näher beschrieben (vgl. etwa [1], [6] oder [7]):

• Ereignisquelle (Event Source): Jedes Event wird durch eine Ereignis-quelle generiert und in das System eingebracht. Hierbei kann es sich beispielsweise um eine Anwendung, verschiedene Sensoren, ein Daten-banksystem oder einen Geschäftsprozess handeln. Für die Übergabe über einen Event Channel an einen Event Processing Agent muss das Event dabei lediglich in eine für diesen verarbeitbare Form gebracht werden. Die Umwandlung in ein entsprechendes Format übernimmt ein Adapter. Viele Event Processing Tools liefern bereits eine unterschiedli-che Anzahl an vorgefertigten Adaptern mit oder bieten zumindest die Möglichkeit, eigene Adapter mittels einer Programmierschnittstelle (Application Programming Interface, API) selbst zu entwickeln.

• Event Processing Agent: Ein Event Processing Agent ist der Kern jedes Event Processing Tools, in dem das Eventmodell der zu verarbeitenden Events, die Event Processing Rules sowie die Event Processing Engine zur kontinuierlichen Interpretation dieser Regeln enthalten sind. Hier werden die übergebenen Events z.B. durch Filterung oder Transformati-on weiterverarbeitet und im Hinblick auf vordefinierte Event Patterns analysiert (vgl. [6]).

Event Patterns beinhalten beispielsweise logische Operationen (Kon-junktionen, Disjunktionen oder Negationen), Kardinalitäten, fachliche Korrelationen oder zeitliche Beziehungen zwischen verschiedenen Events. Um endliche Eventmengen analysieren zu können, werden zeit-liche oder logische Fenster über den eingehenden Events definiert, z.B. Events der letzten 2 Minuten oder die letzten 20 Events, und nur die ak-tuell in einem solchen Fenster befindlichen Events in die Auswertung einbezogen (vgl. [4], [6] und [10]). Bei der Verarbeitung können aus einzelnen atomaren Events (Raw Events) abgeleitete Events (Derived Events) erzeugt werden. Durch Abstraktionen mit Hilfe verschiedener Operationen, z.B. Durchschnittsberechnungen, können aggregierte Events (Composite Events) entstehen, welche die zugrundeliegenden Raw Events zusammenfassen, oder auch komplexe Events (Complex Events), welche die zugrundeliegenden Raw Events nicht beinhalten,

3 Im englischen Sprachgebrauch werden verschiedene Synonyme für diese Komponenten benutzt, etwa Event Emitter oder Event Producer für eine Ereignisquelle, Event Processing Component oder Event Mediator für eine Ereignisverarbeitungskomponente, Event Consumer für eine Ereignissenke sowie Event Connection, Event Pathway oder Event Topic für einen Ereigniskanal. Bei den englischen Begriffen beziehen wir uns auf das herausgegebene Glossar der EPTS (vgl. [8]) und deren jeweils erste Nennungen.

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sondern anhand von komplexeren Operationen neue Erkenntnisse aus diesen ziehen (vgl. [6]).

Sobald eine Event Processing Rule im Hinblick auf ein vorliegendes Event Pattern greift, können vordefinierte Reaktionen ausgelöst wer-den, wobei es sich neben dem Senden eines neuen Events auch um konkrete Aktionen, wie etwa das Versenden von Warnungen, das Aus-lösen von Alarmen oder den direkten Aufruf von Diensten, handeln kann.

Die Modellierung der entsprechenden Regeln wird mittels einer Event Processing Language (EPL) vorgenommen. Bisher hat sich hierfür aller-dings noch kein Standard herausgebildet, so dass jede Engine eine spe-zifische EPL verwendet (vgl. [2]). Grob lassen sich die verschiedenen Event Processing Languages zumindest in drei Gruppen kategorisieren (vgl. [4] und [7]):

- Datenstromorientierte Sprachen: Diese Sprachen basieren auf der bekannten Datenbankanfragesprache SQL (Structured Query Lan-guage) und verfolgen das Prinzip, dass Datenströme, in denen Events als Datensätze enthalten sind, in Relationen transformiert werden, auf denen dann Anfragen zu jedem Zeitpunkt einer dis-kreten Zeitachse ausgeführt werden. Die Anfrageergebnisse wer-den anschließend wieder in einen Datenstrom überführt.

- Regelbasierte Sprachen: Der Ursprung dieser Sprachen liegt in Systemen für das Business Rule Management. Sie arbeiten meist nach dem Prinzip »Event – Condition – Action«, d.h. es wird ein Event spezifiziert, das die Ausführung der Regel triggert, welche bei Vorliegen einer wahren Bedingung eine vordefinierte Aktion unmittelbar auslöst.

- Imperative Sprachen: Hierbei handelt es sich um spezifische Skriptsprachen, die eigens für das Event Processing entwickelt wurden.

• Ereignissenke (Event Sink): Die vom Event Processing Agent über ei-nen Event Channel emittierten Events werden von Ereignissenken emp-fangen. Hierfür sind wiederum Adapter notwendig, um die Nachrichten in ein für die Ereignissenke verarbeitbares Format zu übersetzen. Bei-spiele für Ereignissenken, die allerdings nicht Teil des Event Processing Tools sein müssen, sind:

- Event Monitor Software: Anzeige der derzeit ablaufenden Events (zum Beispiel in Form eines Logs)

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- Dashboards: graphische Visualisierung von Events oder Zustän-den, zum Beispiel mit Hilfe verschiedener Diagramme

- Benachrichtigungsdienste: E-Mail- oder SMS-Nachrichten, die Per-sonen über bestimmte Events informieren (Notifications bzw. Alerts)

- Beliebige Dritt-Applikationen: Auslösen von unmittelbaren Reakti-onen auf relevante Events (zum Beispiel Handelsplattformen, die basierend auf Kursveränderungen bestimmte automatische Transaktionen auslösen oder Systeme für die automatisierte Aus-führung von Geschäftsprozessen)

- Datenbanken: Speicherung von relevanten Ereignissen für die spä-tere Auswertung

Häufig werden diese ausgehenden Events von der Event Processing En-gine in ein Event Topic auf einem Event Bus veröffentlicht (Publish), für das sich verschiedene Ereignissenken anmelden können (Subscribe), so dass durch eine solch lose Kopplung alle relevanten Ereignissenken gleichzeitig über das erkannte Event Pattern informiert werden.

Ein beispielhaftes System für das Event Processing, welches diese Grundkom-ponenten enthält, wird in Abbildung 1 veranschaulicht (in Anlehnung an [1], [6] und [7]):

Abbildung 1: Grund-komponenten eines Event Processing Systems

Im Kern besteht ein Event Processing Tool aus dem Event Processing Agent und meist aus verfügbaren Adaptern zu bestimmten Ereignisquellen und -senken. Daneben bieten die meisten dedizierten Event Processing Tools noch verschie-dene weitere Komponenten und Funktionalitäten, um ihren Einsatz möglichst benutzerfreundlich zu gestalten. Die wichtigsten zusätzlichen Komponenten werden im Folgenden erläutert:

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• Dashboard: Mit Hilfe von Visualisierungsanwendungen können Events graphisch oder textuell dargestellt werden. Dafür stehen bei den meis-ten Event Processing Tools in der Regel eine Vielzahl an unterschiedli-chen Diagrammtypen zur Verfügung, die mit Events verknüpft werden können und zur Laufzeit per Push-Prinzip aktualisiert werden. Ge-bräuchlich sind unter anderem Zähler, Torten-, Balken- und Liniendia-gramme sowie Fortschrittsbalken. Der Benutzer kann sich auf diese Weise schnell eine Übersicht über das derzeit ablaufende Geschehen verschaffen. Oft kann der aktuelle Status mit historischen Daten aus Da-tenbanken angereichert werden, um zusätzliche Informationen zu ge-winnen. Allerdings enthalten nicht alle Event Processing Tools derartige Visualisierungskomponenten. In diesen Fällen kann eventuell eine vor-gefertigte Dashboardapplikation eines anderen Anbieters eingesetzt werden, oder die Events werden an eigenentwickelte Lösungen zur Vi-sualisierung übergeben.

• Entwicklungs- und/oder Modellierungsumgebung: Viele auf dem Markt angebotenen Event Processing Tools enthalten Entwicklungsum-gebungen für die Formulierung der Event Processing Rules in der jewei-ligen Event Processing Language (EPL) der verwendeten Laufzeitumge-bung. Teilweise können Regeln sogar graphisch modelliert werden, welche dann intern in die EPL überführt werden. Einige Lösungen set-zen ausschließlich auf die Code-basierte Definition von Regeln mittels einer EPL, einige bieten nur ein graphisches Interface für diesen Zweck an, manche Produkte beides. Auch für die Gestaltung von Dashboards werden zum Teil Modellierungstools bereitgestellt, mit denen die Plat-zierung der Visualisierungselemente und die Verknüpfung ihrer Werte mit den entsprechenden Events und deren Attributen benutzerfreund-lich durchgeführt werden können.

• Analysetools: Mit Hilfe von Reportgeneratoren können Auswertungen von Events erzeugt werden. Teilweise sehen Event Processing Tools auch entsprechende Event Datenbanken vor, in denen eine Historie re-levanter Events abgelegt werden kann. Erzeugte Reports können zum Teil auf Remotesystemen oder als Dokument im PDF- oder HTML-Format exportiert werden. Nicht alle Lösungen bieten diese Komponen-te an, so dass die Events vom Event Processing Agent an externe Appli-kationen übergeben werden müssen, wenn derartige Analysen durch-geführt werden sollen.

• Enterprise Service Bus (ESB): Mit Hilfe eines Enterprise Service Bus (ESB) können Nachrichten zwischen Quelle und Ziel transportiert, trans-formiert und geroutet werden. Dies können innerhalb einer EDA bei-spielsweise Events oder vom Event Processing Agent ausgelöste Reakti-onen sein, aber auch Web Service Aufrufe aus einem automatisierten

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Geschäftsprozess heraus. Viele Event Processing Tools sehen zumindest die Anbindung an einen ESB vor, um Ereignisse zu lesen und abzuset-zen. Manche Lösungen bieten sogar eine ESB-Implementation im Rah-men des Produktes mit an bzw. offerieren diese in ihrer Produktpalette. Die Anbindung an einen ESB ist für das Event Processing jedoch nicht zwingend notwendig, Events können auch direkt (zum Beispiel mittels eines selbstentwickelten Adapters) an den Event Processing Agent oder eine Ereignissenke gesendet werden.

Je nach Produkt sind mehr oder weniger dieser zusätzlichen Komponenten in verschiedenen Ausprägungen vorhanden. Die Marktübersicht im nächsten Ka-pitel liefert einen Überblick über die Funktionalitäten der zur Zeit am Markt be-findlichen Event Processing Tools. Dabei werden sowohl kommerzielle Produk-te betrachtet, als auch konkurrenzfähige Open Source Produkte.

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2 Marktübersicht

In diesem Kapitel werden die derzeit bedeutsamsten Event Processing Tools in einer Marktübersicht gegenübergestellt. Zunächst wird die Vorgehensweise bei der Erstellung der Marktübersicht erläutert und das verwendete Kriterienraster definiert. Anschließend werden die am Markt verfügbaren Produkte einzeln im Detail beschrieben und zum Abschluss des Kapitels in einer tabellarischen Übersicht zusammengefasst.

2.1 Vorgehensweise bei der Erstellung der Marktübersicht

Die verfügbaren Produkte für das Event Processing wurden durch Online-Recherche und durch das Studium einschlägiger Fachliteratur identifiziert. An-schließend wurden diese bezüglich der in Abschnitt 1.2 behandelten Kompo-nenten und insbesondere des im folgenden Abschnitt spezifizierten Kriterienrasters untersucht. Die Informationen wurden im Wesentlichen mittels Online-Recherche auf den Webseiten der Anbieter zusammengetragen und zum Teil durch das Studium der verfügbaren Dokumentation ergänzt.

Eine detaillierte Evaluation der Produkte mittels Testinstallationen oder Befra-gungen der Anbieter war im Rahmen dieser Betrachtung nicht vorgesehen und wurde daher auch ausdrücklich nicht durchgeführt. Informationen, die nach in-tensiver Online-Recherche nicht verfügbar waren, bleiben somit auch unbe-rücksichtigt.

Die Erstellung der Marktübersicht erfolgte im Zeitraum von Anfang Januar bis Ende März 2010. Im August 2010 wurde die Marktübersicht überarbeitet.

2.2 Kriterienraster

Die Darstellung orientiert sich an folgendem Kriterienraster, das größtenteils auf den in Abschnitt 1.2 prinzipiell erläuterten Komponenten von Event Proces-sing Tools basiert:

• Allgemeine Daten zum Anbieter und Produkt:

- Name des Anbieters - Name des Produktes - Website

• Vom Produkt unterstützte Betriebssysteme

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• Art von Softwarelizenz, der das Produkt unterliegt (kommerziell oder Open Source)

• Softwareart des Produktes mit der Unterscheidung in Event Processing Agent und Komplettsystem, wobei sich letzteres auf das Vorhandensein zusätzlicher Komponenten über die reine Eventverarbeitung hinaus be-zieht (siehe auch Abschnitt 1.2)

• Branchenfokus, sofern ein solcher explizit genannt wird

• Verbreitung des Produktes, sofern dazu eine Angabe gemacht werden kann

• Referenzkunden, sofern diese genannt werden (gegebenenfalls aus-zugsweise), wobei vorrangig Unternehmen im deutschsprachigen Raum aufgeführt werden

• Vorhandensein einer Engine für Event Stream Processing und/oder Complex Event Processing: in der textuellen Beschreibung werden diese Engines meist im Detail beschrieben, wobei auch Angaben zur Skalier-barkeit und Verarbeitungsgeschwindigkeit gemacht werden, falls dies möglich ist; ein besonderer Augenmerk wurde auch auf Art und Um-fang der mitgelieferten Adapter gelegt, von denen die Wichtigsten auf-geführt werden

• Sprachtyp der Event Processing Language (EPL), nach den im vorherge-henden Abschnitt genannten drei Kategorien:

- Datenstromorientiert - Regelbasiert - Imperativ

• Vorhandensein einer mit den üblichen Funktionalitäten ausgestatteten integrierten Entwicklungsumgebung (Integrated Development Environ-ment, IDE) für die Entwicklung von Event Processing Rules in einer EPL

• Vorhandensein einer Möglichkeit für die graphische Modellierung von Event Processing Rules: das Kriterium gilt als erfüllt, wenn mindestens entsprechende Assistenten zur Regelerstellung vorhanden sind; manche Produkte sehen aber auch ausgereifte graphische Modellierungstools (beispielsweise mit Drag-and-Drop-Funktionalität) vor, was entspre-chend in der textuellen Beschreibung erwähnt wird

• Möglichkeiten für Debugging oder Simulation: das Kriterium gilt als er-füllt, wenn mindestens die Möglichkeit vorhanden ist, EPL Code in der

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IDE zu debuggen und/oder Testanfragen an den Event Processing Agent zu senden; manche Lösungen sehen aber auch sehr komplexe Mecha-nismen zur Durchführung von Simulationen vor, was entsprechend im Text vermerkt wird

• Vorhandensein einer Konsole (Event Monitor) zur textuellen Darstellung der vom Event Processing Agent registrierten Events

• Vorhandensein eines Dashboards zur graphischen Visualisierung von Events in Echtzeit, gegebenenfalls mit der Möglichkeit zur Durchfüh-rung weiterführender Analysen (zum Beispiel mittels Drill-Down-Funktionalität); sofern angegeben, werden die wichtigsten zur Verfü-gung gestellten Diagrammtypen in der textuellen Beschreibung aufge-führt

• Möglichkeit, das Layout und/oder das Verhalten von Dashboards über eine graphische Benutzeroberfläche zu gestalten, zum Beispiel mittels Widgets

• Vorhandensein einer Event Datenbank, in der Events und/oder Alerts gespeichert werden können, zum Beispiel für die spätere Durchführung von Auswertungen

• Möglichkeit, Events zum Zwecke der Weiterverarbeitung zu exportier-ten: das Kriterium gilt als erfüllt, wenn mindestens der Export in eine externe Datenbank oder in eine Datei (zum Beispiel CSV) möglich ist

• Vorhandensein von Werkzeugen für die Generierung von Reports oder Auswertungen: sofern angegeben, werden die zur Verfügung gestellten Exportmöglichkeiten für die generierten Reports (zum Beispiel PDF, HTML, Microsoft Word) in der textuellen Beschreibung angeführt

• Vorhandensein einer Anbindung an einen Enterprise Service Bus (ESB): das Kriterium gilt als erfüllt, wenn mindestens eine bedeutsame ESB-Implementation unterstützt wird

2.3 Produktbeschreibungen

Insgesamt wurden 20 Lösungen betrachtet, die als Mindestanforderung einen Event Processing Agent enthalten müssen. Aufgrund des Umstands, dass eini-ge Produkte keine Visualisierungskomponente enthalten, wurde zusätzlich die Dashboardsoftware RTView in die Betrachtung aufgenommen, da sich in Ver-bindung mit einem reinen Event Processing Agent damit ein vollständiges Real-Time Monitoring System realisieren lässt.

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Folgende Produkte wurden untersucht, wobei sich die Reihenfolge aus einer alphabetischen Sortierung nach den Produktnamen ergibt und die reine Dashboardlösung RTView den Abschluss der Betrachtung bildet:

• Sybase Aleri Streaming Platform / CEP • Progress Apama • TIBCO BusinessEvents & Spotfire • ruleCore CEP Server • Truviso Continuous Analytics • UC4 Decision & Insight • JBoss Drools Fusion • Oracle EDA Suite • EsperTech Esper • Event Zero Event Processing Network • StreamBase Event Processing Platform • Open ESB Intelligent Event Processor (IEP) • Vitria M3O Analytic Server & M3O Operations Book • Realtime Monitoring RTM Analyzer • Informatica Rulepoint • Starview Smart Enterprise Platform • Microsoft StreamInsight • Axway Synchrony Sentinel • West Global Vantify Experience Center • IBM WebSphere Business Events • SL RTView

Das im Forschungsumfeld häufig erwähnte Event Processing Tool AMiT (Active Middleware Technology)4 von IBM wird in dieser Marktübersicht nicht unter-sucht, da es sich hierbei um ein Forschungsprodukt handelt, zu dem kein Pro-duktblatt und nur wenig Informationen verfügbar sind.

4 Weitere Informationen unter https://www.research.ibm.com/haifa/dept/services/soms_ebs.html

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2.3.1 Sybase Aleri Streaming Platform / CEP

Name des Anbieters Sybase

Name des Produktes Aleri Streaming Platform / CEP

Website http://www.aleri.com/products

Unterstützte Betriebssysteme Windows, Linux, Solaris

Lizenztyp Kommerziell

Softwareart Komplettsystem

Branchenfokus Keiner, aber Trading, RFID und Cus-tomer Relationship Management (CRM) explizit genannt

Verbreitung Stark verbreitet (vgl. [11] - gemein-sam mit Coral8, das mittlerweile in Sybase CEP übergegangen ist)

Referenzkunden Commerzbank, Barclays, ING

Event Stream Processing Ja

Complex Event Processing Ja

EPL Sprachtyp Datenstromorientiert

Entwicklungsumgebung für EPL Ja

Graphische Modellierungstools für EPL

Ja (Aleri Studio) / Nein (CEP Studio)

Debugging und Simulation Ja

Event Monitor Ja

Dashboard Ja

Graphische Modellierungstools für Dashboard

Ja

Event Datenbank Nein

Export von Events für statistische Zwecke

Ja

Auswertungs- und Analysetools Ja

ESB-Anbindung Ja

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http://www.aleri.com/products

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Beschreibung des Event Processing Agents

Sybase hat neben der Aleri Streaming Platform die ehemalige Coral8 CEP-Engine (unter dem Namen Sybase CEP) in ihre Produktpalette integriert, die früher als eigenständige Produkte auf dem Markt angeboten wurden.

Bei der Aleri Streaming Platform stehen Adapter für verschiedene Messaging-systeme (z.B. TIBCO Rendezvous, IBM WebSphere MQ und JMS), Datenbanken (via ODBC und JDBC), Sockets, Dateien, SMTP, XML, CSV und weitere zur Ver-fügung, insbesondere auch spezielle Adapter für Finanzmarktdaten. Mittels APIs für C++, Java und .NET können auch eigene Adapter entwickelt werden.

Auch Sybase CEP stellt ähnlich viele Adapter zur Verfügung wie die Aleri Streaming Platform. Zudem können ebenfalls eigene Adapter mit C/C++, C#, Java, Perl und Python entwickelt werden.

Die Verarbeitungsgeschwindigkeit wird mit einigen 100.000 Events (Aleri Streaming Platform) bis zu einer Million Events (Sybase CEP) pro Sekunde an-gegeben. Die Reaktionszeit soll dabei im Millisekundenbereich liegen.

Für die Administration steht eine graphische Konsole zur Verfügung.

Beschreibung der Event Processing Language

Für die Aleri Streaming Engine kommt die sogenannte Aleri SQL zum Einsatz, die eine Real-Time Erweiterung für SQL zur Verfügung stellt. Daneben kann die Skriptsprache Aleri SPLASH verwendet werden, die eine Java-ähnliche Syntax besitzt. Im Aleri Studio können Event Processing Rules zudem auch graphisch modelliert werden (vgl. Abbildung 25).

Die für die Sybase CEP Engine verwendete Continuous Computation Language (CCL) ist ebenfalls SQL-basiert mit den erforderlichen Erweiterungen für konti-nuierliche Datenanfragen. Ein BPEL-to-CCL-Compiler wird für die Verarbeitung von in BPEL dargestellten Geschäftsprozessen eingesetzt. Für die Entwicklung steht eine Eclipse-basierte IDE zur Verfügung (Sybase CEP Studio), die aller-dings keine graphische Modellierung zulässt.

5 Abbildung entnommen aus http://www.sybase.com/files/Data_Sheets/Sybase_Aleri_StreamingPlatform_ds.pdf

Vorläufig

e Ver

sion

20

Abbildung 2: Model-lierung mit dem Sybase Aleri Studio

Beschreibung des Dashboards

Mit Sybase Dashboard, einer auf SL RTView (siehe Abschnitt 2.3.21) basieren-den Komponente, können individuelle Dashboards graphisch modelliert wer-den. Es steht eine Vielzahl von verschiedenen graphischen und textuellen Dar-stellungskomponenten zur Verfügung, unter anderem Torten-, Balken- und Li-niendiagramme. Die Selektion und Filterung von Daten durch den Endbenutzer ist innerhalb der Anwendung möglich.

Vorläufig

e Ver

sion

21

2.3.2 Progress Apama

Name des Anbieters Progress

Name des Produktes Apama

Website http://web.progress.com/en-gb/apama/index.html




Branchenfokus Keiner, aber insbesondere für Trading, Location-Based Services und Logistik geeignet

Verbreitung Sehr stark verbreitet, ca. 20% Markt-anteil bei CEP Software im Jahr 2008 (vgl. [12])

Referenzkunden Deutsche Bank, ABN Amro, SEB



EPL Sprachtyp Imperativ



Ja


Event Monitor Ja

Dashboard Ja


Ja

Event Datenbank Ja


Ja


ESB-Anbindung Ja

Vorläufig

e Ver

sion

http://web.progress.com/en-gb/apama/index.html

22


Die Event Processing Engine wird vom Anbieter als Correlator bezeichnet. Das Apama Integration Adapter Framework (IAF) stellt die Anbindung der Architek-tur an Ereignisquellen und -senken sicher. Neben einigen finanzmarktspezifi-schen Datenformaten kann IAF auch mit ODBC/JDBC- und KDB+-Datenbankanbindungen sowie RFID-Signalen umgehen und beherrscht auch verschiedene Nachrichtentransportprotokolle wie TCP, UDP, CORBA, Java RMI und ESB-Anbindungen (JMS und TIBCO Rendezvous). Sollte dies nicht ausrei-chen, können mittels einer API auch individuelle Adapter in Java, C oder C++ entwickelt werden.

Die Verarbeitungsgeschwindigkeit des Correlators wird mit mehreren 10.000 Events pro Sekunde angegeben, während die Reaktionszeit im Sub-Milli-sekundenbereich liegen soll. Eine Steigerung der Skalierung ist durch Parallel-schaltung möglich.



Für die Definition von Event Processing Rules wird die imperative Skriptsprache MonitorScript genutzt. Daneben kann alternativ auch Java verwendet werden. Mit dem Apama Studio steht eine Eclipse-basierte Entwicklungsumgebung zur Verfügung, mit der auch eine graphische Modellierung möglich ist (vgl. Abbil-dung 36), wobei eine interne Transformation in MonitorScript vorgenommen wird. Auch werden Debugging- und Profiling-Funktionalitäten bereitgestellt.

Abbildung 3: Ent-wicklung mit dem Progress Apama Studio

6 Abbildung entnommen aus http://web.progress.com/docs/datasheets/apama/Apama_EventModeler.pdf

Vorläufig

e Ver

sion

23


Mit Hilfe des Apama Dashboard Builders, der auf SL RTView (siehe Abschnitt 2.3.21) basiert, können individuelle Dashboards graphisch modelliert werden. Es stehen etwa 120 verschiedene Komponenten (zum Beispiel Zähler oder viel-fältige Diagrammtypen) zur Verfügung, die von der Event Processing Engine übergebene Events in Echtzeit darstellen können. Daten können dabei auch gefiltert, aggregiert und konvertiert werden. Die Anzeige ist sowohl im Client als auch online über einen Webbrowser möglich. Ein beispielhaftes Apama Dashboard ist in Abbildung 47 dargestellt.

Abbildung 4: Model-lierung mit dem Progress Apama Dashboard Builder

Beschreibung der Ausgabe und Reportingfunktionen

Events können in der Datenbank, dem so genannten Event Store, abgelegt und mit Hilfe der im Research Studio enthaltenen Analysewerkzeuge ausgewertet werden.

7 Abbildung entnommen aus http://web.progress.com/en/apama/dashboard-builder.html

Vorläufig

e Ver

sion

24

2.3.3 TIBCO BusinessEvents & Spotfire

Name des Anbieters TIBCO

Name des Produktes BusinessEvents (Event Processing Agent) & Spotfire (Dashboard)

Website http://www.tibco.com/software/complex-event-processing/businessevents/default.jsp

Unterstützte Betriebssysteme Windows, Linux, Solaris, HP UX



Branchenfokus Keiner, aber Produktion, Verkauf, Verteidigung und Gesundheit explizit genannt

Verbreitung Sehr stark verbreitet, ca. 40% Markt-anteil bei CEP Software im Jahr 2008 (vgl. [12])

Referenzkunden Air France, Vodafone, Markant



EPL Sprachtyp Regelbasiert



Ja

Debugging und Simulation K.A.

Event Monitor Ja

Dashboard Ja (Spotfire)


Ja (Spotfire)

Event Datenbank Ja


Ja

Auswertungs- und Analysetools K.A.

ESB-Anbindung Ja

Vorläufig

e Ver

sion

http://www.tibco.com/software/complex-event-processing/businessevents/default.jsp

http://www.tibco.com/software/complex-event-processing/businessevents/default.jsp

25


Als Adapter werden Web Services und ESB-Implementationen wie JMS und TIBCO Rendezvous unterstützt. Ferner stehen Datenbankanbindungen über JDBC zur Verfügung.

Mehrere Event Processing Engines können zur Erhöhung der Verarbeitungsge-schwindigkeit parallel geschaltet werden.



Es kommt eine SQL-ähnliche Syntax als Grundlage für die EPL zum Einsatz. As-sistenten helfen Business Usern bei der Erstellung entsprechender Regeln.


Mit Hilfe der TIBCO Spotfire Komponente können Events visualisiert werden. Es handelt sich dabei um eine eigene Analyse- und Visualisierungskomponente, die allerdings an TIBCO BusinessEvents angebunden werden kann. Es kann da-bei auf eine Vielzahl an unterschiedlichen Diagrammtypen zurückgegriffen werden, unter anderem Graphen, Torten-, Balken- und Liniendiagramme, Kar-ten usw. Die Dashboards können graphisch modelliert werden. Abbildung 58 zeigt ein exemplarisches TIBCO Spotfire Dashboard.

Abbildung 5: Exemp-larisches TIBCO Spotfire Dashboard

8 Abbildung entnommen aus http://spotfire.tibco.com/products/spotfire-professional/exploratory-data-analysis.aspx

Vorläufig

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sion

26


Events können in einer Datenbank abgelegt werden und damit für beliebige Auswertungen weiterverwendet werden.

Vorläufig

e Ver

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27

2.3.4 ruleCore CEP Server

Name des Anbieters ruleCore

Name des Produktes CEP Server

Website http://www.rulecore.com/

Unterstützte Betriebssysteme K.A.


Softwareart Event Processing Agent

Branchenfokus Keiner, aber RFID-Anwendungen und Netzwerküberwachung als mögliche Anwendungsgebiete genannt

Verbreitung K.A.

Referenzkunden K.A.




Entwicklungsumgebung für EPL Nein


Nein

Debugging und Simulation Nein

Event Monitor Nein

Dashboard Nein


Nein



Ja

Auswertungs- und Analysetools Nein

ESB-Anbindung Ja

Vorläufig

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sion

http://www.rulecore.com/

28


Adapter sind unter anderem für JMS, Web Services und REST vorhanden. Sämtliche ein- und ausgehenden Events werden in XML dargestellt. Das Modul für die Aufnahme und Ausgabe von Events basiert auf dem Open Source En-terprise Service Bus Mule ESB. Die Event Processing Engine kann auf mehrere Server verteilt werden, so dass eine skalierbare Anwendung möglich ist.


Die von ruleCore verwendete deklarative Abfragesprache Reakt ist eine regel-basierte EPL, die auf XML basiert.

Vorläufig

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29

2.3.5 Truviso Continuous Analytics

Name des Anbieters Truviso

Name des Produktes Continuous Analytics

Website http://www.truviso.com/continuous-analytics-technology.php

Unterstützte Betriebssysteme Linux



Branchenfokus Keiner, aber Web Analytics, Advertizing Analytics, Video Analytics sowie Trading explizit genannt

Verbreitung K.A.

Referenzkunden K.A.


Complex Event Processing Nein




K.A.


Event Monitor K.A.

Dashboard Ja


Ja

Event Datenbank Ja


Ja


ESB-Anbindung Nein

Vorläufig

e Ver

sion

30


Als Adapter werden JMS, SOAP, REST, XML, CSV und Textdateien mit Rohda-ten unterstützt sowie Datenbankanbindungen über JDBC.

Die so genannte TruSQL Engine verarbeitet sowohl Datenströme in Echtzeit, als auch persistierte Daten, so dass sowohl historische als auch vorausschauende Analysen ermöglicht werden. Der Hersteller wirbt mit einer Verarbeitungsper-formance von 500.000 Datensätzen pro Sekunde.


Als Event Processing Language kommt SQL zum Einsatz, die für kontinuierliche Datenanfragen erweitert wurde, so dass sich Zeit- und Datenfenster auf den Eventströmen ausdrücken lassen. Kontinuierliche Datenanfragen erzeugen wei-tere auswertbare Datenströme.


Das so genannte TruView Framework ermöglicht die Erstellung von anpassba-ren Dashboards, die als Webanwendungen auf Adobe Flex basieren und an-hand der kontinuierlichen Datenanfragen in Echtzeit aktualisiert werden.


Neben der Visualisierung von Daten in einem Dashboard sind auch Alarme in Form von SMS, E-Mail oder per SNMP möglich und es können andere Systeme getriggert werden.

Eine Reportingfunktionalität ist vorhanden, wird allerdings nicht näher be-schrieben.

Vorläufig

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31

2.3.6 UC4 Decision & Insight

Name des Anbieters UC4

Name des Produktes Decision (Event Processing Agent) & Insight (Dashboard)

Website http://www.uc4.com/uk/products-solutions/predictive-pattern-engine/uc4-decision.html

Unterstützte Betriebssysteme Windows



Branchenfokus Keiner, aber Trading, Produktion, Logistik und IT-Netzwerke beispielhaft als Anwendungsgebiete genannt

Verbreitung Stark verbreitet (vgl. [11])

Referenzkunden SBB, T-Systems






Ja


Event Monitor Ja

Dashboard Ja (Insight)


Ja (Insight)

Event Datenbank Ja


Ja


ESB-Anbindung Ja

Vorläufig

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sion

32


Decision besitzt eine skalierbare Event Processing Engine. Adapter sind für MSMQ (Microsoft Message Queuing Service), IBM WebSphere MQ, TIBCO Rendezvous, JMS, Web Services und Sockets vorgesehen. Zudem können Da-teien, POP3-Nachrichten und RSS-Feeds ausgelesen und als Events genutzt werden. Datenbankanbindungen existieren für Microsoft SQL Server, IBM DB2, Oracle, MySQL und ODBC. Die Entwicklung eigener Adapter ist ebenfalls mög-lich.

Die Verarbeitungsgeschwindigkeit wird mit mehreren Tausend Events pro Se-kunde angegeben.

Für die Administration steht eine graphische Konsole zur Verfügung. Zudem können vordefinierte Szenarien mit dem Simulation Studio simuliert und getes-tet werden inklusive der Visualisierung auf einem Real-Time Dashboard.


Das Modelling Studio sieht die graphische Modellierung von Regeln, Event-strukturen und -korrelationen vor. Die Code-basierte Programmierung in einer EPL ist nicht vorgesehen.


Mit Insight steht ein Real-Time Dashboard zur Verfügung, welches als eigenes Produkt auch für Business Intelligence und weiterführende Analysen eingesetzt werden kann. Das Dashboard ist ausgerichtet auf die Visualisierung von Events und besitzt somit neben verschiedenen Diagrammtypen wie Punkt-, Linien- oder Treppendiagrammen auch Visualisierungsmöglichkeiten für Event-Cluster und 3D-Event-Tunnel. Beispielhafte Diagramme mit UC4 Insight sind in Abbil-dung 69 dargestellt.

9 Abbildung entnommen aus http://offer.uc4.com/rs/uc4/images/Web_UC4_Insight_WP_us.pdf

Vorläufig

e Ver

sion

33

Abbildung 6: Bei-spielhafte Diagram-me mit UC4 Insight

Vorläufig

e Ver

sion

34

2.3.7 JBoss Drools Fusion

Name des Anbieters JBoss

Name des Produktes Drools Fusion

Website http://www.jboss.org/drools/drools-fusion.html

Unterstützte Betriebssysteme Alle mit Java Runtime

Lizenztyp Open Source


Branchenfokus Keiner, aber Trading und Bezahlsys-teme als beispielhafte Anwendungs-gebiete genannt

Verbreitung Drools 5.0 ca. 2.000 Downloads

Referenzkunden K.A.






Nein


Event Monitor Nein

Dashboard Nein


Nein

Event Datenbank Nur Anbindung


Ja


ESB-Anbindung Ja

Vorläufig

e Ver

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35


Drools ist eine sogenannte Business Logic Integration Plattform, die als Open Source Produkt der Apache Software License (ASL) unterliegt. Sie besteht aus vier Komponeten:

• Guvnor: Knowledge Repository • Expert: Rule Engine • Flow: Geschäftsprozessengine • Fusion: Event Processing Engine

Drools Fusion kann zusammen mit den anderen Komponenten verwendet werden, was allerdings nicht erforderlich ist. Als Adapter steht eine JMS-Anbindung zur Verfügung.


Die verwendete EPL ist eine deklarative Sprache, die Produktionsregeln auf Events anwenden kann. Für die Entwicklung der Regeln steht eine Eclipse-basierte IDE zur Verfügung, die in Abbildung 710 dargestellt ist.

Abbildung 7: Ent-wicklung mit JBoss Drools

10 Abbildung entnommen aus http://www.jboss.org/drools/drools-fusion.html

Vorläufig

e Ver

sion

36

2.3.8 Oracle EDA Suite

Name des Anbieters Oracle

Name des Produktes EDA Suite

Website http://www.oracle.com/us/technologies/soa/eda-suite/index.html

Unterstützte Betriebssysteme Windows, Linux



Branchenfokus Keiner, aber Trading, Telekommuni-kation, Handel, Produktion und Ver-waltung explizit genannt

Verbreitung Sehr stark verbreitet (vgl. [11])

Referenzkunden Monster.com, NH Hotels






Ja


Event Monitor Ja

Dashboard Ja


Ja

Event Datenbank Ja


Ja


ESB-Anbindung Ja

Vorläufig

e Ver

sion

37


Oracle verwendet die Esper Event Processing Engine. Als Adapter werden JMS und HTTP sowohl für eingehende als auch ausgehende Events unterstützt. Eine Datenbankanbindung kann über JDBC realisiert werden. Für die Entwicklung eigener Adapter werden entsprechende APIs bereitgestellt. Die Antwortzeit gibt Oracle im Mikrosekundenbereich an.



Die als Oracle Continuous Query Language (CQL) bezeichnete Programmier-sprache ist SQL-basiert. Eine auf Eclipse aufsetzende Entwicklungsumgebung wird für die Entwicklung bereitgestellt, mit welcher eine graphische Modellie-rung der CQL möglich ist (vgl. Abbildung 811). Mit Hilfe von mitgelieferten As-sistenten verspricht Oracle eine schnelle Entwicklung EDA-basierter Anwen-dungen.

Abbildung 8: Model-lierung mit der Oracle EDA Suite


Der CEP Visualizer dient zur Anzeige von Events und kann sowohl von Entwick-lern als auch von Administratoren und Endbenutzern verwendet werden. Die Komponente setzt auf Adobe Flex auf und kann damit über das Web genutzt werden.

11 Abbildung entnommen aus http://www.oracle.com/products/middleware/docs/microsite09-flashmedia-pdfs/complex-event-processing-datasheet.pdf

Vorläufig

e Ver

sion

38

Für das Eventmonitoring selbst bietet Oracle eine Business Activity Monitoring (BAM) Komponente an, die über vielfältige Möglichkeiten zur Anzeige von Events verfügt. Sie kann über JMS, JCA oder Web Services angebunden wer-den. Eine Vielzahl von Diagrammtypen wird unterstützt, unter anderem Torten- und Balkendiagramme, sowie Zähler. Oracle BAM ist eine webbasierte Anwen-dung, die Nutzung der BAM-Komponente ist derzeit allerdings nur mit dem Microsoft Internet Explorer möglich. Abbildung 912 zeigt ein exemplarisches Oracle BAM Dashboard.

Abbildung 9: Exemp-larisches Oracle BAM Dashboard


Events können in einer Datenbank abgelegt werden und damit für beliebige Auswertungen weiterverwendet werden.

12 Abbildung entnommen aus http://www.oracle.com/products/middleware/docs/microsite09-flashmedia-pdfs/oracle-bam-datasheet.pdf

Vorläufig

e Ver

sion

39

2.3.9 EsperTech Esper

Name des Anbieters EsperTech

Name des Produktes Esper (Event Processing Agent) & EsperHQ (Dashboard)

Website http://esper.codehaus.org/

Unterstützte Betriebssysteme Windows, Linux, Solaris, AIX

Lizenztyp Open Source (Event Processing Agent) / Kommerziell (Enterprise Edi-tion und zusätzliche Komponenten)


Branchenfokus Keiner, aber Trading, RFID und CRM explizit genannt


Referenzkunden swisscom, eBay, HypoVereinsbank, Raytheon




Entwicklungsumgebung für EPL Ja (Enterprise Edition)


Nein

Debugging und Simulation Ja (Enterprise Edition)

Event Monitor Ja (Enterprise Edition)

Dashboard Ja (Enterprise Edition)


Ja (Enterprise Edition)

Event Datenbank Ja (Enterprise Edition)


Ja (Enterprise Edition)


ESB-Anbindung Ja

Vorläufig

e Ver

sion

http://esper.codehaus.org/

40


Die Java-basierte Event Processing Engine ist unter einer Open Source Lizenz (GPL V2) erhältlich und kann somit frei heruntergeladen und verwendet wer-den. Es ist auch eine Enterprise Edition mit erweiterten Funktionalitäten ver-fügbar. Mitgelieferte Adapter unterstützen JMS (inbound und outbound), JDBC und CSV sowie .NET, XML und Java Beans. Desweiteren können auch Oracle, MySQL und Microsoft SQL Datenbanken angebunden werden. Eigene Adapter können mit Hilfe eines API selbst erstellt werden.

Die EsperHA-Komponente erweitert Esper im Hinblick auf Hochverfügbarkeit (Caching, Clustering, Hot-Backup).


Die EPL verwendet eine SQL-ähnliche Syntax. Für die Entwicklung wird eine Eclipse Integration bereitgestellt.


Die Dashboardkomponente EsperHQ ist webbasiert und setzt auf Adobe Flex auf. Mit Hilfe dieser kostenpflichtigen Applikation können so genannte Eventlets in einer konfigurierbaren Umgebung graphisch dargestellt werden. Es werden Torten- und Balkendiagramme sowie Zähler und einige andere Dia-grammtypen bereitgestellt, die mit Events verbunden werden können. Assis-tenten unterstützen auf Wunsch bei der Modellierung von Dashboards. Alter-nativ kann auch ein Code-Editor verwendet werden.


Events können in eine Datenbank exportiert und für Auswertungszwecke wei-terverwendet werden.

Vorläufig

e Ver

sion

41

2.3.10 Event Zero Event Processing Network

Name des Anbieters Event Zero

Name des Produktes Event Processing Network

Website http://www.eventzero.com/Solutions/EDA.aspx

Unterstützte Betriebssysteme Windows mit .NET



Branchenfokus Keiner

Verbreitung K.A.

Referenzkunden K.A.



EPL Sprachtyp K.A.



Ja


Event Monitor Ja

Dashboard Ja


Ja

Event Datenbank Ja


Ja


ESB-Anbindung Ja

Vorläufig

e Ver

sion

http://www.eventzero.com/Solutions/EDA.aspx

42


Event Zero stellt mehr als 60 mitgelieferte Adapter zur Verfügung, mit denen Events an die Event Processing Engine übergeben werden können. Neben ver-schiedenen ESB-Implementationen (TIBCO Rendezvous, IBM WebSphere MQ, Progress SonicMQ, Apache ActiveMQ, JBoss ESB, Mule, JMS) und Internet-Protokollen (HTTP, SMTP, Web Services, XML) werden auch CSV, CORBA und DCOM unterstützt. Datenbanken können über JDBC und ODBC angebunden werden.

Die Verarbeitungsgeschwindigkeit wird von Event Zero mit »Milliarden Events pro Tag« angegeben.



Die Regeln werden mit einem Assistenten definiert (vgl. Abbildung 1013). Eine direkte, Code-basierte Definition von Regeln ist nicht vorgesehen.

Abbildung 10: Event Zero Administrati-ons- und Entwick-lungstool


Event Zero stellt eine Anzahl von Templates für die Gestaltung von Dashboards bereit. Es können sowohl Events in Echtzeit dargestellt werden, als auch eine

13 Abbildung entnommen aus http://www.eventzero.com/technology/administrator.aspx

Vorläufig

e Ver

sion

43

Analyse historischer Daten vorgenommen werden, wobei mittels Drill-Down-Analysen die Aggregationsstufe variiert werden kann.

Die Gestaltung von Dashboards erfolgt über Widgets, wobei folgende Dia-grammtypen für die Visualisierung von Events bereitgestellt werden: Fort-schrittsbalken, Zähler, Linien-, Punkt- und Balkendiagramme.

Die Darstellung erfolgt in einem Webbrowser. Abbildung 1114 stellt ein bei-spielhaftes Event Zero Dashboard dar.

Abbildung 11: Bei-spielhaftes Event Zero Dashboard


Mittels eines mitgelieferten Reportgenerators können Reports aus den Daten erstellt und als PDF oder HTML auch online publiziert werden.

14 Abbildung entnommen aus http://www.eventzero.com/technology/perspective.aspx

Vorläufig

e Ver

sion

44

2.3.11 StreamBase Event Processing Platform

Name des Anbieters StreamBase

Name des Produktes Event Processing Platform

Website http://www.streambase.com/products-home.htm

Unterstützte Betriebssysteme Windows, Linux



Branchenfokus Fokus auf Trading und Verteidigung, Produkt aber auch für andere Zwecke einsetzbar


Referenzkunden BNY ConvergEx Group






Ja


Event Monitor Ja

Dashboard Nein


Nein

Event Datenbank Ja


Ja


ESB-Anbindung Ja

Vorläufig

e Ver

sion

http://www.streambase.com/products-home.htm

45


Der Event Processing Agent stellt eine Vielzahl von mitgelieferten Adaptern zur Verfügung. Neben mehreren finanzmarktspezifischen Formaten können auch CSV, IBM WebSphere MQ, JMS, HTTP und Twitter-Daten verarbeitet werden. Datenbankanbindungen existieren für JDBC, Oracle, MySQL und Microsoft SQL. Mittels einer API für Java, C#, C++ und Python können eigene Adapter erstellt werden. Für die Visualisierung ist die Ausgabe über .NET, Java Swing oder Microsoft Excel möglich.

Die Verarbeitungsgeschwindigkeit wird mit etwa 500.000 Events pro Sekunde angegeben. Die Simulation von Events (zum Beispiel zur Fehlersuche) ist mög-lich.



Die StreamSQL genannte EPL von StreamBase setzt auf SQL auf. Für die Ent-wicklung steht eine Eclipse-basierte IDE zur Verfügung. StreamBase Studio er-laubt neben der Code-basierten Entwicklung auch die graphische Modellierung von Regeln und Abfragen mit StreamSQL EventFlow (vgl. Abbildung 1215). Ein Debugger ist ebenfalls enthalten.

Abbildung 12: Mo-dellierung mit dem StreamBase Studio

15 Abbildung entnommen aus http://www.streambase.com/products-StreamBaseStudio.htm

Vorläufig

e Ver

sion

46

2.3.12 Open ESB Intelligent Event Processor (IEP)

Name des Anbieters Open ESB (Oracle)

Name des Produktes Intelligent Event Processor (IEP)

Website https://open-esb.dev.java.net/IEPSE.html


Lizenztyp Open Source



Verbreitung K.A.

Referenzkunden K.A.




Entwicklungsumgebung für EPL Ja (NetBeans IDE)


Ja (NetBeans IDE)


Event Monitor Nein

Dashboard Nein


Nein

Event Datenbank Ja (Java DB)


Ja


ESB-Anbindung Ja

Vorläufig

e Ver

sion

https://open-esb.dev.java.net/IEPSE.html

47


Der Intelligent Event Processor (IEP) ist ein Teil des Open ESB Projektes, das als Open Source Produkt der Common Development and Distribution License (CDDL) unterliegt. Dieses ist wiederum stark mit der Java CAPS Plattform für SOA verbunden ist. Die Pflege des Projektes ging mit der Übernahme von Sun an Oracle über. Im Rahmen des Open ESB Projektes ist auch eine BPEL Service Engine integriert. Als Adapter können alle von Open ESB unterstützten Anbin-dungen verwendet werden, unter anderem JMS, SOAP, XML, HTTP, FTP und JBI.


Als EPL wird die Continuous Query Language (CQL) verwendet, die auch in der Oracle EDA Suite zum Einsatz kommt (siehe Abschnitt 2.3.8). Mit einem Plugin für die NetBeans IDE kann eine graphische Entwicklung von Event Processing Rules durchgeführt werden (vgl. Abbildung 1316).

Abbildung 13: Ele-mente für die Ent-wicklung mit Open ESB IEP

16 Abbildung entnommen aus https://open-esb.dev.java.net/kb/60/ep-iepse-devguide.html

Vorläufig

e Ver

sion

48

2.3.13 Vitria M3O Analytic Server & M3O Operations Book

Name des Anbieters Vitria

Name des Produktes M3O Analytic Server (Event Process-ing Agent) & M3O Operations Book (Dashboard)

Website http://www.vitria.com/products/m3o-products/m3o-analytic-server/




Branchenfokus Keiner, aber Trading und Health Care als Anwendungsgebiete explizit ge-nannt

Verbreitung K.A.

Referenzkunden BT Retail, Reynolds






Ja


Event Monitor Ja

Dashboard Ja (M3O Operations Book)


Ja (M3O Operations Book)

Event Datenbank Ja


Ja


ESB-Anbindung Ja

Vorläufig

e Ver

sion

49


Die Event Processing Engine operiert direkt auf den im XML-Format vorliegen-den Events. Adapter werden unter anderem für JMS und Web Services bereit-gestellt. Die Anbindung von Datenbanken, RSS-Feeds oder Sensordaten ist ebenfalls möglich. Zur Erhöhung der Skalierbarkeit ist der Feed Server von der eigentlichen Event Processing Engine architektonisch getrennt. Ereignisse kön-nen an den M3O BPMS Server oder an beliebige Dritt-Applikationen weiterge-geben werden.



Die Abfragesprache des M3O Analytic Server heißt StreamXQuery und ver-wendet eine auf der standardisierten XQuery basierende Syntax. Die Analyse von XML-basierten Event Streams kann mit SQL-Abfragen kombiniert werden. Die Abfragen selbst werden mittels des graphischen Editors M3O Query Modeler konstruiert (vgl. Abbildung 1417).

Abbildung 14: Mo-dellierung mit dem Vitria M3O Query Modeler


Die webbasierte M3O Operations Book Dashboardkomponente basiert auf Adobe Flex. Einige Templates für oft benötigte Diagramme werden mitgelie-fert, die Konstruktion individueller Dashboards erfolgt graphisch über Widgets.

17 Abbildung entnommen aus http://www.vitria.com/wp-content/download/Complex%20Event%20Processing%20for%20Operational%20Intelligence_3_16_10.pdf

Vorläufig

e Ver

sion

50

Historische und Echtzeitdaten können kombiniert werden. Zur Visualisierung werden unter anderem Torten-, Balken, Linien- und Pivotdiagramme zur Ver-fügung gestellt. Drill-Down-Analysen können ebenfalls vorgenommen werden. Beispielhafte Dashboards zeigt Abbildung 1518.

Abbildung 15: Bei-spielhafte Vitria M3O Operations Book Dashboards

18 Abbildung entnommen aus http://www.vitria.marketbright.com/resources/brochures-and-data-sheets/vitria_m3o_opsbook_ds_1_09.pdf

Vorläufig

e Ver

sion

51

2.3.14 Realtime Monitoring RTM Analyzer

Name des Anbieters Realtime Monitoring GmbH

Name des Produktes RTM Analyzer

Website http://www.realtime-monitoring.de/index.php/en/productsaservices/rtm-analyzer




Branchenfokus Keiner, aber Trading, Produktion, Telekommunikation und Business Activity Monitoring (BAM) explizit als Anwendungsgebiete genannt

Verbreitung K.A.

Referenzkunden TeamBank AG






Ja


Event Monitor Ja

Dashboard Ja


Ja



Ja


ESB-Anbindung Ja

Vorläufig

e Ver

sion

http://www.realtime-monitoring.de/index.php/en/productsaservices/rtm-analyzer



52


Adapter stehen für JDBC/ODBC, Files, Sockets, OPC DA, JMS, SNMP und JMX zur Verfügung. Zudem können mit einem mitgelieferten Framework auch ei-gene Adapter implementiert werden.

Die Verarbeitungsgeschwindigkeit des RTM Analyzers wird mit einigen 100.000 Events pro Sekunde angegeben.



Die Abfrage von Events erfolgt durch SQL-Statements, die von der Event Pro-cessing Engine kontinuierlich ausgeführt werden. Dafür steht ein Query Editor zur Verfügung (vgl. Abbildung 1619). Alternativ besteht die Möglichkeit, Abfra-gen durch ein graphisches Interface zu modellieren.

Abbildung 16: Ent-wicklung mit dem RTM Analyzer


Ereignisse können in konfigurierbaren Dashboards (Management Cockpits) dargestellt werden. Abbildung 1720 zeigt ein exemplarisches Dashboard.

19 Abbildung entnommen aus http://www.realtime-monitoring.de/pdfs/Manufacturing_Demo_RTM_EN.pdf 20 Abbildung entnommen aus http://www.realtime-monitoring.de/pdfs/WhitePaper_RTM_Analyzer_EN.pdf

Vorläufig

e Ver

sion

53

Abbildung 17: Exemplarisches RTM Analyzer Dashboard


Daten können an Datenbanken oder externe Anwendungen übergeben wer-den.

Vorläufig

e Ver

sion

54

2.3.15 Informatica Rulepoint

Name des Anbieters Informatica

Name des Produktes Rulepoint

Website http://www.informatica.com/products_services/rulepoint_operational_intelligence/Pages/index.aspx




Branchenfokus Keiner, aber Trading, Bezahlsysteme und Verteidigung als Anwendungs-gebiete beispielhaft genannt

Verbreitung K.A.

Referenzkunden K.A.






Ja


Event Monitor Ja

Dashboard Nein


Nein

Event Datenbank Ja


Ja


ESB-Anbindung Ja

Vorläufig

e Ver

sion

55


Mitgelieferte Adapter sind für ESB-Implementationen, Datenbanken und Files vorhanden (JDBC, Web Services, JMS, EJB, RMI, HTTP, POP3, SMTP, IMAP, FTP und XML) sowie für RSS-Feeds. Events können sowohl gelesen als auch ge-schrieben werden.

Für die Administration steht eine graphische Konsole zur Verfügung. Die Dar-stellung erfolgt im Webbrowser. Endbenutzer können über die Konsole auch weitere Analysen in den berichteten Events (zum Beispiel Drill-Down) vorneh-men. Historische und Echtzeitdaten können in die Analysen einbezogen wer-den. In Abbildung 1821 ist ein beispielhafter Real-Time Alert Manager darge-stellt. Eine Visualisierungskomponente in Form eines Dashboards ist allerdings nicht vorhanden.

Abbildung 18: Bei-spielhafter Informatica Rulepoint Alert Manager


Die Definition von Event Processing Rules wird entweder mittels einer regelba-sierten EPL oder über Assistenten vorgenommen. Für oft verwendete Ausdrü-cke sind Templates verfügbar.

21 Abbildung entnommen aus http://www.informatica.com/INFA_Resources/ds_rulepoint_7146.pdf

Vorläufig

e Ver

sion

56

2.3.16 Starview Smart Enterprise Platform

Name des Anbieters Starview Technology

Name des Produktes Smart Enterprise Platform

Website http://www.starviewtechnology.com/starview-products.html





Verbreitung K.A.

Referenzkunden K.A.






Ja


Event Monitor Ja

Dashboard Nein


Nein

Event Datenbank Ja


Ja


ESB-Anbindung Ja

Vorläufig

e Ver

sion

http://www.starviewtechnology.com/starview-products.html

http://www.starviewtechnology.com/starview-products.html

57


Adapter werden für TCP/IP, JMX, JMS, TIBCO Rendezvous, HTTP, Comet und Dateien bereitgestellt. Datenbanken können mittels JDBC angebunden werden und es existiert ein Adapter für H2DB. Mehrere Event Processing Engines kön-nen parallel geschaltet werden.

Der Simulation Server kann sowohl mit Echtzeitdaten, als auch mit historischen Daten verwendet werden.



Die Definition von Regeln wird mittels der StarRules Sprache durchgeführt. Die Sprache ist Agenten-orientiert und eignet sich damit auch für sehr komplexe Algorithmen. Dafür stellt Starview eine Eclipse-basierte Entwicklungsumgebung zur Verfügung. Diese enthält auch Assistenten, die auch weniger IT-erfahrenen Anwendern die Definition von Regeln erleichtern sollen (vgl. Abbildung 1922).

Abbildung 19: Mo-dellierung mit Starview

22 Abbildung entnommen aus http://www.starviewtechnology.com/documents/Starview%20Solutions%20White%20Paper.pdf

Vorläufig

e Ver

sion

58

2.3.17 Microsoft StreamInsight

Name des Anbieters Microsoft

Name des Produktes StreamInsight

Website http://www.microsoft.com/sqlserver/2008/en/us/R2-complex-event.aspx?pf=true

Unterstützte Betriebssysteme Windows mit .NET und SQL Server



Branchenfokus Keiner, aber Trading, Energiewirt-schaft, Health Care und Logistik bei-spielhaft genannt

Verbreitung K.A.

Referenzkunden K.A.




Entwicklungsumgebung für EPL Ja (Visual Studio)


Nein


Event Monitor Nein

Dashboard Nein


Nein

Event Datenbank Ja (SQL Server)


Ja


ESB-Anbindung Nein

Vorläufig

e Ver

sion

http://www.microsoft.com/sqlserver/2008/en/us/R2-complex-event.aspx?pf=true

http://www.microsoft.com/sqlserver/2008/en/us/R2-complex-event.aspx?pf=true

59


Die Verwendung von StreamInsight setzt einen Microsoft SQL Server voraus, der für die Ablage von Eventdaten eingesetzt wird. StreamInsight liefert keine vorgefertigten Adapter mit, allerdings wird auf die Verfügbarkeit von speziali-sierten Adaptern bei Microsoft-Partnern hingewiesen. Eigene Adapter können mit einem bereitgestellten SDK entwickelt werden, um damit Events aus Da-tenbanken, Webquellen oder anderen Applikationen lesen und absetzen zu können.

StreamInsight lässt die Verarbeitung von mehreren 100.000 Events pro Sekun-de zu.



Die Abfragesprache LINQ (Language Integrated Query) ist SQL-basiert. Die Entwicklung kann im Microsoft Visual Studio vorgenommen werden. Dieses stellt alle in einer IDE üblichen Funktionalitäten zur Verfügung, beispielsweise einen (graphischen) Event Flow Debugger (vgl. Abbildung 2023).

Abbildung 20: Ent-wicklung mit Micro-soft StreamInsight

23 Abbildung entnommen aus http://channel9.msdn.com/learn/courses/SQL2008R2TrainingKit/SQL10R2UPD05/SQL10R2UPD05_HOL_03/Exercise-1-Working-with-the-StreamInsight-Event-Flow-Debugger/

Vorläufig

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sion

60

2.3.18 Axway Synchrony Sentinel

Name des Anbieters Axway

Name des Produktes Synchrony Sentinel

Website http://www.axway.com/products-solutions/ps-overview/axway-synchrony/sentinel




Branchenfokus Keiner, aber Netzwerk- und Ge-schäftsprozessüberwachung als An-wendungsgebiete genannt

Verbreitung K.A.

Referenzkunden Renault, Procter+Gamble, Electrolux, DB Schenker

Event Stream Processing K.A.


EPL Sprachtyp K.A.

Entwicklungsumgebung für EPL K.A.


K.A.


Event Monitor Ja

Dashboard Nein


Nein

Event Datenbank K.A.


Ja


ESB-Anbindung K.A.

Vorläufig

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http://www.axway.com/products-solutions/ps-overview/axway-synchrony/sentinel

http://www.axway.com/products-solutions/ps-overview/axway-synchrony/sentinel

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Synchrony Sentinel eignet sich insbesondere zur Überwachung der Axway Synchrony Plattform, kann aber auch in andere Systeme integriert werden. Mit der Universal Agent Script Facility werden Events aus verschiedenen Applikati-onen gesammelt.


In Synchrony Sentinel wird ein personalisiertes User Interface basierend auf der Java-Technologie zur Verfügung gestellt, dessen Anzeige in einem Webbrow-ser erfolgt. Darauf aufbauend kann der Benutzer mittels Java eine eigene Dashboardapplikation entwickeln.

Vorläufig

e Ver

sion

62

2.3.19 West Global Vantify Experience Center

Name des Anbieters West Global

Name des Produktes Vantify Experience Center

Website http://www.westglobal.com/

Unterstützte Betriebssysteme Windows, Linux, Unix, Solaris



Branchenfokus Fokus auf CRM und Netzwerküber-wachung

Verbreitung K.A.

Referenzkunden Vodafone Ireland




Entwicklungsumgebung für EPL K.A.


K.A.


Event Monitor Ja

Dashboard Ja


Ja

Event Datenbank K.A.


K.A.


ESB-Anbindung K.A.

Vorläufig

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http://www.westglobal.com/

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Es werden verschiedene Adapter für Middleware-Applikationen basierend auf TIBCO, .NET und Java angeboten sowie für SNMP und Dateien. Auch werden offene APIs unterstützt. Zudem werden mehrere Templates für Regeln zur Ver-fügung gestellt, die der Benutzer für Benachrichtigungen und Alarme auf ei-nem Dashboard einsetzen kann.

Es wird insbesondere für den Einsatz im Customer Experience Management (CEM) und Service Experience Management (SEM) geworben, wofür bereits vorgefertigte Templates und Dashboards verfügbar sind.

Die Verarbeitungsgeschwindigkeit wird mit mehreren Tausend Events pro Se-kunde angegeben.


Die Darstellung des konfigurierbaren Dashboards erfolgt in einem Webbrow-ser. Es stehen verschiedene Diagramme für die Verwendung zur Verfügung. Abbildung 2124 zeigt exemplarische Vantify Dashboards. Der Anwender kann mittels Drill-Down eine Ursachenforschung für Events durchführen.

Abbildung 21: Exemplarische West Global Vantify Dash-boards

24 Abbildung entnommen aus http://www.westglobal.com/index.php?option=com_docman&task=doc_download&gid=3&Itemid=69

Vorläufig

e Ver

sion

64

2.3.20 IBM WebSphere Business Events

Name des Anbieters IBM

Name des Produktes WebSphere Business Events

Website http://www-01.ibm.com/software/integration/wbe/

Unterstützte Betriebssysteme Windows, Linux, Solaris, HP-UX, AIX




Verbreitung Stark verbreitet, ca. 7% Marktanteil bei CEP Software im Jahr 2008 (vgl. [12])

Referenzkunden K.A.






Ja


Event Monitor Ja

Dashboard Ja


Ja

Event Datenbank Ja


Ja


ESB-Anbindung Ja

Vorläufig

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http://www-01.ibm.com/software/integration/wbe/

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Die Event Processing Engine kann Ereignisse aus der IBM ESB-Implementation WebSphere ESB, dem WebSphere Message Broker oder JMS beziehen bzw. zur Weiterverarbeitung an andere Applikationen senden. Adapter stehen weiterhin für eine Anzahl von Standardprotokollen wie HTTP, SMTP, FTP und Web Ser-vices zur Verfügung. Datenbanken können über JDBC und ODBC angebunden werden. Für das Load Balancing können mehrere Event Processing Engines pa-rallel geschaltet werden. Server Clustering wird ebenfalls unterstützt.



Die Definition von Event Processing Rules wird über die Design Komponente mit Hilfe von Formularen vorgenommen (vgl. Abbildung 2225). Eine direkte, Code-basierte Regeldefinition ist nicht vorgesehen.

Abbildung 22: Ent-wicklung mit IBM WebSphere Business Events


Die mitgelieferte Komponente für die Visualisierung von Events heißt Business Space. Das Layout der Dashboards wird über Widgets definiert. Für die Gestal-tung von Dashboards stehen mehrere Diagrammtypen, wie etwa Zähler, Li-nien-, Torten-, Balken- und Punktdiagramme, zur Verfügung. Abbildung 2326 zeigt beispielhafte Diagramme, die mit Business Space erstellt werden können.

25 Abbildung entnommen aus http://publib.boulder.ibm.com/infocenter/wbevents/v7r0m0/topic/com.ibm.wbe.tutorial.doc/doc/exercise3.html

26 Abbildung entnommen aus http://publib.boulder.ibm.com/infocenter/wbevents/v7r0m0/topic/com.ibm.wbe.monitoring.doc/doc/bs_overviewofcreatingcharts.html

Vorläufig

e Ver

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66

Abbildung 23: Bei-spielhafte Diagram-me in IBM WebSphere Business Space

Werden weitergehende Visualisierungsmöglichkeiten benötigt, kann alternativ auch eine Integration mit dem WebSphere Business Monitor erfolgen. Die An-zeige eines Dashboards ist auch auf Remotesystemen möglich.

Vorläufig

e Ver

sion

67

2.3.21 SL RTView

Name des Anbieters SL

Name des Produktes RTView

Website http://www.sl.com/products/rtview.shtml



Softwareart Dashboard


Verbreitung Sehr verbreitet (unter anderem auch lizensiert durch Sybase und Progress)

Referenzkunden Deutsche Bank, Shell, NCR, HSBC, UBS

Event Stream Processing Nein

Complex Event Processing Nein

EPL Sprachtyp keine EPL



Nein


Event Monitor Ja

Dashboard Ja


Ja

Event Datenbank Nur Anbindung


Ja


ESB-Anbindung Ja

Vorläufig

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http://www.sl.com/products/rtview.shtml

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RTView ist eine reine Visualisierungslösung, die in einer EDA für das Business Activity Monitoring (BAM) integriert werden kann. Daten können aus einer Vielzahl von Eventquellen gelesen werden. Eine Anbindung an JMS, IBM WebSphere MQ, TIBCO Rendezvous und JMX ist vorhanden, ebenso wie für Datenbanken, z.B. Oracle, Mircrosoft SQL Server und IBM DB2, sowie mittels JDBC oder ODBC. Ferner können XML, CSV-basierte Dateien und Microsoft Ex-cel Dateien verarbeitet werden. Die Entwicklung eigener Adapter ist möglich.

Mit dem RTView Builder können individuelle Dashboards und Reports mittels einer graphischen Modellierungsumgebung gestaltet werden (vgl. Abbildung 2427).

Abbildung 24: Mo-dellierung mit dem SL RTView Builder

Es stehen mehrere Diagrammtypen für die graphische Darstellung zur Verfü-gung, beispielsweise Zähler, Fortschrittsbalken, Torten-, Linien- und Balkendia-gramme. Die Darstellung der Dashboards auf Remotesystemen ist möglich. Der Benutzer kann über das User Interface auch Drill-Down-Analysen durchführen. Historische und Echtzeitdaten können kombiniert und gegenübergestellt wer-den.

RTView ist auch zur Verarbeitung von Alerts in der Lage. Diese können entwe-der per Mail oder SMS gesendet werden, aber auch in elektronischen Formaten an Applikationen zum Zwecke der automatisierten Weiterverarbeitung.

Reports können als PDF, HTML oder Microsoft Excel Sheet erstellt und expor-tiert werden.

27 Abbildung entnommen aus http://www.sl.com/pdfs/SLRTViewDatasheet-Nov08.pdf

Vorläufig

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69

2.4 Tabellarische Übersicht

Auf den folgenden Seiten werden die betrachteten Event Processing Tools an-hand des in Abschnitt 2.2 eingeführten Kriterienrasters in einer tabellarischen Übersicht gegenübergestellt.

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3 Fazit

Die betrachteten Event Processing Tools sind zum Einsatz in einer EDA allesamt geeignet. Die Minimalfunktionalität – den Empfang von Events, das Erkennen von relevanten Events und Event Patterns nach definierten Regeln, sowie das unmittelbare Auslösen entsprechender Reaktionen – beherrschen alle. Die meisten Produkte setzen dabei auf der Java Plattform auf.

Allerdings existieren auch große Unterschiede:

• Umfang der mitgelieferten Adapter: Manche Produkte bieten eine brei-te Palette an Anbindungen, von den verschiedensten ESB-Implementa-tionen, über Internet-Protokolle und Datenbank-Anbindungen bis hin zu Dateiformaten (beispielsweise Progress Apama, EventZero). Manche Produkte, die sich sehr stark an den Einsatz in Finanzmärkten richten, bringen auch eine weitgehende Unterstützung der in dieser Branche verbreiteten Austauschformate mit (zum Beispiel Sybase, StreamBase). Andere Anbieter setzen nur auf einige wenige verbreitete Standards, wie etwa SOAP, und erwarten vom Anwender gegebenenfalls Eigenar-beit bei der Entwicklung eigener Adapter (beispielsweise Beispiel Micro-soft StreamInsight).

• Art und Umfang der mitgelieferten Werkzeuge: Viele Produkte enthal-ten letztendlich nur die Kernkomponente einer EDA selbst – den Event Processing Agent, nebst einer entsprechenden EPL. Solche Produkte setzen aber regelmäßig das Vorhandensein weiterer Software voraus, zum Beispiel Datenbanken, ESB-Implementationen, Application Server etc. Der Anwender übernimmt die Integration des Event Processing Agents in die vorhandene Architektur dann selbst (zum Beispiel Esper, ruleCore, Open ESB IEP, Informatica Rulepoint). Andere wiederum sind Komplettlösungen, die auch Entwicklungsumgebungen, Dashboards, Datenbanken für die Speicherung historischer Daten, Software für die graphische Regelmodellierung und sogar Reportgeneratoren enthalten, die fast sämtliche Anforderungen an die Funktionalität von Event Pro-cessing abdecken (zum Beispiel Progress Apama, TIBCO BusinessEvents, Vitria M3O Analytic Server).

• Dashboards: Einige Produkte beschränken sich auf die Kernfunktionali-tät des Event Processing und überlassen die Visualisierung einer ent-sprechenden Eventsenke, die nicht Teil des Produkts ist (beispielsweise ruleCore, StreamBase, Starview oder die Open Source Produkte JBoss Drools Fusion und Open ESB IEP). Anderen Produkte liefern ausgereifte, meist webbasierte Dashboards mit entsprechenden Modellierungstools

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direkt mit (zum Beispiel Truviso Continuous Analytics, RTM Analyzer, IBM WebSphere Business Events). Verschiedene Hersteller bieten auch eine Visualisierungskomponente als eigenständiges Produkt an, welches gut in eine Architektur mit dem Event Processing Agent integriert wer-den kann (beispielsweise TIBCO BusinessEvents & Spotfire, UC4 Decision & Insight, EsperTech Esper & EsperHQ oder Vitria M3O Analytic Server & M3O Operations Book). Es gibt auch Anbieter, welche die rei-ne Dashboardlösung RTView von SL für ihr Event Processing Produkte li-zensiert haben und auf diese Weise ein Dashboard mit Dashboard Buil-der anbieten können (Sybase und Progress Apama).

• Art und Umfang der EPL: Hier richten sich die Produkte erkennbar an unterschiedliche Zielgruppen. Viele Event Processing Engines arbeiten auf der Grundlage einer komplexen Abfragesprache, die eine Vielzahl von Möglichkeiten zur Definition sehr komplexer Regeln erlaubt. Diese benötigen im Gegenzug entsprechendes Fachwissen, da die Entwick-lung entsprechender Regeln Kenntnisse in der Softwareentwicklung und die Beherrschung der mitgelieferten IDEs (oft Eclipse-basiert) vo-raussetzt (zum Beispiel Sybase Aleri, Microsoft StreamInsight). Andere Produkte zielen erkennbar auf den Einsatz durch nicht IT-erfahrene Be-nutzer und bringen dann entsprechende Werkzeuge mit, die die direkte Programmierung in einer EPL unterstützen (zum Beispiel Assistenten zur Regelgenerierung) oder durch graphische Drag-and-Drop-Modellierung gar völlig ersetzen (beispielsweise Oracle EDA Suite oder Progress Apama).

• Zusammenspiel mit Produkten desselben Anbieters: Viele Produkte sind erkennbar für den Einsatz in einer weitergehenden Architektur dessel-ben Anbieters optimiert und bieten dann entsprechenden Mehrwert (zum Beispiel TIBCO BusinessEvents, IBM WebSphere Business Events und Microsoft StreamInsight). Andere wurden für den isolierten Einsatz optimiert (beispielsweise Progress Apama, RTM Analyzer, EventZero oder Informatica Rulepoint).

• Verarbeitungsgeschwindigkeit: Ein besonders bedeutendes Anwen-dungsgebiet für Event Processing Software ist der automatisierte Han-del mit Wertpapieren (Algorithmic Trading). Dabei kommt es auf eine besonders hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit an, da nur dann die Rea-lisierung von Gewinnen möglich ist. Deswegen sind einige Produkte auf diese Anwendung hin ausgelegt und bieten Reaktionszeiten im Millisekundenbereich (zum Beispiel Progress Apama, StreamBase). Es gibt aber auch Produkte, die eher für die Unternehmenssteuerung ge-dacht sind, nur relativ wenige Daten pro Zeiteinheit verarbeiten müssen und daher weniger Augenmerk auf die Skalierbarkeit richten (beispiels-weise UC4 Decision).

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Abkürzungen

API Application Programming Interface ASL Apache Software License BAM Business Activity Monitoring BMWi Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie BPMS Business Process Management Suite BPEL Business Process Execution Language CCL Continuous Computation Language CDDL Common Development and Distribution License CEP Complex Event Processing CORBA Common Object Request Broker Architecture CQL Continuous Query Language CRM Customer Relationship Management CSV Comma-Separated Values DB Database DCOM Distributed Component Object Model EDA Event-Driven Architecture EJB Enterprise JavaBeans EPL Event Processing Language EPTS Event Processing Technical Society ESB Enterprise Service Bus ESP Event Stream Processing FTP File Transfer Protocol GPL General Public License HTML HyperText Markup Language HTTP HyperText Transfer Protocol iC-RFID Intelligentes Catering mittels Radio Frequency IDentification IDE Integrated Development Environment IMAP Internet Message Access Protocol IP Internet Protocol IT Information Technology JBI Java Business Integration JCA Java EE Connector Architecture JDBC Java Database Connectivity JMS Java Message Service JMX Java Management Extensions K.A. Keine Angabe LINQ Language Integrated Query ODBC Open Database Connectivity OPC DA OPC Data Access PDF Portable Document Format POP3 Post Office Protocol, Version 3 REST REpresentational State Transfer

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RFID Radio Frequency IDentification RMI Remote Method Invocation RSS Really Simple Syndication SDK Software Development Kit SOAP Ursprünglich: Simple Object Access Protocol, heute: SOAP SQL Structured Query Language SMS Short Message Service SMTP Simple Mail Transfer Protocol SNMP Simple Network Management Protocol SOA Service-Oriented Architecture TCP Transmission Control Protocol UDP User Datagram Protocol XML eXtensible Markup Language

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