Complex Event Processing: Informationen fast in Echtzeit auswerten

Ob autonomes Fahren, Aktienhandel oder Onlineshopping: Soll das Ergebnis gut sein, müssen Informationen quasi in Echtzeit ausgewertet werden. Eine gute Lösung dafür: CEP.

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Die Analyse von Aktienkursen ist nur eines von vielen Anwendungsbeispielen für CEP.
Die Analyse von Aktienkursen ist nur eines von vielen Anwendungsbeispielen für CEP. (Bild: Spencer Platt/Getty Images)

Jeder, der Daten erhebt, will sie auch verstehen und auswerten können, um dann möglichst schnell darauf reagieren zu können. Klassischerweise wird das mit Data Warehousing gemacht, allerdings ist das für viele Vorgänge heutzutage zu langsam - zumal wenn die Daten aus vielen unterschiedlichen Quellen kommen und erst zusammengeführt werden müssen.

Inhalt:
  1. Complex Event Processing: Informationen fast in Echtzeit auswerten
  2. CEP wertet nicht Daten aus, sondern Ereignisse

Viel besser eignet sich Complex Event Processing (CEP, auf Deutsch: Verarbeitung komplexer Ereignisse). CEP ist eine Sammlung von Methoden und Konzepten, mit deren Hilfe sich Prozesse mit voneinander abhängigen Vorkommnissen in ereignisgesteuerten Informationssystemen abbilden lassen. So lautet zumindest die Definition, mit der man wahrscheinlich in einer Klausur im Fach Prozessverarbeitung die volle Punktzahl bekäme, die aber mehr nach "auswendig gelernt" und weniger nach "verstanden" klingt.

Verstehen ist aber genau ein Schlüsselwort beim CEP. Denn Daten zu erkennen, zu verstehen, auszuwerten und damit neues Wissen zu generieren, ist das Ziel dieser Methode. Auf Grundlage dieses Wissens soll dann entsprechend reagiert werden können - und das möglichst schnell.

Data Warehouse braucht oft zu lange, um Daten auszuwerten

Die klassische Methode, Wissen aus Daten zu generieren, besteht darin, die Daten in einer Datenbank zu sammeln, während sie verschiedene Prozesse durchlaufen. Dabei werden die Daten möglichst strukturiert abgelegt, in vielen Fällen werden sie noch transformiert, mit den Daten in anderen Datenbanken verknüpft und so angereichert in einem Data Warehouse gespeichert. Wobei das Data Warehouse selbst wiederum nichts anderes als eine auf bestimmte Abfragen optimierte Datenbank ist.

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Sind die Daten alle gesammelt, können durch Datenbankabfragen Statistiken oder Berichte mit Zahlen gefüllt und ausgewertet werden. Diese Befehle und die Datenbankstruktur ergeben damit zusammen neues generiertes Wissen.

In der Praxis hat ein Data Warehouse häufig einen schlechten Ruf, weil es Zeit in Anspruch nimmt, bis die Daten zusammengetragen sind und das neue Wissen auch erst mit dem Ausführen des Abfragebefehls generiert wird.

Solche Zeitverzögerungen sind oft nicht unerheblich. Je nach Datenmenge aus den miteinander zu verknüpfenden Datenbanken und der Häufigkeit, mit der die Auswertungsabfragen abgesetzt werden, kann es schon mal Stunden dauern, bis sich Trendveränderungen auch in den Auswertungen des Data Warehouse auswirken.
Besonders wenn Nutzer durch Aktionen Reports direkt beeinflussen können, reagieren sie mitunter frustriert auf "falsche" Reports. Zum Beispiel wenn eine Statistik anzeigt, dass einige Bestellungen noch nicht abgearbeitet wurden, obwohl der Anwender sie gerade abgeschlossen hat.

Das Problem ist dabei auch, dass ähnliche Funktionalitäten wie das Suchen nach bestimmten Fällen in Datenbanken und generelle Reports, die zwar auch die gleichen Suchalgorithmen verwenden können, oft vermischt werden, ohne dass der Ausführungszeitpunkt dieser Suchen für die Reports Berücksichtigung findet - zumindest in der subjektiven Wahrnehmung der vom Data Warehouse nicht überzeugten Anwender. Anders gesagt: Ein Report von vor drei Stunden ist nicht falsch, sondern der Report von vor drei Stunden, wenn sich die Lage inzwischen geändert hat.

CEP ist schneller als Data Warehouse. Denn ausgewertet werden bei CEP nicht die Datensätze in der Datenbank, sondern die Ereignisse, die diese Daten erst noch erzeugen.

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CEP wertet nicht Daten aus, sondern Ereignisse 
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