[論文レビュー] Foundations of Complex Event Processing.

Alejandro Grez, Cristian Riveros+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 15, 2017

Advanced Database Systems and Queries参考文献 41被引用数 6

ひとこと要約

本稿は、意味的意味論を持つ言語であるCELと、効率的な評価を可能にする複雑イベントオートマトン（CEA）に中心を置いた、複雑イベント処理（CEP）の形式的フレームワークを提案する。最適化技術および定数時間評価アルゴリズムを導入し、特に単項フィルタクエリにおいて、従来のシステムと比べて桁違いの性能向上を達成した。

ABSTRACT

Complex Event Processing (CEP) has emerged as the unifying field for technologies that require processing and correlating distributed data sources in real-time. CEP finds applications in diverse domains, which has resulted in a large number of proposals for expressing and processing complex events. However, existing CEP languages lack from a clear semantics, making them hard to understand and generalize. Moreover, there are no general techniques for evaluating CEP query languages with clear performance guarantees. In this paper we embark on the task of giving a rigorous and efficient framework to CEP. We propose a formal language for specifying complex events, called CEL, that contains the main features used in the literature and has a denotational and compositional semantics. We also formalize the so-called selection strategies, which had only been presented as by-design extensions to existing frameworks. With a well-defined semantics at hand, we study how to efficiently evaluate CEL for processing complex events in the case of unary filters. We start by studying the syntactical properties of CEL and propose rewriting optimization techniques for simplifying the evaluation of formulas. Then, we introduce a formal computational model for CEP, called complex event automata (CEA), and study how to compile CEL formulas into CEA. Furthermore, we provide efficient algorithms for evaluating CEA over event streams using constant time per event followed by constant-delay enumeration of the results. By gathering these results together, we propose a framework for efficiently evaluating CEL with unary filters. Finally, we show experimentally that this framework consistently outperforms the competition, and even over trivial queries can be orders of magnitude more efficient.

研究の動機と目的

• 既存の複雑イベント処理（CEP）言語に形式的意味論が欠如していることによる理解の難しさや一般化の困難を解消すること。
• 性能保証が可能な効率的な評価を可能にする形式的計算モデルを構築すること。
• CEL式から複雑イベントオートマトン（CEA）へのコンパイルパイプラインを設計し、最適化された実行時処理を実現すること。
• 評価の前にCEL式を単純化するリライト最適化技術を提供すること。
• 各イベントの処理を定数時間で行い、結果の列挙を定数遅延で行うことで、高い効率性を確保すること。

提案手法

• CELを提案。これは、既存のCEP言語のコアな特徴を捉える形式的言語であり、意味的意味論と合成的意味論を備えている。
• 選択戦略を形式的に定義されたコンponentsとして導入。これは、従来のシステムでは一時的な拡張として扱われていたものである。
• CEL式の実行を表すために、複雑イベントオートマトン（CEA）と呼ばれる形式的計算モデルを構築した。
• CEL式を等価なCEAに変換するコンパイルプロセスを設計し、実行時の効率的評価を可能にした。
• コンパイルの前段階で、構文的リライトに基づく最適化技術を用いてCEL式を単純化した。
• 各イベントを定数時間で処理し、結果を定数遅延で列挙する評価アルゴリズムを実装した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 CEP言語に形式的意味論を確立することで、明確さと合成的推論を保証できるか？
• RQ2 どのような形式的モデルが、複雑イベントクエリの効率的かつ予測可能な評価を可能にするか？
• RQ3 リライト技術を用いてCEL式を単純化することで、評価性能の向上が図れるか？
• RQ4 CEL式を定数時間イベント処理をサポートするモデルにコンパイルできるか？
• RQ5 提案されたフレームワークを実際の現場で使用した場合、どのような性能保証が得られるか？

主な発見

• 提案されたフレームワークは、各イベントの処理を定数時間で行い、結果の列挙を定数遅延で行うことで、高スループットなCEPを実現した。
• このフレームワークは、一貫して既存のシステムを上回り、単純なクエリにおいても性能向上が桁違いに顕著であった。
• リライト最適化技術により、式の複雑さが顕著に低下し、評価効率が向上した。
• CELをCEAにコンパイルすることで、意味を保ちつつ効率的な実行が可能になり、強力な性能保証が得られた。
• 形式的意味論と計算モデルのおかげで、正しく構築された推論と最適化が可能になった。
• 実験的評価により、単純なクエリですら、競合製品と比べて桁違いに高速に処理されることが確認された。