[論文レビュー] Reactive Reasoning with the Event Calculus

Alexander Artikis, Marek Sergot+1 more|arXiv (Cornell University)|May 20, 2015

Advanced Database Systems and Queries参考文献 25被引用数 4

ひとこと要約

この論文では、複雑なイベント処理における効率的でリアルタイムの反応型推論を実現するための、イベント計算の新規方言であるRTECを紹介する。ウィンドウング、区間操作、最適化されたインデクシングを活用することで、遅延や再修正が生じるイベントストリームに対しても、スケーラブルで宣言的なかたちで複合イベントを認識可能であり、複雑なイベントパターンを有する大規模な監視ワークロードにおいてもリアルタイム性能を達成している。

ABSTRACT

Systems for symbolic event recognition accept as input a stream of time-stamped events from sensors and other computational devices, and seek to identify high-level composite events, collections of events that satisfy some pattern. RTEC is an Event Calculus dialect with novel implementation and 'windowing' techniques that allow for efficient event recognition, scalable to large data streams. RTEC can deal with applications where event data arrive with a (variable) delay from, and are revised by, the underlying sources. RTEC can update already recognised events and recognise new events when data arrive with a delay or following data revision. Our evaluation shows that RTEC can support real-time event recognition and is capable of meeting the performance requirements identified in a recent survey of event processing use cases.

研究の動機と目的

• 論理ベースと非論理ベースの複雑なイベント処理システムの間のパフォーマンスギャップを埋めるために、効率的で宣言的なイベント認識システムを設計すること。
• 変動する遅延や再修正が生じるイベントストリームに対して、頑健な推論を可能にし、事前に認識された複合イベントに対する動的更新をサポートすること。
• 単純な導出イベント（SDE）の事前フィルタリングを必要とせずに、リアルタイムアプリケーションにおけるスケーラブルな複合イベントの認識を可能にすること。
• 複合イベント定義に対して形式的で宣言的な意味論を提供すると同時に、新規の実装技術を用いて高いパフォーマンスを維持すること。
• ストリーミング環境下で論理プログラミングの全機能を活用して、バックグラウンド知識や時不変制約に対する効率的な推論を可能にすること。

提案手法

• 最近の時間ウィンドウ（WM）に限定して推論を行うウィンドウングメカニズムを導入し、古くなった区間を破棄することでスケーラビリティを向上させること。
• 区間操作述語（例：holdsFor, relative_）を用いて時間経過にわたる連続的なフレーセント状態を表現・推論し、区間ベースのシステムで一般的な論理的不整合を回避すること。
• YAP Prologの述語関数子における組み込みインデクシングを活用して、外部のフィルタリングモジュールを必要とせずに、イベントおよびフレーセントのアサーションを効率的に管理すること。
• クエリ時間における再計算戦略を適用：各クエリ時間に、現在のウィンドウ内に存在するSDEのみを用いて、関連するすべての複合イベント区間を再計算することで、更新の伝搬にかかるコストを回避すること。
• イベント発生を happensAt(E, T) で、フレーセント状態を holdsAt(F=V, T) で、連続区間を holdsFor(F=V, I) で表現することで、正確な時系列推論を可能にすること。
• イベントストリームが順不同で到着する場合にも、各クエリ時間に現在のウィンドウを再処理することで、SDEが遅れて到着したり再修正されたりしても正しさを保証すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 論理ベースのイベント認識システムは、非論理ベースのシステムと同等のリアルタイムパフォーマンスを達成しつつ、形式的意味論を維持できるか？
• RQ2 遅延または再修正された単純な導出イベント（SDE）が到着した場合、複合イベント認識を効率的に更新する方法は何か？
• RQ3 イベント計算における区間ベース推論は、高スループットでリアルタイムなストリーム処理において、スケーラビリティを最適化できるか？
• RQ4 SDEの事前フィルタリングを一切行わず、知的なインデクシングとウィンドウングに依存することで、効率的な推論を達成できるか？
• RQ5 宣言的で論理プログラミングベースのシステムのパフォーマンスは、産業標準のイベント処理システムと比較して、複雑で現実的なワークロードにおいてどのように評価されるか？

主な発見

• RTECは、未承諾の物体やグループ行動などの複雑なマルチアクティビティパターンを含む、公開された空間監視ワークロードにおいて、リアルタイムの複合イベント認識を達成している。
• 遅延または再修正されたSDEが到着した場合でも、事前処理やフィルタリングを必要とせず、事前に認識された複合イベントに対する動的更新を維持している。
• パフォーマンス評価の結果、RTECは110秒のウィンドウサイズで最大192,000件のSDEを1ウィンドウに処理でき、平均的な認識時間はリアルタイム制約内に収まっている。
• 複数プロセッサ上でRTECを並列実行することで顕著なパフォーマンス向上が得られ、強い水平スケーラビリティを示している。
• クエリ時間におけるウィンドウングと再計算戦略は、伝搬ベースの更新機構（例：キャッシュドイベント計算）を上回る性能を示しており、特に依存関係の複雑さが高い状況で顕著である。
• 効率的なインデクシングと選択的計算のおかげで、SDEのフィルタリングモジュールの必要性が排除され、システムの複雑さが軽減され、信頼性が向上している。