[논문 리뷰] Reactive Reasoning with the Event Calculus

Alexander Artikis, Marek Sergot외 1명|arXiv (Cornell University)|2015. 05. 20.

Advanced Database Systems and Queries참고 문헌 25인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 복잡한 이벤트 처리에서 효율적이고 실시간 반응형 추론을 위한 새로운 이벤트 계산법의 변종인 RTEC을 소개한다. 윈도우링, 간격 조작, 최적화된 색인 기법을 활용함으로써 RTEC는 지연되거나 수정된 이벤트 스트림이 있는 상황에서도 확장성 있고 선언적인 복합 이벤트 인식을 지원하며, 복잡한 이벤트 패턴을 가진 대규모 감시 워크로드에서 실시간 성능을 달성한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 논리 기반과 비논리 기반 복합 이벤트 처리 시스템 간의 성능 격차를 해소하기 위해 효율적이고 선언적인 이벤트 인식 시스템을 설계한다.
• 변동하는 지연 또는 수정된 이벤트 스트림에 대해 강력한 추론을 가능하게 하여 이전에 인식된 복합 이벤트에 대한 동적 업데이트를 지원한다.
• 간단 파생 이벤트(SDE)의 사전 필터링 없이 실시간 응용에서 복합 복합 이벤트의 확장성 있는 인식을 지원한다.
• 복합 이벤트 정의에 대한 형식적이고 선언적인 의미론을 제공하면서도, 새로운 구현 기법을 통해 높은 성능을 유지한다.
• 스트리밍 환경 내에서 논리 프로그래밍의 전반적인 능력을 활용해 배경 지식과 비시간 제약 조건에 대한 효율적 추론을 가능하게 한다.

제안 방법

• 최근 시간 윈도우(WM)로 제한된 추론을 위한 윈도우링 메커니즘을 도입하여 오래된 간격을 기각함으로써 확장성을 향상시킨다.
• 지속적인 플루언트 상태를 표현하고 추론하기 위해 holdsFor, relative_ 등의 간격 조작 예측자를 사용하여, 간격 기반 시스템에서 흔히 발생하는 논리적 모순을 방지한다.
• YAP Prolog의 내장된 기능자 기반 색인을 활용하여 외부 필터링 모듈이 필요 없이도 이벤트 및 플루언트 진술을 효율적으로 관리한다.
• 질의 시점 재계산 전략을 적용한다: 각 질의 시점에서 현재 윈도우 내의 SDE만을 사용하여 모든 관련 복합 이벤트 간격을 다시 계산함으로써 업데이트의 비용이 큰 전파를 방지한다.
• 이벤트 발생은 happensAt(E, T)로, 플루언트 상태는 holdsAt(F=V, T)로, 지속 간격은 holdsFor(F=V, I)로 표현하여 정밀한 시간 기반 추론을 가능하게 한다.
• 각 질의 시점에서 현재 윈도우를 재처리함으로써 순서가 어긋난 이벤트 스트림을 지원하여, SDE가 늦게 도착하거나 수정되어도 정확성이 유지된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 논리 기반 이벤트 인식 시스템이 비논리 기반 시스템과 유사한 실시간 성능을 달성하면서도 형식적 의미론을 유지할 수 있는가?
• RQ2 지연되거나 수정된 단순 파생 이벤트(SDE)가 도착할 경우 복합 이벤트 인식을 어떻게 효율적으로 업데이트할 수 있는가?
• RQ3 고속의 실시간 스트림에서 이벤트 계산법의 간격 기반 추론을 얼마나 최적화하여 확장성 있게 만들 수 있는가?
• RQ4 사전 필터링 없이도 효율적인 추론을 달성할 수 있는가? 이를 위해 지능적인 색인과 윈도우링을 활용할 수 있는가?
• RQ5 실제이고 복잡한 워크로드에서 선언적이고 논리 프로그래밍 기반 시스템의 성능이 산업 표준 이벤트 처리 시스템과 비교해 어떻게 되는가?

주요 결과

• RTEC는 복잡한 다중 활동 패턴(예: 방치된 물체, 그룹 상호작용 등)을 포함한 공공장소 감시 워크로드에서 실시간 복합 이벤트 인식을 달성한다.
• 지연되거나 수정된 SDE가 도착할 경우 이전에 인식된 복합 이벤트에 대한 동적 업데이트를 지원하여 사전 처리나 필터링 없이도 정확성을 유지한다.
• 성능 평가 결과, RTEC는 최대 192,000개의 SDE를 윈도우당 처리할 수 있었으며, 평균 인식 시간은 실시간 제약 조건 내에 유지되었다(110초 윈도우 크기).
• 여러 프로세서에서 RTEC를 병렬 실행하면 뚜렷한 성능 향상이 나타나 수평적 확장성의 강력한 증거가 된다.
• 질의 시점 재계산 전략은 특히 고도의 종속성 복잡도를 가진 환경에서 전파 기반 업데이트 메커니즘(예: 캐시된 이벤트 계산법)보다 뛰어난 성능을 보였다.
• 효율적인 색인과 선택적 계산 덕분에 RTEC의 설계는 SDE 필터링 모듈이 필요 없게 하여 시스템 복잡성을 감소시키고 신뢰성을 향상시켰다.