A framework for complex event processing

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2017
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Abstract
Complex Event Processing (CEP) ha surgido como el campo unificador para las tecnologías que requieren procesar y correlacionar en tiempo real datos heterogéneos y distribuidos. CEP tiene aplicaciones en diversas áreas, lo que ha resultado en que haya un gran número de propuestas para procesar eventos complejos. Sin embargo, los sistemas CEP existentes están basados en soluciones ad-hoc que no se sustentan en bases teóricas sólidas, lo que los hace difíciles de entender, extender y generalizar. Además, son presentados generalmente de manera informal como interfaces de programación, y el utilizar cada uno de ellos requiere aprender un conjunto completamente nuevo de conocimientos. En esta tesis buscamos definir un marco riguroso para CEP. Comenzamos proponiendo un lenguaje formal para especificar eventos complejos, llamado CEPL, que contiene los operadores más comunes utilizados en la literatura y el cual tiene semántica simple y denotacional. Además, formalizamos las llamadas estrategias de selección, que son la piedra angular de CEP y en los sistemas existentes son presentadas sólo como extensiones en su diseño. Con la semántica ya definida, estudiamos cómo evaluar eficientemente CEPL. Obtenemos resultados de optimización basados en la re escritura de fórmulas, proponiendo una forma normal para manejar filtros unarios. Además, damos un modelo computacional formal para CEP basado en transductores y autómatas simbólicos, llamado matchautomata, el cual captura el fragmento regular de fórmulas con predicados unarios. Utilizando técnicas de reescritura y transformando a autómata, mostramos que el fragmento regular de CEPL puede ser evaluado eficientemente (tiempo constante por evento) cuando se utiliza la estrategia de selección next. Con estos resultados, proponemos un marco para evaluar eficientemente CEPL, estableciendo bases sólidas para futuros sistemas CEP.
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Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2017
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