Marktübersicht Real-Time Monitoring Software by Fraunhofer IAO

F R A U N H O F E R - I N S T I T U T F Ü R ar b eits w irts c haft un d or g anisation iao

Krešimir Vidačković, Thomas Renner, Sascha Rex

Marktübersicht Real-Time Monitoring Software Event Processing Tools im Überblick

Mit Complex Event Processing (CEP) und Event Stream Processing (ESP) stehen neue Technologien zur Verfügung, mittels derer das Real-Time Monitoring signifikanter Ereignisse und deren Beziehungen untereinander mit hohen Verarbeitungsgeschwindigkeiten ermöglicht wird. Somit wird das Auslösen unmittelbarer Reaktionen auf bestimmte Ereignisse und kritische Zustände nach dem Push-Prinzip realisierbar. Die vorliegende Marktübersicht liefert einen Einblick in die Funktionalitäten der derzeit am Markt verfügbaren Event Processing Tools. Diese bieten neben der reinen Ereignisverarbeitung in Echtzeit meist auch vielfältige Adapter zur Integration in die vorliegende IT-Landschaft, Modellierungs- und Analysetools sowie Dashboards zur visuellen Darstellung. Neben kommerziellen Produkten werden auch ausgereifte Open Source-Lösungen betrachtet.

ISBN 978-3-8396-0185-3

9 783 839 60 1853

Fraunhofer Verlag

Marktübersicht Real-Time Monitoring Software

Aufgrund der stetig wachsenden Komplexität und Dynamik in der heutigen Zeit erfordern viele Unternehmensanwendungen und Prozesse ein hohes Maß an Transparenz und Agilität. Zudem steigen die Anforderungen nach einer kontinuierlichen Verarbeitung von internen und externen Daten in Echtzeit und mit zunehmenden Datenmengen.

Krešimir Vidačković Thomas Renner Sascha Rex

Marktübersicht Real-Time Monitoring Software Event Processing Tools im Überblick

Autoren Krešimir Vidačković, Thomas Renner, Sascha Rex Kontaktadresse Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO Nobelstraße 12 70569 Stuttgart Telefon 0711 970-5120 Telefax 0711 970-5111 E-Mail kresimir.vidackovic@iao.fraunhofer.de URL http://www.e-business.iao.fraunhofer.de Hinweis auf das Forschungsprojekt iC-RFID Das diesem Bericht zugrundeliegende Vorhaben wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie (BMWi) unter dem Förderkennzeichen 01MT06006 gefördert. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei den Autoren. Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar. ISBN: 978-3-8396-0185-3 Druck und Weiterverarbeitung IRB Mediendienstleistungen Fraunhofer-Informationszentrum Raum und Bau IRB, Stuttgart Für den Druck des Buches wurde chlor- und säurefreies Papier verwendet.

Verlag und Druck Fraunhofer Verlag, Fraunhofer-Informationszentrum Raum und Bau IRB Postfach 800469, 70504 Stuttgart Nobelstraße 12, 70569 Stuttgart Telefon 0711 970-2500 Telefax 0711 970-2508 E-Mail verlag@fraunhofer.de URL http://verlag.fraunhofer.de © by FRAUNHOFER IAO, 2010 Alle Rechte vorbehalten Dieses Werk ist einschließlich aller seiner Teile urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung, die über die engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes hinausgeht, ist ohne schriftliche Zustimmung des Verlags unzulässig und strafbar. Dies gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen sowie die Speicherung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Warenbezeichnungen und Handelsnamen in diesem Buch berechtigt nicht zu der Annahme, dass solche Bezeichnungen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und deshalb von jedermann benutzt werden dürften. Soweit in diesem Werk direkt oder indirekt auf Gesetze, Vorschriften oder Richtlinien (z.B. DIN, VDI) Bezug genommen oder aus ihnen zitiert worden ist, kann der Verlag keine Gewähr für Richtigkeit, Vollständigkeit oder Aktualität übernehmen.

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Inhalt

Abbildungen

1 1.1 1.2

Einführung Grundlagen Komponenten von Event Processing Tools

5 6 13

2 2.1 2.2 2.3 2.3.1 2.3.2 2.3.3 2.3.4 2.3.5 2.3.6 2.3.7 2.3.8 2.3.9 2.3.10 2.3.11 2.3.12 2.3.13 2.3.14 2.3.15 2.3.16 2.3.17 2.3.18 2.3.19 2.3.20 2.3.21 2.4

Marktübersicht Vorgehensweise bei der Erstellung der Marktübersicht Kriterienraster Produktbeschreibungen Sybase Aleri Streaming Platform / CEP Progress Apama TIBCO BusinessEvents & Spotfire ruleCore CEP Server Truviso Continuous Analytics UC4 Decision & UC4 Insight JBoss Drools Fusion Oracle EDA Suite EsperTech Esper Event Zero Event Processing Network StreamBase Event Processing Platform Open ESB Intelligent Event Processor (IEP) Vitria M3O Analytic Server & M3O Operations Book Realtime Monitoring RTM Analyzer Informatica Rulepoint Starview Smart Enterprise Platform Microsoft StreamInsight Axway Synchrony Sentinel West Global Vantify IBM WebSphere Business Events SL RTView Tabellarische Übersicht

16 16 16 18 20 23 26 29 31 33 36 38 41 44 47 49 51 54 57 59 61 63 65 67 70 72

Fazit

Abkürzungen

Referenzen

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Abbildungen Abbildung 1: Logische Strukturierungsschichten beim Event Processing Abbildung 2: Modellierung mit dem Sybase Aleri Studio Abbildung 3: Entwicklung mit dem Progress Apama Studio Abbildung 4: Modellierung mit dem Progress Apama Dashboard Builder Abbildung 5: Exemplarisches TIBCO Spotfire Dashboard Abbildung 6: Modellierung mit UC4 Decision Abbildung 7: Beispielhafte Event Tunnel-Darstellung mit UC4 Insight Abbildung 8: Entwicklung mit JBoss Drools Abbildung 9: Modellierung mit der Oracle EDA Suite Abbildung 10: Exemplarisches Oracle BAM Dashboard Abbildung 11: Beispielhaftes EsperHQ Dashboard Abbildung 12: Event Zero Administrations- und Entwicklungstool Abbildung 13: Beispielhaftes Event Zero Dashboard Abbildung 14: Modellierung mit dem StreamBase Studio Abbildung 15: Elemente für die Entwicklung mit Open ESB IEP Abbildung 16: Modellierung mit dem Vitria M3O Query Modeler Abbildung 17: Beispielhafte Vitria M3O Operations Book Dashboards Abbildung 18: Entwicklung mit dem RTM Analyzer Abbildung 19: Exemplarisches RTM Analyzer Dashboard Abbildung 20: Beispielhafter Informatica Rulepoint Alert Manager Abbildung 21: Modellierung mit Starview Abbildung 22: Entwicklung mit Microsoft StreamInsight Abbildung 23: Exemplarische West Global Vantify Dashboards Abbildung 24: Entwicklung mit IBM WebSphere Business Events Abbildung 25: Beispielhafte Diagramme in IBM WebSphere Business Space Abbildung 26: Modellierung mit dem SL RTView Builder

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Einführung Die klassische Analyse von Unternehmensdaten erfolgt in der Regel rückwirkend. In der Vergangenheit aufgelaufene Daten werden zum Beispiel aus einem Data Warehouse selektiert und auf die gewünschten Fragestellungen hin untersucht. Anhand der Ergebnisse können dann entsprechende Konsequenzen gezogen werden (vgl. [1]). Aufgrund seiner Vergangenheitsbezogenheit ist dieses Vorgehen oft unbefriedigend, da eine zeitnahe Reaktion auf aktuelle Begebenheiten meistens unmöglich ist. In vielen Anwendungsfällen ist es allerdings erforderlich, zeitkritische Daten in Echtzeit zu verarbeiten, um so auf Ereignisse im Unternehmen und in der Umwelt rasch reagieren zu können. Beispiele hierfür sind Aktienhandel, Betrugserkennung, zeitkritische Überwachungssysteme oder Sensornetzwerke mit RFID (vgl. [2]). Die Echtzeitverarbeitung von relevanten Ereignissen, das so genannte Event Processing1, wird zwar schon seit Jahrzehnten praktiziert, allerdings wurden hierfür häufig selbst entwickelte Skripte eingesetzt, denen es an Flexibilität und Standardisierung mangelte (vgl. [1] und [2]). Demgegenüber zielt das in den letzten Jahren entstandene und stetig wachsende Fachgebiet des Complex Event Processing (vgl. insbesondere [3]) auf eine kontinuierliche und unmittelbare Verarbeitung einer Vielzahl an Ereignissen ab, die methodisch und technologisch sowie durch den Einsatz dedizierter Softwaretools unterstützt wird, so dass die notwendige Systematik im Einsatz möglich wird (vgl. [4]). Im Zuge der Digitalisierung und Vernetzung in der heutigen Zeit sowie einer einhergehenden Explosion von in Echtzeit zu verarbeitenden Datenmengen spielen solche Softwaresysteme eine immer wichtigere Rolle (vgl. [5]). Dies unterstreicht nicht zuletzt die Gründung der Event Processing Technical Society (EPTS)2 zu Beginn des Jahres 2008, der die meisten Anbieter von Event Processing Tools sowie Einzelpersonen aus dem Forschungsumfeld angehören und die sich für ein gemeinsames Verständnis, die Entwicklung von Standards und für den Wissenstransfer in diesem Fachgebiet einsetzt (vgl. [6]). Mehrere ausgereifte Produkte sind bereits auf dem Markt verfügbar, welche für das Real-Time Monitoring in verschiedenen Anwendungen geeignet sind. In [7] wird diesen Event Processing Tools mit einem Verweis auf Analystenberichte ein

1 2

Im Text werden die in der Fachliteratur gebräuchlichen englischen Begriffe verwendet Weitere Informationen zur Event Processing Technical Society (EPTS) unter http://www.ep-ts.com

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Einführung

schnelles Wachstum und noch immer nur ein Bruchteil der potentiellen Nutzung im Markt attestiert. Die vorliegende Marktübersicht liefert einen Einblick in die Funktionalitäten dieser Produkte. Die Marktübersicht entstand im Rahmen des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi) geförderten Verbundprojekts iC-RFID (intelligentes Catering mittels Radio Frequency IDentification), dessen Forschungsgegenstand die Integration und Echtzeitsteuerung einer unternehmensübergreifenden Prozesskette am Beispiel Luftfahrtcatering mit Hilfe der RFID-Technologie umfasste. Ein wesentlicher Bestandteil des Projekts war die Konzeption und Realisierung eines Real-Time Monitoring Dashboards, welches den Prozessfluss von mit RFID-Tags ausgerüsteten Flugzeugtrolleys visualisiert und bei Vorliegen von Engpässen automatisierte Benachrichtigungen unmittelbar in Echtzeit auslöst. Die folgenden Abschnitte dieses Kapitels behandeln die Grundlagen von Ereignis-gesteuerten Architekturen (Event-Driven Architectures, EDA) und Event Processing sowie die wesentlichen Komponenten von Event Processing Tools, um das Verständnis für die zugrundeliegende Thematik zu vertiefen. Im zweiten Kapitel wird zunächst die Methodik bei der Erstellung der Marktübersicht erläutert und das verwendete Kriterienraster definiert. Dieses wird anschließend herangezogen, um die derzeit auf dem Markt befindlichen Produkte einzeln und im Detail zu beschreiben. Als Abschluss folgt eine Zusammenfassung dieser Produkte und ihrer Funktionalitäten in tabellarischer Form. Das letzte Kapitel enthält schließlich ein Fazit mit einer Darstellung der wesentlichen Erkenntnisse der vorliegenden Marktübersicht. 1.1

Grundlagen Ein Softwaresystem mit einer Ereignis-gesteuerten Architektur (Event-Driven Architecture, EDA) unterliegt einem Softwarearchitekturmuster mit lose gekoppelten Komponenten, die lediglich mit Hilfe von Ereignissen (Events) in einer einfachgerichteten Weise miteinander kommunizieren, ohne dabei Wissen über das Gesamtsystem zu besitzen (vgl. [5]). Ein Event bezeichnet hierbei alles, was geschieht oder von dem erwartet wird, dass es geschieht. Für eine automatisierte Verarbeitung muss ein Event in Form eines Eventobjekts vorliegen, durch welches es in elektronischer Form repräsentiert wird. Beispiele hierfür sind ein Bestellungseingang, eine Aktienwertänderung oder der Eingang eines Lesevorgangs eines RFID-Sensors (vgl. [8]).

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Einführung

Neben dem Eventobjekt, das konzeptionell lediglich eine Benachrichtigung darstellt und keine direkte Anfrage oder Anweisung, besitzt eine EDA noch folgende Elemente (vgl. [6], [7] und [8]): •

Eventquelle (Event Source, auch Event Emitter oder Event Producer)3: Eine Komponente, die aufgrund von erkannten Informationen Eventobjekte erzeugt und diese an einen angebundenen Eventkanal überreicht, wird als Eventquelle bezeichnet. Diese kennt den Empfänger des Eventobjekts, die so genannte Eventsenke, nicht, weiß sogar nicht einmal, ob überhaupt eine existiert, und wenn doch, wie diese das Eventobjekt nutzt oder weiterverarbeitet. Damit wird eine äußerst lose Kopplung des Systems realisiert. Eine bedeutende Eigenschaft ist zudem das aktive Auslösen eines Events durch die Eventquelle unmittelbar zu dem Zeitpunkt seines Auftretens, ohne dass dies von einer anderen Komponente angefragt wurde.

•

Eventkanal (Event Channel, auch Event Connection, Event Pathway oder Event Topic): Das Medium, über welches Events von Eventquellen zu Eventsenken verteilt werden, wird Eventkanal genannt. Dieser kann verschiedene Eventtypen übertragen und auch mehrere Eventquellen und Eventsenken verbinden, so dass einer oder mehrere Eventströme über einen Eventkanal verlaufen können. Zudem ist es möglich, dass ein Event von einer Eventquelle gleichzeitig an mehrere Eventsenken verteilt wird. Das Wissen über die korrekte Verteilung der Events liegt ausschließlich im Eventkanal.

•

Eventsenke (Event Sink, auch Event Consumer): Eine Eventsenke ist eine Komponente, die Events über den Eventkanal empfängt und aufgrund seiner Fachlogik über die Weiterverarbeitung dieser Events entscheidet. Eine besondere Eigenschaft liegt dabei darin, dass beim Empfang des Events durch die Eventsenke dieses auch unmittelbar weiterverarbeitet und beispielsweise die sofortige Ausführung einer Operation ausgelöst wird. Somit sind Reaktionen in Echtzeit möglich.

Ein Softwaresystem, das einer EDA unterliegt, kann mehrere Eventquellen, Eventkanäle und Eventsenken besitzen. Zudem kann eine Systemkomponente auch gleichzeitig die Rolle einer Eventquelle und einer Eventsenke einnehmen. Dies trifft insbesondere auf die später erläuterten Event Processing-Komponente zu. Durch die lose Kopplung innerhalb einer EDA können neue Event-

Im englischen Sprachgebrauch werden verschiedene Synonyme benutzt. Bei den englischen Begriffen beziehen wir uns in erster Linie auf das herausgegebene Glossar der EPTS (vgl. [8]) und deren jeweils erste Nennungen.

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quellen und Eventsenken hinzugefügt werden, ohne dass hierfür das Gesamtsystem angepasst werden muss. Zusammenfassend besitzt eine EDA konzeptionell folgende Eigenschaften (vgl. [5] und [6]): •

Informationen werden durch das Versenden von Eventobjekten berichtet. Dies geschieht immer zu den Zeitpunkten, an denen das entsprechende Event auch eingetreten ist.

•

Die Kommunikation erfolgt nach dem Push-Prinzip. Im Gegensatz zum Pull-Prinzip, bei dem der Empfänger der Nachricht diese zunächst beim Sender anfragt, geht hier die Initiative von der Eventquelle selbst aus.

•

Reaktionen auf Events erfolgen unmittelbar und in Echtzeit, sobald das entsprechende Event eingetroffen ist.

•

Die Kommunikation verläuft asynchron und in einfachgerichteter Weise. Wenn die Eventquelle ein Eventobjekt gesendet hat, fährt es mit den weiteren Operationen fort, ohne das Event weiterzuverfolgen oder auf eine Antwort der Eventsenke zu warten.

•

Der Austausch von Eventobjekten erfolgt nach dem Publish/SubscribePrinzip. Typischerweise publiziert (Publish) eine Eventquelle Events an einen Eventkanal (Middleware). Beliebige Eventsenken können einen bestimmten Eventtyp abonnieren (Subscribe) und werden bei Eintreffen eines Events von der Middleware benachrichtigt, um dieses abzuholen.

•

Ein Eventobjekt beinhaltet lediglich Informationen über das eingetretene Event und enthält somit keine Anweisungen oder Operationen, die bei der Eventsenke ausgeführt werden sollen. Letztere entscheidet selbst, welche Aktion als Reaktion auf das Eintreffen des Events ausgeführt werden soll.

Diese Eigenschaften entsprechen der reinen Form der EDA, wobei in der Praxis auch Mischformen möglich sind, beispielsweise wenn das Eventobjekt bereits explizite Anweisungen für die Eventsenke enthält oder direkt an eine bestimmte Eventsenke adressiert ist. Viel wichtiger ist allerdings die Tatsache, dass durch den Einsatz Event-basierter Systeme verschiedene Geschäftsprobleme lösbar sind, deren Anforderungen in einer komplexen Fachlogik, großen Datenvolumina, geringen Latenzzeiten, hoher Skalierbarkeit und erforderlicher Agilität bzw. einfacher Änderbarkeit der Anwendung bestehen (vgl. [6]). Dies wird mit Hilfe einer leistungsstarken Technologie realisiert, die sich durch die Echtzeitverarbeitung einer Vielzahl von Events und deren Beziehungen un-

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tereinander auszeichnet und als Complex Event Processing bzw. Event Stream Processing bezeichnet wird. Hierbei werden auf der Grundlage vordefinierter Regeln (Event Processing Rules) eingehende Events ausgewertet und weiterverarbeitet, so dass entweder mit einer deduktiven Regel ein neues Event generiert wird, welches lediglich eine Abstraktion der eingegangenen Events darstellt, oder mit einer reaktiven Regel durch ein Event eine unmittelbare Reaktion ausgelöst wird. Beispiele für letztere sind etwa der Kauf einer bestimmten Anzahl Aktien, sobald der Kurs den gewünschten Kaufpreis unterschritten hat oder die sofortige Benachrichtigung eines Verantwortlichen bei einem Transportfehler eines mit einem RFIDTag ausgerüsteten Containers. Als weitere typische Reaktion kann die unmittelbare Interaktion mit Geschäftsprozessen genannt werden (vgl. [4]). Wie bereits erwähnt, nimmt hier die Event Processing-Komponente sowohl die Rolle der Eventsenke ein, da sie Events empfängt und verarbeitet, als auch die der Eventquelle, wenn neue Events generiert werden. Der grundlegende Unterschied zu traditionellen Analysesystemen aus dem Datenbankumfeld ist hierbei die Tatsache, dass eingehende Events während ihres Passierens kontinuierlich anhand der Event Processing Rules ausgewertet werden und Reaktionen unmittelbar in Echtzeit angestoßen werden können (PushPrinzip). Somit werden anstatt einmaliger Anfragen zu diskreten Zeitpunkten gegen eine endliche Datenmenge hier durchgehende Anfragen gegen eine (konzeptionell) unbegrenzte Eventmenge ausgeführt (vgl. [4]). Man unterscheidet grundsätzlich drei verschiedene Arten von Event Processing (vgl. [9]): •

Simple Event Processing: Hierbei wird auf ein bestimmtes Einzelevent eine vordefinierte Reaktion direkt ausgelöst, um Verzögerungszeiten zu vermeiden. Wenn beispielsweise ein Lagerverwaltungssystem bei zu niedrigem Bestand eines Artikels ein entsprechendes Event versendet, kann darauf unmittelbar mit der Initiierung eines zugehörigen Bestellungsprozesses und mit einer Nachricht an einen Verantwortlichen reagiert werden.

•

Event Stream Processing (ESP): Das System analysiert einen oder mehrere zeitlich geordnete Eventströme (Event Streams) im Zeitablauf und versucht dabei, bedeutsame Events und Relationen zwischen Events in diesen zu identifizieren und darauf zu reagieren. Klassische Beispiele für ESP sind etwa der automatisierte Handel mit Wertpapieren, bei dem ein Handelssystem die Aktienkurse im Zeitablauf analysiert und gegebenenfalls automatisierte Kauf- oder Verkaufsorders platziert, sowie die Analyse von RFID-Eventströmen, bei der als Reaktion auf falsche Transportwege beispielsweise entsprechende Alarme versendet werden können.

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•

Complex Event Processing (CEP): Komplexe Events (Complex Events) sind Mengen von Events, die in einem meist temporalen, kausalen oder räumlichen Zusammenhang stehen, aber nicht zwingend vom gleichen Eventtyp sein müssen. Das System analysiert eine so genannte Eventwolke (Event Cloud), die aus ungeordneten Events besteht, im Hinblick auf bestimmte Eventmuster (Event Patterns) und löst gegebenenfalls Reaktionen aus. Ein Beispiel für CEP ist ein Intrusion Detection System, das auf Unstimmigkeiten in laufenden Netzwerkzugriffen reagieren kann, indem es Events an verschiedenen Stellen im Netzwerk registriert und untereinander in Beziehung setzt. Ein weiteres Beispiel ist etwa die Betrugserkennung bei Kreditkartenbuchungen.

Event Stream Processing (ESP) und Complex Event Processing (CEP) bauen bei der Analyse von eingehenden Events im Hinblick auf Event Patterns auf ähnlichen Konzepten auf, wobei ESP stärker auf kontinuierliche und (meist zeitlich) geordnete Eventströme abzielt, während CEP eher komplexe Operationen über mehrere Events und Eventtypen im Fokus hat. Eine klare konzeptionelle Abgrenzung ist hierbei allerdings kaum möglich (vgl. [6]). Das Event Processing wird durch die drei Grundschritte Erkennen, Verarbeiten und Reagieren charakterisiert, so dass sich daraus drei logische Strukturierungsschichten ergeben: Eventquellen, Eventverarbeitung und Eventbehandlung (vgl. [6]). Diese werden in Abbildung 1 mit entsprechenden Beispielen veranschaulicht (in Anlehnung an [1], [6] und [7]). Eventquellen

Eventverarbeitung

Eventbehandlung

Geschäftsprozesse

Event Processing Agent

Dashboards

Datenbanken

Sensoren

Applikationen

…

In-Adapter

Eventmodelle

Eventregeln

Event Processing Engine • Verarbeitung von Events • Erkennung von Event Patterns

Out-Adapter

Abbildung 1: Logische Strukturierungsschichten beim Event Processing

Nachrichten

Applikationen

Datenbanken

…

Jedes Event wird durch eine Eventquelle generiert und in das System eingebracht. Hierbei kann es sich beispielsweise um eine Anwendung, verschiedene Sensoren, ein Datenbanksystem oder einen Geschäftsprozess handeln. Weitere Beispiele sind RSS-Feeds, Aktienkursticker oder Benutzerinteraktionen. Aufgrund der Vielfältigkeit der möglichen Eventquellen werden die Eventobjekte im Regelfall auch durch unterschiedliche Eventtypen repräsentiert, so dass diverse

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Adapter erforderlich sind, um diese in der Eventverarbeitungsschicht empfangen zu können (vgl. [1], [6] und [7]). Den Kern von Event Processing-Systemen stellt in der Eventverarbeitungsschicht der so genannte Event Processing Agent (auch Event Processing Component oder Event Mediator) dar, in dem die Eventmodelle der zu verarbeitenden Events, die Event Processing Rules sowie die Event Processing Engine zur kontinuierlichen Interpretation dieser Regeln enthalten sind. Hier werden die übergebenen Events z.B. durch Filterung oder Transformation weiterverarbeitet und im Hinblick auf vordefinierte Event Patterns analysiert (vgl. [6]). Event Patterns beinhalten beispielsweise logische Operationen (Konjunktionen, Disjunktionen oder Negationen), Kardinalitäten, fachliche Korrelationen oder zeitliche Beziehungen zwischen verschiedenen Events. Um endliche Eventmengen analysieren zu können, werden zeitliche oder quantitative Fenster über den eingehenden Events definiert, z.B. die Events der letzten 2 Minuten oder die letzten 20 Events, und nur die aktuell in einem solchen Fenster befindlichen Events in die Auswertung einbezogen (vgl. [4], [6] und [10]). Bei der Verarbeitung können aus einzelnen atomaren Events (Raw Events) abgeleitete Events (Derived Events) erzeugt werden. Durch Abstraktionen mit Hilfe verschiedener Operationen, z.B. Durchschnittsberechnungen, können aggregierte Events (Composite Events) entstehen, welche die zugrundeliegenden Raw Events zusammenfassen, oder auch komplexe Events (Complex Events), welche die zugrundeliegenden Raw Events nicht beinhalten, sondern anhand von komplexeren Operationen neue Erkenntnisse aus diesen ziehen (vgl. [6]). Ein Beispiel für ein Complex Event ist etwa ein gemeldeter Betrugsversuch bei Kreditkartenbuchungen, welcher sich aus verschiedenen Abbuchungs- oder Bezahlungsevents und deren zeitlichen und räumlichen Abständen untereinander zusammensetzt. Sobald eine definierte Event Processing Rule im Hinblick auf ein vorliegendes Event Pattern greift, wird in der Eventverarbeitungsschicht ein neues Event ausgelöst. Dieses wird entweder für eine Weiterverarbeitung in der Event Processing Engine verwendet (deduktive Regel), was in Abbildung 1 durch den unteren Eventfluss zurück in die Event Processing Engine dargestellt wird, oder führt zu einer Reaktion durch eine Komponente der Eventbehandlungsschicht (reaktive Regel). Die Modellierung der entsprechenden Event Processing Rules wird mittels einer Event Processing Language (EPL) vorgenommen. Bisher hat sich hierfür allerdings noch kein Standard herausgebildet, so dass jede Engine eine spezifische EPL verwendet (vgl. [2]).

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Grob lassen sich die verschiedenen Event Processing Languages zumindest in drei Gruppen kategorisieren (vgl. [4] und [7]): •

Datenstromorientierte Sprachen: Diese Sprachen basieren auf der bekannten Datenbankanfragesprache SQL (Structured Query Language) und verfolgen das Prinzip, dass Datenströme, in denen Events als Datensätze enthalten sind, in Relationen transformiert werden, auf denen dann Anfragen zu jedem Zeitpunkt einer diskreten Zeitachse ausgeführt werden. Die Anfrageergebnisse werden anschließend wieder in einen Datenstrom überführt.

•

Regelbasierte Sprachen: Der Ursprung dieser Sprachen liegt in Systemen für das Business Rule Management. Sie arbeiten meist nach dem Prinzip »Event – Condition – Action«, d.h. es wird ein Event spezifiziert, das die Ausführung der Regel triggert, welche bei Vorliegen einer wahren Bedingung eine vordefinierte Aktion unmittelbar auslöst.

•

Imperative Sprachen: Hierbei handelt es sich um spezifische Skriptsprachen, die eigens für das Event Processing entwickelt wurden.

Häufig werden Event Processing-Systeme so entworfen, dass mehrere Event Processing Agents in der Eventverarbeitungsschicht zusammenarbeiten. Auf diese Weise lässt sich eine besser skalierte Anwendung realisieren, die auch physikalisch auf verschiedene Server verteilt werden kann (vgl. [6]). Durch den Austausch von Events zwischen den verschiedenen Event Processing Agents entsteht ein so genanntes Event Processing Network (vgl. [3]). Hierfür werden die Regeln und die Eventmodelle in geeigneter Weise auf die verschiedenen Event Processing Agents verteilt. Um die Events, die in der Eventverarbeitungsschicht generiert werden, auch für die Komponenten der Eventbehandlungsschicht verwertbar zu machen, sind wiederum diverse Adapter notwendig, um die erforderlichen Eventtypen zu erhalten (siehe Abbildung 1). In der Eventbehandlungsschicht werden schließlich die Aktionen in Echtzeit ausgeführt, um das gewünschte Verhalten zu realisieren. Hierbei kann es sich etwa um das Versenden von Warnungen an verantwortliche Personen, das Auslösen von Alarmen, den Aufruf von Diensten, eine dynamische Anpassung von Geschäftsprozessen oder die Ausführung von Operationen in einer Anwendung handeln.

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Mit solchen Event Processing-Systemen, die in diesem Abschnitt im Detail vorgestellt wurden, können viele Herausforderungen bewältigt werden. Nach [7] lässt sich die Motivation für die Nutzung von Event Processing-Systemen grob in folgende Kategorien einordnen: •

Überwachung: Feststellung von unerwünschtem Verhalten von Systemen oder Prozessen und sofortiges Auslösen von Benachrichtigungen, wobei die Reaktionen den Nachrichtenempfängern überlassen werden

•

Informationsbereitstellung: personalisierte Übermittlung von Informationen, d.h. die richtige Information zur richtigen Zeit in der richtigen Granularität an den richtigen Abnehmer

•

Dynamisches Betriebsverhalten: sofortiges Auslösen von Geschäftstransaktionen auf Basis von eingehenden Events

•

Aktive Diagnostik: Problemdiagnose durch Auswertung von Symptomen als eingehende Events

•

Prognostizierung: Treffen von Vorhersagen auf Basis der bisher eingegangenen Events und Verhinderung von vorausgesagten Events oder zumindest Abschwächung ihrer Wirkung

Bei Vorliegen eines oder mehrerer dieser Beweggründe lohnt sich möglicherweise der Einsatz von Event Processing Tools, deren Komponenten nachfolgend allgemein beleuchtet werden. 1.2

Komponenten von Event Processing Tools Dedizierte Event Processing Tools ermöglichen die Umsetzung eines Event Processing-Systems, wie es im vorherigen Abschnitt beschrieben wurde. Solche Tools bestehen aus verschiedenen Komponenten auf der Entwicklungs- und Ausführungsebene, die nachfolgend aufgelistet und erläutert werden. Dabei werden je nach Produkt mehr oder weniger dieser Komponenten und in unterschiedlichen Ausprägungen angeboten. •

Event Processing Engine: Der Kern jedes Event Processing-Systems auf Ausführungsebene ist die Event Processing Engine, mit welcher das Complex Event Processing bzw. Event Stream Processing letztlich realisiert wird. Diese versteht die systemeigene Event Processing Language (EPL), mittels derer die Event Processing Rules definiert werden. Bei vielen Produkten sind besonders hohe Verarbeitungsgeschwindigkeiten und die Möglichkeit der Skalierung von Event Processing Engines für eine Hochverfügbarkeit vorhanden.

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•

Adapter: Viele Event Processing Tools liefern bereits eine unterschiedliche Anzahl an vorgefertigten Adaptern mit, damit die Event Processing Engine mit den Eventquellen und den Komponenten der Eventbehandlung kommunizieren kann. Beispiele sind etwa Adapter für verschiedene Messaging Bus-Systeme, Datenbanken, Web Service-Schnittstellen, Dateien oder spezielle Anwendungssysteme. Meist besteht auch die Möglichkeit, eigene Adapter mittels einer Programmierschnittstelle (Application Programming Interface, API) selbst zu entwickeln.

•

Event Monitor: Die meisten Produkte beinhalten eine Konsole zur einfachen Anzeige der ablaufenden Events, zum Beispiel in Form eines Logs, so dass eine Echtzeitverfolgung zur Laufzeit möglich ist.

•

Dashboard: Mit Hilfe von dedizierten Visualisierungsanwendungen können Events auch graphisch dargestellt werden. Dafür stehen bei vielen Event Processing Tools in der Regel eine Vielzahl an unterschiedlichen Diagrammtypen zur Verfügung, die mit Events verknüpft werden können und zur Laufzeit per Push-Prinzip aktualisiert werden. Gebräuchlich sind unter anderem Zähler, Torten-, Balken- und Liniendiagramme, Tachometer, Ampeln und Fortschrittsbalken. Der Benutzer kann sich auf diese Weise schnell eine Übersicht über das derzeit ablaufende Geschehen verschaffen. Häufig kann der aktuelle Status auch mit historischen Daten aus Datenbanken angereichert werden, um zusätzliche Informationen zu gewinnen. Allerdings enthalten nicht alle Event Processing Tools derartige Visualisierungskomponenten. In diesen Fällen kann eventuell eine vorgefertigte Dashboardapplikation eines anderen Anbieters eingesetzt werden, oder die Events werden an eigenentwickelte Lösungen zur Visualisierung übergeben.

•

Entwicklungs- und/oder Modellierungsumgebung: Viele auf dem Markt angebotenen Event Processing Tools enthalten Entwicklungsumgebungen für die Formulierung der Event Processing Rules in der jeweiligen Event Processing Language (EPL) der verwendeten Laufzeitumgebung. Teilweise können Regeln sogar graphisch modelliert werden, welche dann intern in die EPL überführt werden. Einige Lösungen setzen ausschließlich auf die Code-basierte Definition von Regeln mittels einer EPL, einige bieten nur ein graphisches Interface für diesen Zweck an, manche Produkte beides. Auch für die Gestaltung von Dashboards werden zum Teil Modellierungstools bereitgestellt, mit denen die Platzierung der Visualisierungselemente und die Verknüpfung ihrer Werte mit den entsprechenden Events und deren Attributen benutzerfreundlich durchgeführt werden können.

•

Auswertungs- und Analysetools: Mit Hilfe von Reportgeneratoren können Auswertungen von Events erzeugt werden. Teilweise sehen Event Processing Tools auch entsprechende Event Datenbanken vor, in denen

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eine Historie relevanter Events abgelegt werden kann, um ausführliche Analysen durchführen zu können. Erzeugte Reports können zum Teil auf Remotesystemen oder als Dokument im PDF- oder HTML-Format exportiert werden. Nicht alle Lösungen bieten diese Komponente an, so dass die Events von der Event Processing Engine an externe Applikationen übergeben werden müssen, wenn derartige Analysen durchgeführt werden sollen. •

Enterprise Service Bus (ESB): Mit Hilfe eines Enterprise Service Bus (ESB) können Nachrichten zwischen Quelle und Ziel transportiert, transformiert und geroutet werden. Dies können innerhalb einer EDA beispielsweise Events oder von der Event Processing Engine ausgelöste Reaktionen sein, aber auch Web Service Aufrufe aus einem automatisierten Geschäftsprozess heraus. Viele Event Processing Tools sehen zumindest die Anbindung an einen ESB vor, um Events zu lesen und abzusetzen. Manche Lösungen bieten sogar eine ESB-Implementation im Rahmen des Produktes an bzw. offerieren diese in ihrer Produktpalette. Die Anbindung an einen ESB ist für das Event Processing jedoch nicht zwingend notwendig, denn Events können auch direkt (zum Beispiel mittels eines selbstentwickelten Adapters) an die Event Processing Engine oder eine Eventsenke gesendet werden.

Wie bereits erwähnt, sind je nach Produkt mehr oder weniger dieser Komponenten in verschiedenen Ausprägungen vorhanden. Die Marktübersicht im nächsten Kapitel liefert einen Überblick über die Funktionalitäten der zur Zeit am Markt befindlichen Event Processing Tools. Dabei werden sowohl kommerzielle Produkte betrachtet, als auch konkurrenzfähige Open Source-Produkte.

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Marktübersicht In diesem Kapitel werden die derzeit bedeutsamsten Event Processing Tools in einer Marktübersicht gegenübergestellt. Zunächst wird die Vorgehensweise bei der Erstellung der Marktübersicht erläutert und das verwendete Kriterienraster definiert. Anschließend werden die am Markt verfügbaren Produkte einzeln im Detail beschrieben und zum Abschluss des Kapitels in einer tabellarischen Übersicht zusammengefasst.

2.1

Vorgehensweise bei der Erstellung der Marktübersicht Die verfügbaren Produkte für das Event Processing wurden durch OnlineRecherche und durch das Studium einschlägiger Fachliteratur identifiziert. Anschließend wurden diese bezüglich der in Abschnitt 1.2 behandelten Komponenten und insbesondere des im folgenden Abschnitt spezifizierten Kriterienrasters untersucht. Die Informationen wurden im Wesentlichen mittels Online-Recherche auf den Webseiten der Anbieter zusammengetragen und zum Teil durch das Studium der verfügbaren Dokumentation ergänzt. Eine detaillierte Evaluation der Produkte mittels Testinstallationen oder ausführlicher Befragungen der Anbieter war im Rahmen dieser Betrachtung nicht vorgesehen und wurde daher auch ausdrücklich nicht durchgeführt. Informationen, die nach intensiver Online-Recherche nicht verfügbar waren, bleiben somit unberücksichtigt. Die Erstellung der Marktübersicht erfolgte im Zeitraum von Januar bis März 2010. Von August bis Oktober 2010 wurde die Marktübersicht überarbeitet und den Produktanbietern zur Durchsicht zugesendet.

2.2

Kriterienraster Die Darstellung orientiert sich an folgendem Kriterienraster, das größtenteils auf den in Abschnitt 1.2 prinzipiell erläuterten Komponenten von Event Processing Tools basiert: •

Allgemeine Daten zum Anbieter und Produkt: -

•

Name des Anbieters Name des Produktes Website

Vom Produkt unterstützte Betriebssysteme

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Marktübersicht

•

Art von Softwarelizenz, der das Produkt unterliegt (kommerziell oder Open Source)

•

Softwareart des Produktes mit der Unterscheidung in Event Processing Engine und Komplettsystem, wobei sich letzteres auf das Vorhandensein zusätzlicher Komponenten über die reine Eventverarbeitung hinaus bezieht (siehe auch Abschnitt 1.2)

•

Branchenfokus, sofern ein solcher explizit genannt wird

•

Verbreitung des Produktes, sofern dazu eine Angabe gemacht werden kann

•

Referenzkunden, sofern diese genannt werden (gegebenenfalls auszugsweise), wobei vorrangig Unternehmen im deutschsprachigen Raum aufgeführt werden

•

Vorhandensein einer Engine für Event Stream Processing und/oder Complex Event Processing: in der textuellen Beschreibung werden diese Engines meist im Detail beschrieben, wobei auch Angaben zur Skalierbarkeit und Verarbeitungsgeschwindigkeit gemacht werden, falls dies möglich ist; ein besonderer Augenmerk wurde auch auf Art und Umfang der mitgelieferten Adapter gelegt, von denen die Wichtigsten aufgeführt werden

•

Sprachtyp der Event Processing Language (EPL), nach den im vorhergehenden Abschnitt genannten drei Kategorien: -

Datenstromorientiert Regelbasiert Imperativ

•

Vorhandensein einer mit den üblichen Funktionalitäten ausgestatteten integrierten Entwicklungsumgebung (Integrated Development Environment, IDE) für die Entwicklung von Event Processing Rules in einer EPL

•

Vorhandensein einer Möglichkeit für die graphische Modellierung von Event Processing Rules: das Kriterium gilt als erfüllt, wenn mindestens entsprechende Assistenten zur Regelerstellung vorhanden sind; manche Produkte sehen aber auch ausgereifte graphische Modellierungstools (beispielsweise mit Drag-and-Drop-Funktionalität) vor, was entsprechend in der textuellen Beschreibung erwähnt wird

•

Möglichkeiten für Debugging oder Simulation: das Kriterium gilt als erfüllt, wenn mindestens die Möglichkeit vorhanden ist, EPL Code in der

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IDE zu debuggen und/oder Testanfragen an die Event Processing Engine zu senden; manche Lösungen sehen aber auch sehr komplexe Mechanismen zur Durchführung von Simulationen vor, was entsprechend im Text vermerkt wird

2.3

•

Vorhandensein einer Konsole (Event Monitor) zur textuellen Darstellung der von der Event Processing Engine registrierten Events

•

Vorhandensein eines Dashboards zur graphischen Visualisierung von Events in Echtzeit, gegebenenfalls mit der Möglichkeit zur Durchführung weiterführender Analysen (zum Beispiel mittels Drill-DownFunktionalität); sofern angegeben, werden die wichtigsten zur Verfügung gestellten Diagrammtypen in der textuellen Beschreibung aufgeführt

•

Möglichkeit, das Layout und/oder das Verhalten von Dashboards über eine graphische Benutzeroberfläche zu gestalten, zum Beispiel mittels Widgets

•

Vorhandensein einer Event Datenbank, in der Events und/oder Alerts gespeichert werden können, zum Beispiel für die spätere Durchführung von Auswertungen

•

Möglichkeit, Events zum Zwecke der Weiterverarbeitung zu exportierten: das Kriterium gilt als erfüllt, wenn mindestens der Export in eine externe Datenbank oder in eine Datei (zum Beispiel CSV) möglich ist

•

Vorhandensein von Werkzeugen für die Generierung von Reports oder Auswertungen: sofern angegeben, werden die zur Verfügung gestellten Exportmöglichkeiten für die generierten Reports (zum Beispiel PDF, HTML, Microsoft Word) in der textuellen Beschreibung angeführt

•

Vorhandensein einer Anbindung an einen Enterprise Service Bus (ESB): das Kriterium gilt als erfüllt, wenn mindestens eine bedeutsame ESBImplementation unterstützt wird

Produktbeschreibungen Insgesamt wurden 20 Lösungen betrachtet, die als Mindestanforderung eine Event Processing Engine enthalten müssen. Aufgrund des Umstands, dass einige Produkte keine Visualisierungskomponente enthalten, wurde zusätzlich die Dashboardsoftware RTView in die Betrachtung aufgenommen, da sich in Verbindung mit einer reinen Event Processing Engine damit ein vollständiges RealTime Monitoring System realisieren lässt.

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Marktübersicht

Folgende Produkte wurden untersucht, wobei sich die Reihenfolge aus einer alphabetischen Sortierung nach den Produktnamen ergibt und die reine Dashboardlösung RTView den Abschluss der Betrachtung bildet: • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •

Sybase Aleri Streaming Platform / CEP Progress Apama TIBCO BusinessEvents & Spotfire ruleCore CEP Server Truviso Continuous Analytics UC4 Decision & UC4 Insight JBoss Drools Fusion Oracle EDA Suite EsperTech Esper Event Zero Event Processing Network StreamBase Event Processing Platform Open ESB Intelligent Event Processor (IEP) Vitria M3O Analytic Server & M3O Operations Book Realtime Monitoring RTM Analyzer Informatica Rulepoint Starview Smart Enterprise Platform Microsoft StreamInsight Axway Synchrony Sentinel West Global Vantify IBM WebSphere Business Events SL RTView

Das im Forschungsumfeld häufig erwähnte Event Processing Tool AMiT (Active Middleware Technology)4 von IBM wird in dieser Marktübersicht nicht untersucht, da es sich hierbei um ein Forschungsprodukt handelt, zu dem kein Produktblatt und nur wenig Informationen verfügbar sind.

Weitere Informationen unter https://www.research.ibm.com/haifa/dept/services/soms_ebs.html

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Marktübersicht

2.3.1

Sybase Aleri Streaming Platform / CEP Name des Anbieters

Sybase

Name des Produktes

Aleri Streaming Platform / CEP

Website

http://www.sybase.com/products/financialservicessolutions/ complex-event-processing

Unterstützte Betriebssysteme

Windows, Linux, Solaris

Lizenztyp

Kommerziell

Softwareart

Komplettsystem

Branchenfokus

Keiner, aber Financial Services Solution, RFID, CRM und Telekommunikation explizit genannt

Verbreitung

Stark verbreitet (vgl. [11] - gemeinsam mit Coral8, das mittlerweile in Sybase CEP übergegangen ist)

Referenzkunden

Commerzbank, Barclays, ING

Event Stream Processing

Complex Event Processing

EPL Sprachtyp

Datenstromorientiert

Entwicklungsumgebung für EPL

Graphische Modellierungstools für EPL

Ja (Aleri Studio) / Nein (CEP Studio)

Debugging und Simulation

Event Monitor

Dashboard

Ja (SL RTView lizenziert)

Graphische Modellierungstools für Dashboard

Event Datenbank

Nein

Export von Events für statistische Zwecke

Auswertungs- und Analysetools

ESB-Anbindung

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Marktübersicht

Beschreibung der Event Processing Engine Sybase hat neben der Aleri Streaming Platform die ehemalige Coral8 CEPEngine (unter dem Namen Sybase CEP) in ihre Produktpalette integriert, die früher als eigenständige Produkte auf dem Markt angeboten wurden. Bei der Aleri Streaming Platform stehen Adapter für verschiedene Messagingsysteme (z.B. TIBCO Rendezvous, IBM WebSphere MQ und JMS), Datenbanken (via ODBC und JDBC), Sockets, Dateien, SMTP, XML, CSV und weitere zur Verfügung, insbesondere auch spezielle Adapter für Finanzmarktdaten. Mittels APIs für C++, Java und .NET können auch eigene Adapter entwickelt werden. Auch Sybase CEP stellt ähnlich viele Adapter zur Verfügung wie die Aleri Streaming Platform. Zudem können ebenfalls eigene Adapter mit C/C++, C#, Java, Perl und Python entwickelt werden. Die Verarbeitungsgeschwindigkeit wird mit einigen 100.000 Events (Aleri Streaming Platform) bis zu einer Million Events (Sybase CEP) pro Sekunde angegeben. Die Reaktionszeit soll dabei im Millisekundenbereich liegen. Für die Anwendung auf dem Kapitalmarkt ist eine Integration mit der Marktdatenplattform Sybase RAP möglich, einer auf einen hochvolumigen Durchsatz mit mehr als 100.000 Nachrichten pro Sekunde spezialisierten Lösung, die Echtzeitverarbeitung und analytische Funktionen ermöglicht. Für die Administration steht eine graphische Konsole zur Verfügung. Beschreibung der Event Processing Language Für die Aleri Streaming Engine kommt die sogenannte Aleri SQL zum Einsatz, die eine Real-Time Erweiterung für SQL zur Verfügung stellt. Daneben kann die Skriptsprache Aleri SPLASH verwendet werden, die eine Java-ähnliche Syntax besitzt. Im Aleri Studio können Event Processing Rules zudem auch graphisch modelliert werden (vgl. Abbildung 25). Die für die Sybase CEP Engine verwendete Continuous Computation Language (CCL) ist ebenfalls SQL-basiert mit den erforderlichen Erweiterungen für kontinuierliche Datenanfragen. Ein BPEL-to-CCL-Compiler wird für die Verarbeitung von in BPEL dargestellten Geschäftsprozessen eingesetzt. Für die Entwicklung

Abbildung entnommen aus http://www.sybase.com/files/Data_Sheets/Sybase_Aleri_StreamingPlatform_ds.pdf

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Marktübersicht

steht eine Eclipse-basierte IDE zur Verfügung (Sybase CEP Studio), die allerdings keine graphische Modellierung vorsieht. Abbildung 2: Modellierung mit dem Sybase Aleri Studio

Beschreibung des Dashboards Mit Sybase Dashboard, einer Komponente, welche die Dashboardlösung SL RTView (siehe Abschnitt 2.3.21) lizensiert, können individuelle Dashboards graphisch modelliert werden. Es steht eine Vielzahl von verschiedenen graphischen und textuellen Darstellungskomponenten zur Verfügung, unter anderem Torten-, Balken- und Liniendiagramme. Die Selektion und Filterung von Daten durch den Endbenutzer ist innerhalb der Anwendung möglich. Beschreibung der Ausgabe und Reportingfunktionen Aleri bietet ein Datenbank-Interface nach außen hin an, so dass als von externen Funktionen als In-Memory-Datenbank genutzt werden kann. Der Zugriff auf die Datenströme erfolgt dabei über JDBC und ODBC.

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2.3.2

Marktübersicht

Progress Apama Name des Anbieters

Progress

Name des Produktes

Apama

Website

http://web.progress.com/de/apama/index.html

Unterstützte Betriebssysteme

Windows, Linux, Solaris

Lizenztyp

Kommerziell

Softwareart

Komplettsystem

Branchenfokus

Keiner, aber insbesondere für Trading, Location-Based Services und Logistik geeignet

Verbreitung

Sehr stark verbreitet, ca. 20% Marktanteil bei CEP Software im Jahr 2008 (vgl. [12])

Referenzkunden

Deutsche Bank, ABN Amro, SEB

Event Stream Processing

Complex Event Processing

EPL Sprachtyp

Imperativ

Entwicklungsumgebung für EPL

Graphische Modellierungstools für EPL

Debugging und Simulation

Event Monitor

Dashboard

Ja (SL RTView lizenziert)

Graphische Modellierungstools für Dashboard

Event Datenbank

Export von Events für statistische Zwecke

Auswertungs- und Analysetools

ESB-Anbindung

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Marktübersicht

Beschreibung der Event Processing Engine Die Event Processing Engine wird vom Anbieter als Correlator bezeichnet. Das Apama Integration Adapter Framework (IAF) stellt die Anbindung der Architektur an Eventquellen und -senken sicher. Neben einigen finanzmarktspezifischen Datenformaten kann IAF auch mit ODBC/JDBC- und KDB+Datenbankanbindungen sowie RFID-Signalen umgehen und beherrscht auch verschiedene Nachrichtentransportprotokolle wie TCP, UDP, CORBA, Java RMI und ESB-Anbindungen (JMS und TIBCO Rendezvous). Sollte dies nicht ausreichen, können mittels einer API auch individuelle Adapter in Java, C oder C++ entwickelt werden. Die Verarbeitungsgeschwindigkeit des Correlators wird mit mehreren 10.000 Events pro Sekunde angegeben, während die Reaktionszeit im Sub-Millisekundenbereich liegen soll. Eine Steigerung der Skalierung ist durch Parallelschaltung möglich. Für die Administration steht eine graphische Konsole zur Verfügung. Beschreibung der Event Processing Language Für die Definition von Event Processing Rules wird die imperative Skriptsprache MonitorScript genutzt. Daneben kann alternativ auch Java verwendet werden. Mit dem Apama Studio steht eine Eclipse-basierte Entwicklungsumgebung zur Verfügung, mit der auch eine graphische Modellierung möglich ist (vgl. Abbildung 36), wobei eine interne Transformation in MonitorScript vorgenommen wird. Auch werden Debugging- und Profiling-Funktionalitäten bereitgestellt. Abbildung 3: Entwicklung mit dem Progress Apama Studio

Abbildung entnommen aus http://web.progress.com/docs/datasheets/apama/Apama_EventModeler.pdf

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Marktübersicht

Beschreibung des Dashboards Mit Hilfe des Apama Dashboard Builders, der die Dashboardlösung SL RTView (siehe Abschnitt 2.3.21) lizensiert, können individuelle Dashboards graphisch modelliert werden. Es stehen etwa 120 verschiedene Komponenten (zum Beispiel Zähler oder vielfältige Diagrammtypen) zur Verfügung, die von der Event Processing Engine übergebene Events in Echtzeit darstellen können. Daten können dabei auch gefiltert, aggregiert und konvertiert werden. Die Anzeige ist sowohl im Client als auch online über einen Webbrowser möglich. Ein beispielhaftes Apama Dashboard ist in Abbildung 47 dargestellt. Abbildung 4: Modellierung mit dem Progress Apama Dashboard Builder

Beschreibung der Ausgabe und Reportingfunktionen Events können in der Datenbank, dem so genannten Event Store, abgelegt und mit Hilfe der im Research Studio enthaltenen Analysewerkzeuge ausgewertet werden.

Abbildung entnommen aus http://web.progress.com/de/apama/dashboard-builder.html

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Marktübersicht

2.3.3

TIBCO BusinessEvents & Spotfire Name des Anbieters

TIBCO

Name des Produktes

BusinessEvents (Event Processing Engine) & Spotfire (Dashboard)

Website

http://www.tibco.com/products/businessoptimization/complex-event-processing/businessevents

Unterstützte Betriebssysteme

Windows, Linux, Solaris, HP UX

Lizenztyp

Kommerziell

Softwareart

Komplettsystem

Branchenfokus

Keiner, aber Produktion, Verkauf, Verteidigung und Gesundheit explizit genannt

Verbreitung

Sehr stark verbreitet, ca. 40% Marktanteil bei CEP Software im Jahr 2008 (vgl. [12])

Referenzkunden

Air France, Vodafone, Markant

Event Stream Processing

Complex Event Processing

EPL Sprachtyp

Regelbasiert

Entwicklungsumgebung für EPL

Graphische Modellierungstools für EPL

Debugging und Simulation

K.A.

Event Monitor

Dashboard

Ja (Spotfire)

Graphische Modellierungstools für Dashboard

Ja (Spotfire)

Event Datenbank

Export von Events für statistische Zwecke

Auswertungs- und Analysetools

K.A.

ESB-Anbindung

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Marktübersicht

Beschreibung der Event Processing Engine Als Adapter werden Web Services und ESB-Implementationen wie JMS und TIBCO Rendezvous unterstützt. Ferner stehen Datenbankanbindungen über JDBC zur Verfügung. Mehrere Event Processing Engines können zur Erhöhung der Verarbeitungsgeschwindigkeit parallel geschaltet werden. Für die Administration steht eine graphische Konsole zur Verfügung. Beschreibung der Event Processing Language Es kommt eine SQL-ähnliche Syntax als Grundlage für die EPL zum Einsatz. Assistenten helfen Business Usern bei der Erstellung entsprechender Regeln. Beschreibung des Dashboards Mit Hilfe der TIBCO Spotfire Komponente können Events visualisiert werden. Es handelt sich dabei um eine eigene Analyse- und Visualisierungskomponente, die allerdings an TIBCO BusinessEvents angebunden werden kann. Es kann dabei auf eine Vielzahl an unterschiedlichen Diagrammtypen zurückgegriffen werden, unter anderem Graphen, Torten-, Balken- und Liniendiagramme, Karten usw. Die Dashboards können graphisch modelliert werden. Abbildung 58 zeigt ein exemplarisches TIBCO Spotfire Dashboard. Abbildung 5: Exemplarisches TIBCO Spotfire Dashboard

Abbildung entnommen aus http://spotfire.tibco.com/products/spotfire-professional/exploratory-data-analysis.aspx

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Markt端bersicht

Beschreibung der Ausgabe und Reportingfunktionen Events k旦nnen in einer Datenbank abgelegt werden und damit f端r beliebige Auswertungen weiterverwendet werden.

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2.3.4

Marktübersicht

ruleCore CEP Server Name des Anbieters

ruleCore

Name des Produktes

CEP Server

Website

http://www.rulecore.com/

Unterstützte Betriebssysteme

Alle (Software as a Service)

Lizenztyp

Kommerziell

Softwareart

Event Processing Engine

Branchenfokus

Keiner, aber Mobile Asset Tracking (Tracking von Fahrzeugen, GPSGeräten und Handys) als wichtiges Anwendungsgebiet genannt

Verbreitung

K.A.

Referenzkunden

K.A.

Event Stream Processing

Complex Event Processing

EPL Sprachtyp

Regelbasiert

Entwicklungsumgebung für EPL

Nein

Graphische Modellierungstools für EPL

Nein

Debugging und Simulation

Event Monitor

Nein

Dashboard

Nein

Graphische Modellierungstools für Dashboard

Nein

Event Datenbank

Nein

Export von Events für statistische Zwecke

Auswertungs- und Analysetools

Nein

ESB-Anbindung

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Marktübersicht

Beschreibung der Event Processing Engine Die Nutzung des ruleCore CEP Servers wird als Dienst über das Internet (Software as a Service) angeboten. Zudem können durch ein sogenanntes OEM Kit eigene, verteilte Anwendungen entwickelt werden, die auf dem ruleCore CEP Server basieren. Adapter sind unter anderem für JMS, Web Services und REST vorhanden. Sämtliche ein- und ausgehenden Events werden in XML dargestellt. Das Modul für die Aufnahme und Ausgabe von Events basiert auf dem Open Source Enterprise Service Bus Mule ESB. Die Event Processing Engine kann auf mehrere Server verteilt werden, so dass eine skalierbare Anwendung möglich ist. Beschreibung der Event Processing Language Die von ruleCore verwendete deklarative Abfragesprache Reakt ist eine regelbasierte EPL, die auf XML basiert. Eine Entwicklungsumgebung ist nicht vorgesehen, allerdings vertreibt ruleCore unter dem Namen FleetNotice eine Lösung für das Echtzeit-Tracking von Fahrzeugflotten, die auf dem ruleCore CEP Server basiert und eine webbasierte Benutzerschnittstelle für die Regeldefinition basierend auf Formularen bereitstellt. Diese kann auch generisch für die Erstellung von Event Processing Rules für den ruleCore CEP Server genutzt werden.

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2.3.5

Marktübersicht

Truviso Continuous Analytics Name des Anbieters

Truviso

Name des Produktes

Continuous Analytics

Website

http://www.truviso.com/continuous-analyticstechnology.php

Unterstützte Betriebssysteme

Linux

Lizenztyp

Kommerziell

Softwareart

Komplettsystem

Branchenfokus

Keiner, aber Web Analytics, Advertizing Analytics, Video Analytics sowie Trading explizit genannt

Verbreitung

K.A.

Referenzkunden

K.A.

Event Stream Processing

Complex Event Processing

Nein

EPL Sprachtyp

Datenstromorientiert

Entwicklungsumgebung für EPL

Graphische Modellierungstools für EPL

K.A.

Debugging und Simulation

K.A.

Event Monitor

K.A.

Dashboard

Graphische Modellierungstools für Dashboard

Event Datenbank

Export von Events für statistische Zwecke

Auswertungs- und Analysetools

ESB-Anbindung

Nein

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Marktübersicht

Beschreibung der Event Processing Engine Als Adapter werden JMS, SOAP, REST, XML, CSV und Textdateien mit Rohdaten unterstützt sowie Datenbankanbindungen über JDBC. Die so genannte TruSQL Engine verarbeitet sowohl Datenströme in Echtzeit, als auch persistierte Daten, so dass sowohl historische als auch vorausschauende Analysen ermöglicht werden. Der Hersteller wirbt mit einer Verarbeitungsperformance von 500.000 Datensätzen pro Sekunde. Beschreibung der Event Processing Language Als Event Processing Language kommt SQL zum Einsatz, die für kontinuierliche Datenanfragen erweitert wurde, so dass sich Zeit- und Datenfenster auf den Eventströmen ausdrücken lassen. Kontinuierliche Datenanfragen erzeugen weitere auswertbare Datenströme. Beschreibung des Dashboards Das so genannte TruView Framework ermöglicht die Erstellung von anpassbaren Dashboards, die als Webanwendungen auf Adobe Flex basieren und anhand der kontinuierlichen Datenanfragen in Echtzeit aktualisiert werden. Beschreibung der Ausgabe und Reportingfunktionen Neben der Visualisierung von Daten in einem Dashboard sind auch Alarme in Form von SMS, E-Mail oder per SNMP möglich und es können andere Systeme getriggert werden. Eine Reportingfunktionalität ist vorhanden, wird allerdings nicht näher beschrieben.

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2.3.6

Marktübersicht

UC4 Decision & UC4 Insight Name des Anbieters

UC4 Software

Name des Produktes

UC4 Decision (Event Processing Engine) & UC4 Insight (Dashboard)

Website

http://www.uc4.com/de/produkte-loesungen/predictivepattern-engine/uc4-decision.html

Unterstützte Betriebssysteme

Windows

Lizenztyp

Kommerziell

Softwareart

Komplettsystem

Branchenfokus

Keiner, aber Intelligent Service Automation, Application Performance Assurance und Service Level Management beispielhaft als Anwendungsgebiete genannt

Verbreitung

Stark verbreitet (vgl. [11])

Referenzkunden

SBB, T-Systems

Event Stream Processing

Complex Event Processing

EPL Sprachtyp

Regelbasiert

Entwicklungsumgebung für EPL

Graphische Modellierungstools für EPL

Debugging und Simulation

Event Monitor

Dashboard

Ja (UC4 Insight)

Graphische Modellierungstools für Dashboard

Ja (UC4 Insight)

Event Datenbank

Export von Events für statistische Zwecke

Auswertungs- und Analysetools

ESB-Anbindung

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Marktübersicht

Beschreibung der Event Processing Engine UC4 Decision besitzt eine skalierbare Event Processing Engine. Adapter sind für MSMQ (Microsoft Message Queuing Service), IBM WebSphere MQ, TIBCO Rendezvous, JMS, Web Services und Sockets vorgesehen. Zudem können Dateien, POP3-Nachrichten und RSS-Feeds ausgelesen und als Events genutzt werden. Datenbankanbindungen existieren für Microsoft SQL Server, IBM DB2, Oracle, MySQL und ODBC. Die Entwicklung eigener Adapter ist ebenfalls möglich. Die Verarbeitungsgeschwindigkeit wird mit mehreren Tausend Events pro Sekunde angegeben. Für die Administration steht eine graphische Konsole zur Verfügung. Zudem können vordefinierte Szenarien mit dem Simulation Studio simuliert und getestet werden inklusive der Visualisierung auf einem Real-Time Dashboard. Beschreibung der Event Processing Language Das Modelling Studio sieht die graphische Modellierung von Regeln, Eventstrukturen und -korrelationen vor. Die Code-basierte Programmierung in einer EPL ist nicht vorgesehen. Abbildung 6 zeigt beispielhaft die Modellierungsumgebung von UC4 Decision. Abbildung 6: Modellierung mit UC4 Decision

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Marktübersicht

Beschreibung des Dashboards Mit UC4 Insight steht ein Real-Time Dashboard zur Verfügung, welches als eigenständiges Produkt auch für Business Intelligence und weiterführende Analysen, beispielsweise Fehler-Ursachen-Analysen, eingesetzt werden kann. Das Dashboard ist ausgerichtet auf die Visualisierung von Events und besitzt somit neben verschiedenen Diagrammtypen wie Punkt-, Linien- oder Treppendiagrammen auch Visualisierungsmöglichkeiten für Event-Cluster und 3D-EventTunnel. Die beispielhafte Darstellung eines Event Tunnels mit UC4 Insight ist in Abbildung 7 dargestellt. Abbildung 7: Beispielhafte Event Tunnel-Darstellung mit UC4 Insight

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Marktübersicht

2.3.7

JBoss Drools Fusion Name des Anbieters

JBoss

Name des Produktes

Drools Fusion

Website

http://www.jboss.org/drools/drools-fusion.html

Unterstützte Betriebssysteme

Alle mit Java Runtime

Lizenztyp

Open Source

Softwareart

Event Processing Engine

Branchenfokus

Keiner, aber Trading und Bezahlsysteme als beispielhafte Anwendungsgebiete genannt

Verbreitung

Drools 5.0 ca. 2.000 Downloads

Referenzkunden

K.A.

Event Stream Processing

Complex Event Processing

EPL Sprachtyp

Regelbasiert

Entwicklungsumgebung für EPL

Graphische Modellierungstools für EPL

Nein

Debugging und Simulation

Event Monitor

Nein

Dashboard

Nein

Graphische Modellierungstools für Dashboard

Nein

Event Datenbank

Nur Anbindung

Export von Events für statistische Zwecke

Auswertungs- und Analysetools

Nein

ESB-Anbindung

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Marktübersicht

Beschreibung der Event Processing Engine Drools ist eine sogenannte Business Logic Integration Plattform, die als Open Source-Produkt der Apache Software License (ASL) unterliegt. Sie besteht aus den vier Komponenten Guvnor (Knowledge Repository), Expert (Geschäftsregelengine), Flow (Geschäftsprozessengine) und Fusion (Event Processing Engine). Drools Fusion kann zusammen mit den anderen Komponenten verwendet werden, was allerdings nicht erforderlich ist. Durch die Integration von Drools Fusion mit dem Integration Framework Apache Camel steht eine Vielzahl von Eingabeformaten und Transportprotokollen für Events zur Verfügung. Unter anderem werden HTTP, JMS, Apache ActiveMQ, JBI, Apache MINA und verschiedene Datenformate, wie beispielsweise CSV, JSON (JavaScript Object Notation), XML, SOAP und JAXB (Java Architecture for XML Binding), unterstützt. Drools Fusion bietet zudem eine Integration mit dem Spring und dem OSGi Framework an. Beschreibung der Event Processing Language Die verwendete EPL ist eine deklarative Sprache, die Produktionsregeln auf Events anwenden kann. Für die Entwicklung der Regeln steht eine Eclipsebasierte IDE zur Verfügung, die in Abbildung 89 dargestellt ist. Abbildung 8: Entwicklung mit JBoss Drools

Abbildung entnommen aus http://www.jboss.org/drools/drools-fusion.html

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Marktübersicht

2.3.8

Oracle EDA Suite Name des Anbieters

Oracle

Name des Produktes

EDA Suite

Website

http://www.oracle.com/us/technologies/soa/edasuite/index.html

Unterstützte Betriebssysteme

Windows, Linux, Solaris, HP-UX, AIX

Lizenztyp

Kommerziell

Softwareart

Komplettsystem

Branchenfokus

Keiner, aber Trading, Telekommunikation, Handel, Produktion und Verwaltung explizit genannt

Verbreitung

Sehr stark verbreitet (vgl. [11])

Referenzkunden

Monster.com, NH Hotels

Event Stream Processing

Complex Event Processing

EPL Sprachtyp

Datenstromorientiert

Entwicklungsumgebung für EPL

Graphische Modellierungstools für EPL

Debugging und Simulation

Event Monitor

Dashboard

Graphische Modellierungstools für Dashboard

Event Datenbank

Export von Events für statistische Zwecke

Auswertungs- und Analysetools

ESB-Anbindung

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Marktübersicht

Beschreibung der Event Processing Engine Oracle CEP basierte ehemals auf der Esper Event Processing Engine, verwendet mittlerweile aber eine eigene Engine. Als Adapter werden JMS und HTTP sowohl für eingehende als auch ausgehende Events unterstützt. Eine Datenbankanbindung kann über JDBC realisiert werden. Für die Entwicklung eigener Adapter werden entsprechende APIs bereitgestellt. In Bezug auf Hochverfügbarkeit ist ein Clustering von CEP-Instanzen möglich. Auch ein ausfallsicherer, verteilter Datencache kann mittels Oracle Coherence zur Verfügung gestellt werden. Die Antwortzeit gibt Oracle im Mikrosekundenbereich an. Für die Administration steht eine graphische Konsole zur Verfügung. Beschreibung der Event Processing Language Die als Oracle Continuous Query Language (CQL) bezeichnete Programmiersprache ist SQL-basiert. Eine auf Eclipse aufsetzende Entwicklungsumgebung wird für die Entwicklung bereitgestellt, mit welcher eine graphische Modellierung der CQL möglich ist (vgl. Abbildung 910). Mit Hilfe von mitgelieferten Assistenten verspricht Oracle eine schnelle Entwicklung EDA-basierter Anwendungen. Abbildung 9: Modellierung mit der Oracle EDA Suite

Abbildung entnommen aus http://download.oracle.com/docs/cd/E14571_01/doc.1111/e14476/overview.htm

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Marktübersicht

Beschreibung des Dashboards Der CEP Visualizer dient zur Anzeige von Events und kann sowohl von Entwicklern als auch von Administratoren und Endbenutzern verwendet werden. Die Komponente setzt auf Adobe Flex auf und kann damit über das Web genutzt werden. Für ein weiterführendes Monitoring bietet Oracle eine Komponente für Business Activity Monitoring (BAM) an, die über vielfältige Möglichkeiten zur Anzeige von Events verfügt. Sie kann über JMS, JCA oder Web Services angebunden werden. Eine Vielzahl von Diagrammtypen wird unterstützt, unter anderem Torten- und Balkendiagramme, sowie Zähler. Oracle BAM ist eine webbasierte Anwendung, die Nutzung der BAM-Komponente ist derzeit allerdings nur mit dem Microsoft Internet Explorer möglich. Abbildung 1011 zeigt ein exemplarisches Oracle BAM Dashboard. Abbildung 10: Exemplarisches Oracle BAM Dashboard

Beschreibung der Ausgabe und Reportingfunktionen Events können in einer Datenbank abgelegt werden und damit für beliebige Auswertungen weiterverwendet werden.

Abbildung entnommen aus http://www.oracle.com/technetwork/middleware/bam/overview/bam-1.pdf

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2.3.9

Marktübersicht

EsperTech Esper Name des Anbieters

EsperTech

Name des Produktes

Esper (Event Processing Engine) & EsperHQ (Dashboard)

Website

http://esper.codehaus.org/

Unterstützte Betriebssysteme

Windows, Linux, Solaris, AIX

Lizenztyp

Open Source (Event Processing Engine) / Kommerziell (Enterprise Edition und zusätzliche Komponenten)

Softwareart

Komplettsystem

Branchenfokus

Keiner, aber Trading, RFID und CRM explizit genannt

Verbreitung

Stark verbreitet (vgl. [11])

Referenzkunden

ActiveEndpoints, AeroScout, Swisscom

Event Stream Processing

Complex Event Processing

EPL Sprachtyp

Datenstromorientiert

Entwicklungsumgebung für EPL

Ja (Enterprise Edition)

Graphische Modellierungstools für EPL

Ja (Enterprise Edition)

Debugging und Simulation

Ja (Enterprise Edition)

Event Monitor

Ja (Enterprise Edition)

Dashboard

Ja (Enterprise Edition)

Graphische Modellierungstools für Dashboard

Ja (Enterprise Edition)

Event Datenbank

Ja (Enterprise Edition)

Export von Events für statistische Zwecke

Ja (Enterprise Edition)

Auswertungs- und Analysetools

Nein

ESB-Anbindung

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Marktübersicht

Beschreibung der Event Processing Engine Die Java-basierte Event Processing Engine ist unter einer Open Source-Lizenz (GPL V2) erhältlich und kann somit frei heruntergeladen und verwendet werden. Es ist auch eine Enterprise Edition mit erweiterten Funktionalitäten verfügbar. Mitgelieferte Adapter unterstützen JMS (inbound und outbound), JDBC und CSV sowie .NET, XML und Java Beans. Desweiteren können auch Oracle, MySQL und Microsoft SQL Datenbanken angebunden werden. Eigene Adapter können mit Hilfe eines API selbst erstellt werden. Die EsperHA-Komponente erweitert Esper im Hinblick auf Hochverfügbarkeit (Caching, Clustering, Hot-Backup). Beschreibung der Event Processing Language Die EPL verwendet eine SQL-ähnliche Syntax. In der Open Source-Variante ist keine eigene Entwicklungsumgebung für die Erstellung der Statements vorgesehen. Die Enterprise Edition hingegen bietet eine Formular-basierte Designkomponente, einen Expression Builder sowie eine graphische Komponente zur Darstellung von definierten Event Processing Rules und derer Abhängigkeiten. Beschreibung des Dashboards Die Dashboardkomponente EsperHQ ist webbasiert und setzt auf Adobe Flex auf. Mit Hilfe dieser kostenpflichtigen Applikation können so genannte Eventlets in einer konfigurierbaren Umgebung graphisch dargestellt werden. Abbildung 1112 zeigt ein beispielhaftes EsperHQ Dashboard. Abbildung 11: Beispielhaftes EsperHQ Dashboard

Es werden Torten-, Linien- und Balkendiagramme sowie Tachometer, Zähler und einige andere Diagrammtypen, wie beispielsweise die Darstellung von iden-

Abbildung entnommen aus http://www.espertech.com/resources/sd_esperhqscreenshots.html

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Marktübersicht

tifizierten Events im Zeitablauf, bereitgestellt, die mit Events verbunden werden können. Assistenten unterstützen auf Wunsch bei der Modellierung von Dashboards. Alternativ kann auch ein Code-Editor verwendet werden. Beschreibung der Ausgabe und Reportingfunktionen In der Enterprise Edition bietet Esper einen JDBC Server Endpoint an, so dass von beliebigen Analyse- und Reportinganwendungen in Echtzeit auf die kontinuierlichen Eventabfragen bzw. Eventströme zugegriffen werden kann. Dies ist sowohl lokal als auch per Remote-Zugriff möglich.

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2.3.10 Event Zero Event Processing Network Name des Anbieters

Event Zero

Name des Produktes

Event Processing Network

Website

http://www.eventzero.com/Solutions/EDA.aspx

Unterstützte Betriebssysteme

Alle mit Java Runtime

Lizenztyp

Kommerziell

Softwareart

Komplettsystem

Branchenfokus

Keiner

Verbreitung

K.A.

Referenzkunden

K.A.

Event Stream Processing

Complex Event Processing

EPL Sprachtyp

K.A.

Entwicklungsumgebung für EPL

Nein

Graphische Modellierungstools für EPL

Debugging und Simulation

Event Monitor

Dashboard

Graphische Modellierungstools für Dashboard

Event Datenbank

Export von Events für statistische Zwecke

Auswertungs- und Analysetools

ESB-Anbindung

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Marktübersicht

Beschreibung der Event Processing Engine Event Zero stellt mehr als 60 mitgelieferte Adapter zur Verfügung, mit denen Events an die Event Processing Engine übergeben werden können. Neben verschiedenen ESB-Implementationen (TIBCO Rendezvous, IBM WebSphere MQ, Progress SonicMQ, Apache ActiveMQ, JBoss ESB, Mule, JMS) und InternetProtokollen (HTTP, SMTP, Web Services, XML) werden auch CSV, CORBA und DCOM unterstützt. Datenbanken können über JDBC und ODBC angebunden werden. Die Verarbeitungsgeschwindigkeit wird von Event Zero mit »Milliarden Events pro Tag« angegeben. Für die Administration steht eine graphische Konsole zur Verfügung. Beschreibung der Event Processing Language Die Regeln werden mit einem Assistenten definiert (vgl. Abbildung 1213). Eine direkte, Code-basierte Definition von Regeln ist nicht vorgesehen. Abbildung 12: Event Zero Administrationsund Entwicklungstool

Beschreibung des Dashboards Event Zero stellt eine Anzahl von Templates für die Gestaltung von Dashboards bereit. Es können sowohl Events in Echtzeit dargestellt werden, als auch eine

Abbildung entnommen aus http://www.eventzero.com/technology/administrator.aspx

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Analyse historischer Daten vorgenommen werden, wobei mittels Drill-DownAnalysen die Aggregationsstufe variiert werden kann. Die Gestaltung von Dashboards erfolgt über Widgets, wobei folgende Diagrammtypen für die Visualisierung von Events bereitgestellt werden: Fortschrittsbalken, Zähler, Linien-, Punkt- und Balkendiagramme. Die Darstellung erfolgt in einem Webbrowser. Abbildung 1314 stellt ein beispielhaftes Event Zero Dashboard dar. Abbildung 13: Beispielhaftes Event Zero Dashboard

Beschreibung der Ausgabe und Reportingfunktionen Mittels eines mitgelieferten Reportgenerators können Reports aus den Daten erstellt und als PDF oder HTML auch online publiziert werden.

Abbildung entnommen aus http://www.eventzero.com/technology/perspective.aspx

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Marktübersicht

2.3.11 StreamBase Event Processing Platform Name des Anbieters

StreamBase

Name des Produktes

Event Processing Platform

Website

http://www.streambase.com/products-home.htm

Unterstützte Betriebssysteme

Windows, Linux

Lizenztyp

Kommerziell

Softwareart

Komplettsystem

Branchenfokus

Fokus auf Trading und Verteidigung, Produkt aber auch für andere Zwecke einsetzbar

Verbreitung

Stark verbreitet (vgl. [11])

Referenzkunden

BNY ConvergEx Group

Event Stream Processing

Complex Event Processing

EPL Sprachtyp

Datenstromorientiert

Entwicklungsumgebung für EPL

Graphische Modellierungstools für EPL

Debugging und Simulation

Event Monitor

Dashboard

Nein

Graphische Modellierungstools für Dashboard

Nein

Event Datenbank

Export von Events für statistische Zwecke

Auswertungs- und Analysetools

Nein

ESB-Anbindung

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Marktübersicht

Beschreibung der Event Processing Engine Die Event Processing Engine stellt eine Vielzahl von mitgelieferten Adaptern zur Verfügung. Neben mehreren finanzmarktspezifischen Formaten können auch CSV, IBM WebSphere MQ, JMS, HTTP und Twitter-Daten verarbeitet werden. Datenbankanbindungen existieren für JDBC, Oracle, MySQL und Microsoft SQL. Mittels einer API für Java, C#, C++ und Python können eigene Adapter erstellt werden. Für die Visualisierung ist die Ausgabe über .NET, Java Swing oder Microsoft Excel möglich. Die Verarbeitungsgeschwindigkeit wird mit etwa 500.000 Events pro Sekunde angegeben. Die Simulation von Events (zum Beispiel zur Fehlersuche) ist möglich. Für die Administration steht eine graphische Konsole zur Verfügung. Beschreibung der Event Processing Language Die StreamSQL genannte EPL von StreamBase setzt auf SQL auf. Für die Entwicklung steht eine Eclipse-basierte IDE zur Verfügung. StreamBase Studio erlaubt neben der Code-basierten Entwicklung auch die graphische Modellierung von Regeln und Abfragen mit StreamSQL EventFlow (vgl. Abbildung 1415). Ein Debugger ist ebenfalls enthalten. Abbildung 14: Modellierung mit dem StreamBase Studio

Abbildung entnommen aus http://www.streambase.com/products-StreamBaseStudio.htm

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Marktübersicht

2.3.12 Open ESB Intelligent Event Processor (IEP) Name des Anbieters

Open ESB (Oracle)

Name des Produktes

Intelligent Event Processor (IEP)

Website

https://open-esb.dev.java.net/IEPSE.html

Unterstützte Betriebssysteme

Alle mit Java Runtime

Lizenztyp

Open Source

Softwareart

Event Processing Engine

Branchenfokus

Keiner

Verbreitung

K.A.

Referenzkunden

K.A.

Event Stream Processing

Complex Event Processing

EPL Sprachtyp

Datenstromorientiert

Entwicklungsumgebung für EPL

Ja (NetBeans IDE)

Graphische Modellierungstools für EPL

Ja (NetBeans IDE)

Debugging und Simulation

Nein

Event Monitor

Nein

Dashboard

Nein

Graphische Modellierungstools für Dashboard

Nein

Event Datenbank

Ja (Java DB)

Export von Events für statistische Zwecke

Auswertungs- und Analysetools

Nein

ESB-Anbindung

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Marktübersicht

Beschreibung der Event Processing Engine Der Intelligent Event Processor (IEP) ist ein Teil des Open ESB Projektes, das als Open Source-Produkt der Common Development and Distribution License (CDDL) unterliegt. Dieses ist wiederum stark mit der Java CAPS Plattform für SOA verbunden ist. Die Pflege des Projektes ging mit der Übernahme von Sun an Oracle über. Im Rahmen des Open ESB Projektes ist auch eine BPEL Service Engine integriert. Als Adapter können alle von Open ESB unterstützten Anbindungen verwendet werden, unter anderem JMS, SOAP, XML, HTTP, FTP und JBI. Beschreibung der Event Processing Language Als EPL wird die Continuous Query Language (CQL) verwendet, die auch in der Oracle EDA Suite zum Einsatz kommt (siehe Abschnitt 2.3.8). Mit einem Plugin für die NetBeans IDE kann eine graphische Entwicklung von Event Processing Rules durchgeführt werden (vgl. Abbildung 1516). Abbildung 15: Elemente für die Entwicklung mit Open ESB IEP

Abbildung entnommen aus https://open-esb.dev.java.net/kb/60/ep-iepse-devguide.html

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Marktübersicht

2.3.13 Vitria M3O Analytic Server & M3O Operations Book Name des Anbieters

Vitria

Name des Produktes

M3O Analytic Server (Event Processing Engine) & M3O Operations Book (Dashboard)

Website

http://www.vitria.com/products/m3o-products/m3oanalytic-server/

Unterstützte Betriebssysteme

Windows, Linux, Solaris, HP-UX

Lizenztyp

Kommerziell

Softwareart

Komplettsystem

Branchenfokus

Keiner, aber Verbreitung in Telekommunikation, Energie und Versorger, Finanzdienstleistungen und Versicherungen

Verbreitung

K.A.

Referenzkunden

TXU Energy, R Cable Galicia, Andorra Telecom

Event Stream Processing

Complex Event Processing

EPL Sprachtyp

Datenstromorientiert

Entwicklungsumgebung für EPL

Graphische Modellierungstools für EPL

Debugging und Simulation

Event Monitor

Dashboard

Ja (M3O Operations Book)

Graphische Modellierungstools für Dashboard

Ja (M3O Operations Book)

Event Datenbank

Export von Events für statistische Zwecke

Auswertungs- und Analysetools

ESB-Anbindung

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Marktübersicht

Beschreibung der Event Processing Engine Als Bestandteil der Vitria M3O (Model, Manage, Monitor and Optimize) Operational Intelligence Software Suite ist der M3O Analytic Server für Complex Event Processing zuständig. Die zugrundeliegende Event Processing Engine operiert direkt auf den im XMLFormat vorliegenden Events. Adapter werden unter anderem für JMS und Web Services bereitgestellt. Die Anbindung von Datenbanken, RSS-Feeds oder Sensordaten ist ebenfalls möglich. Zur Erhöhung der Skalierbarkeit ist der Feed Server von der eigentlichen Event Processing Engine architektonisch getrennt. Events können an den M3O BPMS Server oder an beliebige Dritt-Applikationen weitergegeben werden. Für die Administration steht eine graphische Konsole zur Verfügung. Beschreibung der Event Processing Language Die Abfragesprache des M3O Analytic Server heißt StreamXQuery und verwendet eine auf der standardisierten XQuery basierende Syntax. Die Analyse von XML-basierten Event Streams kann mit SQL-Abfragen kombiniert werden. Die Abfragen selbst werden mittels des graphischen Editors M3O Query Modeler konstruiert (vgl. Abbildung 1617). Abbildung 16: Modellierung mit dem Vitria M3O Query Modeler

Abbildung entnommen aus http://www.vitria.com/wpcontent/download/Complex%20Event%20Processing%20for%20Operational%20Intelligence_3_16_10.pdf

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Marktübersicht

Beschreibung des Dashboards M3O Operations Book ist die Dashboardkomponente der M3O Operational Intelligence Software Suite. Als webbasierte Anwendung basiert M3O Operations Book auf Adobe Flex. Einige Templates für oft benötigte Diagramme werden mitgeliefert, die Konstruktion individueller Dashboards erfolgt graphisch über Widgets. Historische und Echtzeitdaten können kombiniert werden. Zur Visualisierung werden unter anderem Torten-, Balken, Linien- und Pivotdiagramme zur Verfügung gestellt. Drill-Down-Analysen können ebenfalls vorgenommen werden. Beispielhafte Dashboards zeigt Abbildung 1718. Abbildung 17: Beispielhafte Vitria M3O Operations Book Dashboards

Abbildung entnommen aus http://www.vitria.marketbright.com/resources/brochures-and-datasheets/vitria_m3o_opsbook_ds_1_09.pdf

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Marktübersicht

2.3.14 Realtime Monitoring RTM Analyzer Name des Anbieters

Realtime Monitoring GmbH

Name des Produktes

RTM Analyzer

Website

http://www.realtimemonitoring.de/index.php/de/leistungen/rtm-analyzer

Unterstützte Betriebssysteme

Alle mit Java Runtime

Lizenztyp

Kommerziell

Softwareart

Komplettsystem

Branchenfokus

Keiner, aber Trading, Produktion, Telekommunikation und Business Activity Monitoring (BAM) explizit als Anwendungsgebiete genannt

Verbreitung

K.A.

Referenzkunden

TeamBank AG

Event Stream Processing

Complex Event Processing

EPL Sprachtyp

Datenstromorientiert

Entwicklungsumgebung für EPL

Graphische Modellierungstools für EPL

Debugging und Simulation

K.A.

Event Monitor

Dashboard

Graphische Modellierungstools für Dashboard

Event Datenbank

Nein

Export von Events für statistische Zwecke

Auswertungs- und Analysetools

ESB-Anbindung

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Marktübersicht

Beschreibung der Event Processing Engine Adapter stehen für JDBC/ODBC, Files, Sockets, OPC DA, JMS, SNMP und JMX zur Verfügung. Zudem können mit einem mitgelieferten Framework auch eigene Adapter implementiert werden. Die Verarbeitungsgeschwindigkeit des RTM Analyzers wird mit einigen 100.000 Events pro Sekunde angegeben. Für die Administration steht eine graphische Konsole zur Verfügung. Beschreibung der Event Processing Language Die Abfrage von Events erfolgt durch SQL-Statements, die von der Event Processing Engine kontinuierlich ausgeführt werden. Dafür steht ein Query Editor zur Verfügung (vgl. Abbildung 1819). Alternativ besteht die Möglichkeit, Abfragen durch ein graphisches Interface zu modellieren. Abbildung 18: Entwicklung mit dem RTM Analyzer

Beschreibung des Dashboards Events können in konfigurierbaren Dashboards (Management Cockpits) dargestellt werden. Abbildung 1920 zeigt ein exemplarisches Dashboard.

19 20

Abbildung entnommen aus http://www.realtime-monitoring.de/pdfs/Manufacturing_Demo_RTM_EN.pdf Abbildung entnommen aus http://www.realtime-monitoring.de/pdfs/WhitePaper_RTM_Analyzer_EN.pdf

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Markt端bersicht

Abbildung 19: Exemplarisches RTM Analyzer Dashboard

Beschreibung der Ausgabe und Reportingfunktionen Daten k旦nnen an Datenbanken oder externe Anwendungen 端bergeben werden.

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Marktübersicht

2.3.15 Informatica Rulepoint Name des Anbieters

Informatica

Name des Produktes

Rulepoint

Website

http://www.informatica.com/de/products_services/rulepoin t_operational_intelligence/Pages/index.aspx

Unterstützte Betriebssysteme

Windows, Linux, Solaris

Lizenztyp

Kommerziell

Softwareart

Event Processing Engine

Branchenfokus

Keiner, aber Trading, Bezahlsysteme und Verteidigung als Anwendungsgebiete beispielhaft genannt

Verbreitung

K.A.

Referenzkunden

K.A.

Event Stream Processing

Complex Event Processing

EPL Sprachtyp

Regelbasiert

Entwicklungsumgebung für EPL

Graphische Modellierungstools für EPL

Debugging und Simulation

Event Monitor

Dashboard

Nein

Graphische Modellierungstools für Dashboard

Nein

Event Datenbank

Export von Events für statistische Zwecke

Auswertungs- und Analysetools

ESB-Anbindung

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Marktübersicht

Beschreibung der Event Processing Engine Mitgelieferte Adapter sind für ESB-Implementationen, Datenbanken und Files vorhanden (JDBC, Web Services, JMS, EJB, RMI, HTTP, POP3, SMTP, IMAP, FTP und XML) sowie für RSS-Feeds. Events können sowohl gelesen als auch geschrieben werden. Für die Administration steht eine graphische Konsole zur Verfügung. Die Darstellung erfolgt im Webbrowser. Endbenutzer können über die Konsole auch weitere Analysen in den berichteten Events (zum Beispiel Drill-Down) vornehmen. Historische und Echtzeitdaten können in die Analysen einbezogen werden. In Abbildung 2021 ist ein beispielhafter Real-Time Alert Manager dargestellt. Eine Visualisierungskomponente in Form eines Dashboards ist allerdings nicht vorhanden. Abbildung 20: Beispielhafter Informatica Rulepoint Alert Manager

Beschreibung der Event Processing Language Die Definition von Event Processing Rules wird entweder mittels einer regelbasierten EPL oder über Assistenten vorgenommen. Für oft verwendete Ausdrücke sind Templates verfügbar.

Abbildung entnommen aus http://www.informatica.com/INFA_Resources/ds_rulepoint_7146.pdf

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Marktübersicht

2.3.16 Starview Smart Enterprise Platform Name des Anbieters

Starview Technology

Name des Produktes

Smart Enterprise Platform

Website

http://www.starviewtechnology.com/starviewproducts.html

Unterstützte Betriebssysteme

Windows, Linux, Solaris

Lizenztyp

Kommerziell

Softwareart

Event Processing Engine

Branchenfokus

Keiner

Verbreitung

K.A.

Referenzkunden

K.A.

Event Stream Processing

Complex Event Processing

EPL Sprachtyp

Regelbasiert

Entwicklungsumgebung für EPL

Graphische Modellierungstools für EPL

Debugging und Simulation

Event Monitor

Dashboard

Nein

Graphische Modellierungstools für Dashboard

Nein

Event Datenbank

Export von Events für statistische Zwecke

Auswertungs- und Analysetools

ESB-Anbindung

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Marktübersicht

Beschreibung der Event Processing Engine Adapter werden für TCP/IP, JMX, JMS, TIBCO Rendezvous, HTTP, Comet und Dateien bereitgestellt. Datenbanken können mittels JDBC angebunden werden und es existiert ein Adapter für H2DB. Mehrere Event Processing Engines können parallel geschaltet werden. Der Simulation Server kann sowohl mit Echtzeitdaten, als auch mit historischen Daten verwendet werden. Für die Administration steht eine graphische Konsole zur Verfügung. Beschreibung der Event Processing Language Die Definition von Regeln wird mittels der StarRules Sprache durchgeführt. Die Sprache ist Agenten-orientiert und eignet sich damit auch für sehr komplexe Algorithmen. Dafür stellt Starview eine Eclipse-basierte Entwicklungsumgebung zur Verfügung. Diese enthält auch Assistenten, die auch weniger IT-erfahrenen Anwendern die Definition von Regeln erleichtern sollen (vgl. Abbildung 2122). Abbildung 21: Modellierung mit Starview

Abbildung entnommen aus http://www.starviewtechnology.com/documents/Starview%20Solutions%20White%20Paper.pdf

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Marktübersicht

2.3.17 Microsoft StreamInsight Name des Anbieters

Microsoft

Name des Produktes

StreamInsight

Website

http://www.microsoft.com/sqlserver/2008/en/us/R2complex-event.aspx

Unterstützte Betriebssysteme

Windows

Lizenztyp

Kommerziell

Softwareart

Event Processing Engine

Branchenfokus

Keiner, aber Trading, Energiewirtschaft, Health Care und Logistik beispielhaft genannt

Verbreitung

K.A.

Referenzkunden

K.A.

Event Stream Processing

Complex Event Processing

EPL Sprachtyp

Datenstromorientiert

Entwicklungsumgebung für EPL

Ja (Visual Studio)

Graphische Modellierungstools für EPL

Nein

Debugging und Simulation

Event Monitor

Nein

Dashboard

Nein

Graphische Modellierungstools für Dashboard

Nein

Event Datenbank

Ja (SQL Server)

Export von Events für statistische Zwecke

Auswertungs- und Analysetools

Nein

ESB-Anbindung

Nein

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Marktübersicht

Beschreibung der Event Processing Engine Die Verwendung von StreamInsight setzt einen Microsoft SQL Server voraus, der für die Ablage von Eventdaten eingesetzt wird. StreamInsight liefert keine vorgefertigten Adapter mit, allerdings wird auf die Verfügbarkeit von spezialisierten Adaptern bei Microsoft-Partnern hingewiesen. Eigene Adapter können mit einem bereitgestellten SDK entwickelt werden, um damit Events aus Datenbanken, Webquellen oder anderen Applikationen lesen und absetzen zu können. StreamInsight lässt die Verarbeitung von mehreren 100.000 Events pro Sekunde zu. Für die Administration steht eine graphische Konsole zur Verfügung. Beschreibung der Event Processing Language Die Abfragesprache LINQ (Language Integrated Query) ist SQL-basiert. Die Entwicklung kann im Microsoft Visual Studio vorgenommen werden. Dieses stellt alle in einer IDE üblichen Funktionalitäten zur Verfügung, beispielsweise einen (graphischen) Event Flow Debugger (vgl. Abbildung 2223). Abbildung 22: Entwicklung mit Microsoft StreamInsight

Abbildung entnommen aus http://channel9.msdn.com/learn/courses/SQL2008R2TrainingKit/SQL10R2UPD05/SQL10R2UPD05_HOL_03/Exercise-1-Working-withthe-StreamInsight-Event-Flow-Debugger/

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Marktübersicht

2.3.18 Axway Synchrony Sentinel Name des Anbieters

Axway

Name des Produktes

Synchrony Sentinel

Website

http://www.axway.com/products-solutions/psoverview/axway-synchrony/sentinel

Unterstützte Betriebssysteme

K.A.

Lizenztyp

Kommerziell

Softwareart

Event Processing Engine

Branchenfokus

Keiner, aber Netzwerk- und Geschäftsprozessüberwachung als Anwendungsgebiete genannt

Verbreitung

K.A.

Referenzkunden

Renault, Procter+Gamble, Electrolux, DB Schenker

Event Stream Processing

K.A.

Complex Event Processing

EPL Sprachtyp

K.A.

Entwicklungsumgebung für EPL

K.A.

Graphische Modellierungstools für EPL

K.A.

Debugging und Simulation

K.A.

Event Monitor

Dashboard

Nein

Graphische Modellierungstools für Dashboard

Nein

Event Datenbank

K.A.

Export von Events für statistische Zwecke

Auswertungs- und Analysetools

ESB-Anbindung

K.A.

Fraunhofer IAO Marktübersicht Real-Time Monitoring Software

Marktübersicht

Beschreibung der Event Processing Engine Synchrony Sentinel eignet sich insbesondere zur Überwachung der Axway Synchrony Plattform, kann aber auch in andere Systeme integriert werden. Mit der Universal Agent Script Facility werden Events aus verschiedenen Applikationen gesammelt. Beschreibung des Dashboards In Synchrony Sentinel wird ein personalisiertes User Interface basierend auf der Java-Technologie zur Verfügung gestellt, dessen Anzeige in einem Webbrowser erfolgt. Darauf aufbauend kann der Benutzer mittels Java eine eigene Dashboardapplikation entwickeln.

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Marktübersicht

2.3.19 West Global Vantify Name des Anbieters

West Global

Name des Produktes

Vantify

Website

http://www.westglobal.com/

Unterstützte Betriebssysteme

Windows, Linux, Unix, Solaris

Lizenztyp

Kommerziell

Softwareart

Komplettsystem

Branchenfokus

Fokus auf CRM und Netzwerküberwachung

Verbreitung

K.A.

Referenzkunden

Vodafone Ireland

Event Stream Processing

Complex Event Processing

EPL Sprachtyp

Regelbasiert

Entwicklungsumgebung für EPL

K.A.

Graphische Modellierungstools für EPL

K.A.

Debugging und Simulation

K.A.

Event Monitor

Dashboard

Graphische Modellierungstools für Dashboard

Event Datenbank

K.A.

Export von Events für statistische Zwecke

K.A.

Auswertungs- und Analysetools

ESB-Anbindung

K.A.

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Marktübersicht

Beschreibung der Event Processing Engine Es werden verschiedene Adapter für Middleware-Applikationen basierend auf TIBCO, .NET und Java angeboten sowie für SNMP und Dateien. Auch werden offene APIs unterstützt. Zudem werden mehrere Templates für Regeln zur Verfügung gestellt, die der Benutzer für Benachrichtigungen und Alarme auf einem Dashboard einsetzen kann. Es wird insbesondere für den Einsatz im Customer Experience Management (CEM) und Service Experience Management (SEM) geworben, wofür bereits vorgefertigte Templates und Dashboards verfügbar sind. Die Verarbeitungsgeschwindigkeit wird mit mehreren Tausend Events pro Sekunde angegeben. Beschreibung des Dashboards Die Darstellung des konfigurierbaren Dashboards erfolgt in einem Webbrowser. Es stehen verschiedene Diagramme für die Verwendung zur Verfügung. Abbildung 2324 zeigt exemplarische Vantify Dashboards. Der Anwender kann mittels Drill-Down eine Ursachenforschung für Events durchführen. Abbildung 23: Exemplarische West Global Vantify Dashboards

Abbildung entnommen aus http://www.westglobal.com/index.php?option=com_docman&task=doc_download&gid=3&Itemid=69

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Marktübersicht

2.3.20 IBM WebSphere Business Events Name des Anbieters

IBM

Name des Produktes

WebSphere Business Events

Website

http://www-01.ibm.com/software/integration/wbe/

Unterstützte Betriebssysteme

Windows, Linux, Solaris, HP-UX, AIX

Lizenztyp

Kommerziell

Softwareart

Komplettsystem

Branchenfokus

Keiner

Verbreitung

Stark verbreitet, ca. 7% Marktanteil bei CEP Software im Jahr 2008 (vgl. [12])

Referenzkunden

K.A.

Event Stream Processing

Complex Event Processing

EPL Sprachtyp

Regelbasiert

Entwicklungsumgebung für EPL

Nein

Graphische Modellierungstools für EPL

Debugging und Simulation

Event Monitor

Dashboard

Graphische Modellierungstools für Dashboard

Event Datenbank

Export von Events für statistische Zwecke

Auswertungs- und Analysetools

Nein

ESB-Anbindung

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Marktübersicht

Beschreibung der Event Processing Engine Die Event Processing Engine kann Events aus der IBM ESB-Implementation WebSphere ESB, dem WebSphere Message Broker oder JMS beziehen bzw. zur Weiterverarbeitung an andere Applikationen senden. Adapter stehen weiterhin für eine Anzahl von Standardprotokollen wie HTTP, SMTP, FTP und Web Services zur Verfügung. Datenbanken können über JDBC und ODBC angebunden werden. Für das Load Balancing können mehrere Event Processing Engines parallel geschaltet werden. Server Clustering wird ebenfalls unterstützt. Für die Administration steht eine graphische Konsole zur Verfügung. Beschreibung der Event Processing Language Die Definition von Event Processing Rules wird über die Design Komponente mit Hilfe von Formularen vorgenommen (vgl. Abbildung 2425). Eine direkte, Code-basierte Regeldefinition ist nicht vorgesehen. Abbildung 24: Entwicklung mit IBM WebSphere Business Events

Beschreibung des Dashboards Die mitgelieferte Komponente für die Visualisierung von Events heißt Business Space. Das Layout der Dashboards wird über Widgets definiert. Für die Gestaltung von Dashboards stehen mehrere Diagrammtypen, wie etwa Zähler, Linien, Torten-, Balken- und Punktdiagramme, zur Verfügung. Abbildung 2526 zeigt beispielhafte Diagramme, die mit Business Space erstellt werden können.

Abbildung entnommen aus http://publib.boulder.ibm.com/infocenter/wbevents/v7r0m0/topic/com.ibm.wbe.tutorial.doc/doc/exercise3.html 26 Abbildung entnommen aus http://publib.boulder.ibm.com/infocenter/wbevents/v7r0m0/topic/com.ibm.wbe.monitoring.doc/doc/bs_overviewofcreatingcharts.html

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Marktübersicht

Abbildung 25: Beispielhafte Diagramme in IBM WebSphere Business Space

Werden weitergehende Visualisierungsmöglichkeiten benötigt, kann alternativ auch eine Integration mit dem WebSphere Business Monitor erfolgen. Die Anzeige eines Dashboards ist auch auf Remotesystemen möglich.

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Marktübersicht

2.3.21 SL RTView Name des Anbieters

Name des Produktes

RTView

Website

http://www.sl.com/products/rtview.shtml

Unterstützte Betriebssysteme

Alle mit Java Runtime

Lizenztyp

Kommerziell

Softwareart

Dashboard

Branchenfokus

Keiner

Verbreitung

Sehr verbreitet (unter anderem auch lizensiert durch Sybase und Progress)

Referenzkunden

Deutsche Bank, Shell, NCR, HSBC, UBS

Event Stream Processing

Nein

Complex Event Processing

Nein

EPL Sprachtyp

keine EPL

Entwicklungsumgebung für EPL

Nein

Graphische Modellierungstools für EPL

Nein

Debugging und Simulation

Nein

Event Monitor

Dashboard

Graphische Modellierungstools für Dashboard

Event Datenbank

Nur Anbindung

Export von Events für statistische Zwecke

Auswertungs- und Analysetools

ESB-Anbindung

Fraunhofer IAO Marktübersicht Real-Time Monitoring Software

Marktübersicht

RTView ist eine reine Visualisierungslösung, die in einer EDA für das Business Activity Monitoring (BAM) integriert werden kann. Daten können aus einer Vielzahl von Eventquellen gelesen werden. Eine Anbindung an JMS, IBM WebSphere MQ, TIBCO Rendezvous und JMX ist vorhanden, ebenso wie für Datenbanken, z.B. Oracle, Mircrosoft SQL Server und IBM DB2, sowie mittels JDBC oder ODBC. Ferner können XML, CSV-basierte Dateien und Microsoft Excel Dateien verarbeitet werden. Die Entwicklung eigener Adapter ist möglich. Mit dem RTView Builder können individuelle Dashboards und Reports mittels einer graphischen Modellierungsumgebung gestaltet werden (vgl. Abbildung 2627). Abbildung 26: Modellierung mit dem SL RTView Builder

Es stehen mehrere Diagrammtypen für die graphische Darstellung zur Verfügung, beispielsweise Zähler, Fortschrittsbalken, Torten-, Linien- und Balkendiagramme. Die Darstellung der Dashboards auf Remotesystemen ist möglich. Der Benutzer kann über das User Interface auch Drill-Down-Analysen durchführen. Historische und Echtzeitdaten können kombiniert und gegenübergestellt werden. RTView ist auch zur Verarbeitung von Alerts in der Lage. Diese können entweder per Mail oder SMS gesendet werden, aber auch in elektronischen Formaten an Applikationen zum Zwecke der automatisierten Weiterverarbeitung. Reports können als PDF, HTML oder Microsoft Excel Sheet erstellt und exportiert werden.

Abbildung entnommen aus http://www.sl.com/pdfs/SLRTViewDatasheet-Nov08.pdf

Fraunhofer IAO Marktübersicht Real-Time Monitoring Software

Marktübersicht

2.4

Tabellarische Übersicht Auf den folgenden Seiten werden die betrachteten Event Processing Tools anhand des in Abschnitt 2.2 eingeführten Kriterienrasters in einer tabellarischen Übersicht gegenübergestellt.

Fraunhofer IAO Marktübersicht Real-Time Monitoring Software

Aleri Streaming Platform / CEP Windows, Linux, Solaris Kommerziell

Komplettsystem

Datenstromorientiert Ja

Name des Produktes

Unterstützte Betriebssysteme

Softwareart

Event Stream Processing

Complex Event Processing

EPL Sprachtyp

Ja (SL RTView lizenziert) Ja

Nein

Dashboard

Export von Events für statistische Zwecke Auswertungs- und Analysetools ESB-Anbindung

Graphische Modellierungstools für Dashboard Event Datenbank

Ja (SL RTView lizenziert) Ja

Event Monitor

Ja Ja Ja

Ja (Aleri Studio) Nein (CEP Studio) Ja

Imperativ

Komplettsystem

Windows, Linux, Solaris Kommerziell

Apama

Progress

Entwicklungsumgebung für EPL Graphische Modellierungstools für EPL Debugging und Simulation

Lizenztyp

Sybase

Name des Anbieters

K.A.

Ja (Spotfire)

K.A.

Regelbasiert

Komplettsystem

BusinessEvents & Spotfire Windows, Linux, Solaris, HP UX Kommerziell

TIBCO

Nein

Regelbasiert

Event Processing Engine Ja

Alle (Software as a Service) Kommerziell

CEP Server

ruleCore

Nein

K.A.

Datenstromorientiert Ja

Nein

Komplettsystem

Kommerziell

Continuous Analytics Linux

Truviso

Ja (UC4 Insight)

Regelbasiert

Komplettsystem

Kommerziell

UC4 Decision & UC4 Insight Windows

UC4 Software

Nein

Nur Anbindung

Nein

Regelbasiert

Event Processing Engine Ja

Alle mit Java Runtime Open Source

Drools Fusion

JBoss

2 Marktübersicht

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74 Datenstromorientiert Ja (Enterprise Edition) Ja (Enterprise Edition) Ja (Enterprise Edition) Ja (Enterprise Edition) Ja (Enterprise Edition) Ja (Enterprise Edition) Ja (Enterprise Edition) Ja (Enterprise Edition) Nein Ja

Komplettsystem

Datenstromorientiert Ja

Softwareart

Event Stream Processing

Complex Event Processing

EPL Sprachtyp

Fraunhofer IAO Marktübersicht Real-Time Monitoring Software

Event Monitor

Dashboard

Graphische Modellierungstools für Dashboard Event Datenbank

Export von Events für statistische Zwecke Auswertungs- und Analysetools ESB-Anbindung

Entwicklungsumgebung für EPL Graphische Modellierungstools für EPL Debugging und Simulation

Lizenztyp

Windows, Linux, Solaris, HP-UX, AIX Kommerziell

Unterstützte Betriebssysteme

Windows, Linux, Solaris, AIX Open Source / Kommerziell Komplettsystem

Esper & EsperHQ

EDA Suite

Name des Produktes

EsperTech

Oracle

Name des Anbieters

Nein

K.A.

Komplettsystem

Alle mit Java Runtime Kommerziell

Event Processing Network

Event Zero

Nein

Datenstromorientiert Ja

Komplettsystem

Kommerziell

Windows, Linux

Event Processing Platform

StreamBase

Nein

Ja (Java DB)

Nein

Ja (NetBeans IDE)

Datenstromorientiert Ja (NetBeans IDE)

Event Processing Engine Ja

Alle mit Java Runtime Open Source

Open ESB (Oracle) Intelligent Event Processor (IEP)

Ja (M3O Operations Book) Ja (M3O Operations Book) Ja

Datenstromorientiert Ja

Komplettsystem

M3O Analytic Server & M3O Operations Book Windows, Linux, Solaris, HP-UX Kommerziell

Vitria

Nein

K.A.

Datenstromorientiert Ja

Komplettsystem

Alle mit Java Runtime Kommerziell

Realtime Monitoring GmbH RTM Analyzer

2 Marktübersicht

Ja Ja

Nein Ja

Event Processing Engine Ja

Regelbasiert

Nein

Softwareart

Event Stream Processing

Complex Event Processing

EPL Sprachtyp

Entwicklungsumgebung für EPL Graphische Modellierungstools für EPL Debugging und Simulation

Event Monitor

Dashboard

Graphische Modellierungstools für Dashboard Event Datenbank

Export von Events für statistische Zwecke Auswertungs- und Analysetools ESB-Anbindung Ja Ja Ja

Nein

Regelbasiert

Event Processing Engine Ja

Windows, Linux, Solaris Kommerziell

Unterstützte Betriebssysteme

Lizenztyp

Rulepoint

Name des Produktes

Starview Technology Smart Enterprise Platform Windows, Linux, Solaris Kommerziell

Informatica

Name des Anbieters

Nein

Ja (SQL Server)

Nein

Datenstromorientiert Ja (Visual Studio)

Event Processing Engine Ja

Kommerziell

Windows

StreamInsight

Microsoft

K.A.

Nein

K.A.

Event Processing Engine K.A.

Kommerziell

Synchrony Sentinel K.A.

Axway

K.A.

Regelbasiert

Komplettsystem

Windows, Linux, Unix, Solaris Kommerziell

Vantify

West Global

Nein

Regelbasiert

Komplettsystem

WebSphere Business Events Windows, Linux, Solaris, HP-UX, AIX Kommerziell

IBM

Nur Anbindung

Nein

keine EPL

Nein

Dashboard

Alle mit Java Runtime Kommerziell

RTView

2 Marktübersicht

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Fazit Die betrachteten Event Processing Tools sind zum Einsatz in einer EDA allesamt geeignet. Die Minimalfunktionalität – den Empfang von Events, das Erkennen von relevanten Events und Event Patterns nach definierten Regeln, sowie das unmittelbare Auslösen entsprechender Reaktionen – beherrschen alle. Die meisten Produkte setzen dabei auf der Java Plattform auf. Allerdings existieren auch große Unterschiede:

•

Umfang der mitgelieferten Adapter: Manche Produkte bieten eine breite Palette an Anbindungen, von den verschiedensten ESB-Implementationen, über Internet-Protokolle und Datenbank-Anbindungen bis hin zu Dateiformaten (beispielsweise Progress Apama, EventZero). Manche Produkte, die sich sehr stark an den Einsatz in Finanzmärkten richten, bringen auch eine weitgehende Unterstützung der in dieser Branche verbreiteten Austauschformate mit (zum Beispiel Sybase, StreamBase). Andere Anbieter setzen nur auf einige wenige verbreitete Standards, wie etwa SOAP, und erwarten vom Anwender gegebenenfalls Eigenarbeit bei der Entwicklung eigener Adapter (beispielsweise Beispiel Microsoft StreamInsight).

•

Art und Umfang der mitgelieferten Werkzeuge: Viele Produkte enthalten letztendlich nur die Kernkomponente: die Event Processing Engine mit einer entsprechenden EPL. Solche Produkte setzen aber regelmäßig das Vorhandensein weiterer Software voraus, zum Beispiel Datenbanken, ESB-Implementationen, Application Server etc. Der Anwender übernimmt die Integration der Event Processing Engine in die vorhandene Architektur dann selbst (zum Beispiel Esper, ruleCore, Open ESB IEP, Informatica Rulepoint). Andere wiederum sind Komplettlösungen, die auch Entwicklungsumgebungen, Dashboards, Datenbanken für die Speicherung historischer Daten, Software für die graphische Regelmodellierung und sogar Reportgeneratoren enthalten, die fast sämtliche Anforderungen an die Funktionalität von Event Processing abdecken (zum Beispiel Progress Apama, TIBCO BusinessEvents, Vitria M3O Analytic Server).

•

Dashboards: Einige Produkte beschränken sich auf die Kernfunktionalität des Event Processing und überlassen die Visualisierung einer entsprechenden Eventsenke, die nicht Teil des Produkts ist (beispielsweise ruleCore, StreamBase, Starview oder die Open Source-Produkte JBoss Drools Fusion und Open ESB IEP). Anderen Produkte liefern ausgereifte, meist webbasierte Dashboards mit entsprechenden Modellierungstools

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Fazit

direkt mit (zum Beispiel Truviso Continuous Analytics, RTM Analyzer, IBM WebSphere Business Events). Verschiedene Hersteller bieten auch eine Visualisierungskomponente als eigenständiges Produkt an, welches gut in eine Architektur mit der Event Processing Engine integriert werden kann (beispielsweise TIBCO BusinessEvents & Spotfire, UC4 Decision & UC4 Insight, EsperTech Esper & EsperHQ oder Vitria M3O Analytic Server & M3O Operations Book). Es gibt auch Anbieter, welche die reine Dashboardlösung RTView von SL für ihr Event Processing Produkte lizensiert haben und auf diese Weise ein Dashboard mit Dashboard Builder anbieten können (Sybase und Progress Apama). •

Art und Umfang der EPL: Hier richten sich die Produkte erkennbar an unterschiedliche Zielgruppen. Viele Event Processing Engines arbeiten auf der Grundlage einer komplexen Abfragesprache, die eine Vielzahl von Möglichkeiten zur Definition sehr komplexer Regeln erlaubt. Diese benötigen im Gegenzug entsprechendes Fachwissen, da die Entwicklung entsprechender Regeln Kenntnisse in der Softwareentwicklung und die Beherrschung der mitgelieferten IDEs (oft Eclipse-basiert) voraussetzt (zum Beispiel Sybase Aleri, Microsoft StreamInsight). Andere Produkte zielen erkennbar auf den Einsatz durch nicht IT-erfahrene Benutzer und bringen dann entsprechende Werkzeuge mit, die die direkte Programmierung in einer EPL unterstützen (zum Beispiel Assistenten zur Regelgenerierung) oder durch graphische Drag-and-Drop-Modellierung gar völlig ersetzen (beispielsweise Oracle EDA Suite oder Progress Apama).

•

Zusammenspiel mit Produkten desselben Anbieters: Viele Produkte sind erkennbar für den Einsatz in einer weitergehenden Architektur desselben Anbieters optimiert und bieten dann entsprechenden Mehrwert (zum Beispiel TIBCO BusinessEvents, IBM WebSphere Business Events und Microsoft StreamInsight). Andere wurden für den isolierten Einsatz optimiert (beispielsweise Progress Apama, RTM Analyzer, EventZero oder Informatica Rulepoint).

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Verarbeitungsgeschwindigkeit: Ein besonders bedeutendes Anwendungsgebiet für Event Processing Software ist der automatisierte Handel mit Wertpapieren (Algorithmic Trading). Dabei kommt es auf eine besonders hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit an, da nur dann die Realisierung von Gewinnen möglich ist. Deswegen sind einige Produkte auf diese Anwendung hin ausgelegt und bieten Reaktionszeiten im Millisekundenbereich (zum Beispiel Progress Apama, StreamBase). Es gibt aber auch Produkte, die eher für die Unternehmenssteuerung gedacht sind, nur relativ wenige Daten pro Zeiteinheit verarbeiten müssen und daher weniger Augenmerk auf die Skalierbarkeit richten (beispielsweise UC4 Decision).

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Abk端rzungen API ASL BAM BPMS BPEL CDDL CEP CORBA CRM CSV DB DCOM EDA EJB EPL ESB ESP FTP GPL HTML HTTP IDE IMAP IP IT JAXB JBI JCA JDBC JMS JMX JSON K.A. ODBC OPC DA PDF POP3 REST RFID RMI RSS SDK

Application Programming Interface Apache Software License Business Activity Monitoring Business Process Management Suite Business Process Execution Language Common Development and Distribution License Complex Event Processing Common Object Request Broker Architecture Customer Relationship Management Comma-Separated Values Database Distributed Component Object Model Event-Driven Architecture Enterprise JavaBeans Event Processing Language Enterprise Service Bus Event Stream Processing File Transfer Protocol General Public License HyperText Markup Language HyperText Transfer Protocol Integrated Development Environment Internet Message Access Protocol Internet Protocol Information Technology Java Architecture for XML Binding Java Business Integration Java EE Connector Architecture Java Database Connectivity Java Message Service Java Management Extensions JavaScript Object Notation Keine Angabe Open Database Connectivity OPC Data Access Portable Document Format Post Office Protocol, Version 3 REpresentational State Transfer Radio Frequency IDentification Remote Method Invocation Really Simple Syndication Software Development Kit

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Abk端rzungen

SQL SMS SMTP SNMP SOA TCP UDP XML

Structured Query Language Short Message Service Simple Mail Transfer Protocol Simple Network Management Protocol Service-Oriented Architecture Transmission Control Protocol User Datagram Protocol eXtensible Markup Language

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Referenzen [1] B. Seeger: Kontinuierliche Kontrolle - Complex Event Processing: Auswertung von Datenströmen, in: iX, 2010, S. 131-134. [2] N. Leavitt: Complex-Event Processing Poised for Growth, in: Computer, 42, 2009, S. 17-20. [3] D. Luckham: The Power of Events - An Introduction to Complex Event Processing in Distributed Enterprise Systems, Addison-Wesley, Boston, London, 2002. [4] M. Eckert und F. Bry: Complex Event Processing (CEP), in: InformatikSpektrum, 32, 2009, S. 163-167. [5] K.M. Chandy und W.R. Schulte: Event Processing: Designing IT Systems for Agile Companies, McGraw-Hill, New York, 2010. [6] R. Bruns und J. Dunkel: Event-Driven Architecture: Softwarearchitektur für ereignisgesteuerte Geschäftsprozesse, Springer, Berlin, Heidelberg, 2010. [7] O. Etzion und P. Niblett: Event Processing in Action, Manning, Stamford, CT, 2010. [8] D. Luckham und R. Schulte: Event Processing Glossary - Version 1.1, Event Processing Technical Society, http://www.epts.com/component/option,com_docman/task,doc_download/gid,66/Itemid, 84/, 2008. [9] B.M. Michelson: Event-Driven Architecture Overview - Event-Driven SOA Is Just Part of the EDA Story, http://soa.omg.org/Uploaded%20Docs/EDA/bda2-2-06cc.pdf, 2006. [10] A. Barros, G. Decker und A. Grosskopf: Complex Events in Business Processes, in: W. Abramowicz (Hrsg.): Business Information Systems, Springer, Berlin, Heidelberg, 2007, S. 29-40. [11] M. Gualtieri und J.R. Rymer: The Forrester Wave™: Complex Event Processing (CEP) Platforms, Q3 2009, http://www.forrester.com/rb/Research/wave&trade%3B_complex_event_pr ocessing_cep_platforms,_q3/q/id/48084/t/2, 2009. [12] C. Kanaracus: Tibco Beefs up Business Events Processing Wares, http://www.cio.com/article/450524/Tibco_Beefs_Up_Business_Events_Proc essing_Wares, 2008.

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F R A U N H O F E R - I N S T I T U T F Ü R ar b eits w irts c haft un d or g anisation iao

Krešimir Vidačković, Thomas Renner, Sascha Rex

Marktübersicht Real-Time Monitoring Software Event Processing Tools im Überblick

ISBN 978-3-8396-0185-3

9 783 839 60 1853

Fraunhofer Verlag

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