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A distributed complex event processing system for scalable efficient event detection in intelligent environments
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AI
DOI：10.1007/s00607-026-01713-1.png)
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摘要
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物联网设备在智能环境中产生的实时数据量和异构性不断增加，对高效数据处理提出了重大挑战。传统的集中式复杂事件处理（CEP）部署在地理分布的传感器持续产生异构事件时可能成为瓶颈。为解决此问题，本文提出了一种适用于智能环境可扩展事件检测的边缘-雾-云分布式复杂事件处理（DCEP）系统。该系统将原始事件生成分配给边缘层，本地事件抽象分配给雾层CEP引擎，高层警报组合分配给云层CEP引擎。实现结合了Apache Kafka、Esper、轻量级ARM设备和服务器，并通过功能测试、集成测试、分布式压力测试以及集中式和分布式DCEP部署的受控比较进行评估。压力测试显示，在评估的配置中，分布式部署在饱和前达到68,027个处理事件/秒。受控比较在Orange Pi上的单节点DCEP部署和跨Raspberry Pi、Orange Pi及服务器节点的分布式DCEP部署中执行相同的事件模式。在所有测试速率下，两种部署产生相同数量的高层警报，而分布式部署实现了更低的端到端延迟和更高的高层警报输出速率。这些发现表明，当事件模式可按领域分解并分布在异构节点上时，所提出的系统具有优势。
Keyword:
Distributed complex event processing
Event detection
Edge-fog-cloud architecture
Internet of things
Decision-making
期刊
C
IF:
2.8
论文数:
2.3K
被引数:
3.5K
机构
引用论文
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