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PatternStudio: A Neuro-Symbolic Framework for Dynamic and High-Throughput Complex Event Processing
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OA
AI
DOI：10.3390/iot7020036.png)
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摘要
En 中文
复杂事件处理（CEP）对于工业物联网、网络安全和金融监控等领域的实时分析至关重要，但CEP的采用仍受限于时序规则编写的难度和僵化的重新部署工作流。本文提出PatternStudio，一种神经符号化CEP框架，能够将自然语言规范转化为经过验证的事件处理模式，并在确定性Apache Flink基运行时上执行，而无需中断服务。生成层被约束为产生类型化的中间表示，而符号层强制执行验证和运行时执行保证。我们在代表性边缘和近边缘网关的商用硬件上，将原型评估为一个单节点系统表征研究，而非微控制器级设备。在此设置下，PatternStudio在250条活动规则下达到47,910事件/秒，并在报告的运行期间将内存占用保持在1.6 GB至1.9 GB的范围内。超过500条活动规则后，吞吐量下降主要由CPU饱和和告警放大驱动，这也解释了尾部延迟的急剧增加。额外的测量（包括并行度为4、静态基线、两阶段自然语言到中间表示的评估）进一步表明，该架构在分区执行下仍保持功能，产生适度的动态编排开销，在自然语言编写下可靠地保留规则结构，并支持语义前端可互换的大型语言模型后端。
Keyword:
complex event processing
neuro-symbolic AI
stream processing
Apache Flink
dynamic orchestration
期刊
I
IF:
2.8
论文数:
62
被引数:
0
机构
引用论文
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