Complex event processing
ઇવેન્ટ પ્રોસેસિંગ એ વસ્તુઓ (ઘટનાઓ) વિશેની માહિતી (ડેટા) ના પ્રવાહોનું ટ્રેકિંગ અને વિશ્લેષણ (પ્રક્રિયા) કરવાની અને તેમાંથી નિષ્કર્ષ મેળવવાની એક પદ્ધતિ છે. કોમ્પ્લેક્સ ઇવેન્ટ પ્રોસેસિંગ (સીઇપી) માં 1990 ના દાયકાની શરૂઆતમાં વાસ્તવિક સમયની ઘટનાઓની પ્રક્રિયા કરવા અને ઇવેન્ટ સ્ટ્રીમ્સમાંથી માહિતી કાઢવા માટે વિકસાવવામાં આવેલી વિભાવનાઓ અને તકનીકોનો સમૂહ છે. જટિલ ઘટના પ્રક્રિયાનો ધ્યેય વાસ્તવિક સમયની પરિસ્થિતિઓમાં અર્થપૂર્ણ ઘટનાઓ (જેમ કે તકો અથવા ધમકીઓ) ને ઓળખવાનો અને શક્ય તેટલી વહેલી તકે તેનો જવાબ આપવાનો છે. આ ઘટનાઓ સંસ્થાના વિવિધ સ્તરોમાં સેલ્સ લીડ્સ, ઓર્ડર અથવા ગ્રાહક સેવા કૉલ્સ તરીકે થઈ શકે છે. અથવા, તે સમાચાર વસ્તુઓ, ટેક્સ્ટ સંદેશાઓ, સોશિયલ મીડિયા પોસ્ટ્સ, શેરબજાર ફીડ, ટ્રાફિક અહેવાલો, હવામાન અહેવાલો અથવા અન્ય પ્રકારની માહિતી હોઈ શકે છે. એક ઘટનાને "સ્થિતિમાં ફેરફાર" તરીકે પણ વ્યાખ્યાયિત કરી શકાય છે, જ્યારે માપ સમય, તાપમાન અથવા અન્ય મૂલ્યની પૂર્વવ્યાખ્યાયિત મર્યાદા કરતાં વધી જાય છે. વિશ્લેષકોએ સૂચવ્યું છે કે સીઇપી સંસ્થાઓને વાસ્તવિક સમયમાં પેટર્નનું વિશ્લેષણ કરવાની નવી રીત આપશે અને વ્યવસાય પક્ષને આઇટી અને સેવા વિભાગો સાથે વધુ સારી રીતે વાતચીત કરવામાં મદદ કરશે. સીઇપી ત્યારથી ઘણી પ્રણાલીઓમાં સક્ષમ તકનીક બની ગઈ છે જેનો ઉપયોગ ઘટનાઓના આવતા પ્રવાહોના જવાબમાં તાત્કાલિક પગલાં લેવા માટે થાય છે. શેર બજાર વેપાર પ્રણાલીઓ, મોબાઇલ ઉપકરણો, ઇન્ટરનેટ કામગીરી, છેતરપિંડીની તપાસ, પરિવહન ઉદ્યોગ અને સરકારી ગુપ્ત માહિતી ભેગી કરવા સહિત વ્યવસાયના ઘણા ક્ષેત્રોમાં હવે અરજીઓ (2018) મળવાની છે. ઘટનાઓ વિશે ઉપલબ્ધ વિશાળ માત્રામાં માહિતીને કેટલીકવાર ઇવેન્ટ ક્લાઉડ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. વિભાવનાત્મક વર્ણન હજારો આવનારી ઘટનાઓ પૈકી, મોનિટરિંગ સિસ્ટમ દાખલા તરીકે એક જ સ્રોતમાંથી નીચેના ત્રણ પ્રાપ્ત કરી શકે છેઃ ચર્ચની ઘંટડી વાગી રહી છે. વહેતા સફેદ ઝભ્ભામાં એક મહિલા સાથે ટક્સીડોમાં એક માણસનો દેખાવ. ચોખા હવામાં ઉડતા હોય છે. આ ઘટનાઓમાંથી દેખરેખ પ્રણાલી એક જટિલ ઘટનાનું અનુમાન લગાવી શકે છેઃ લગ્ન. એક તકનીક તરીકે CEP અન્ય ઘટનાઓનું વિશ્લેષણ અને સહસંબંધ કરીને જટિલ ઘટનાઓને શોધવામાં મદદ કરે છેઃ ઘંટડી, લગ્નના પોશાકમાં પુરુષ અને સ્ત્રી અને હવામાં ઉડતા ચોખા. સીઇપી સંખ્યાબંધ તકનીકો પર આધાર રાખે છે, જેમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ ઇવેન્ટ-પેટર્ન ડિટેક્શન ઇવેન્ટ એબ્સ્ટ્રેક્શન ઇવેન્ટ ફિલ્ટરિંગ ઇવેન્ટ એકત્રીકરણ અને પરિવર્તન મોડેલિંગ ઇવેન્ટ પદાનુક્રમ ઇવેન્ટ્સ વચ્ચે સંબંધો (જેમ કે કાર્યકારણ, સભ્યપદ અથવા સમય) શોધવી ઇવેન્ટ-સંચાલિત પ્રક્રિયાઓને અમૂર્ત બનાવવી સીઇપીની વ્યાવસાયિક એપ્લિકેશનો વિવિધ ઉદ્યોગોમાં અસ્તિત્વ ધરાવે છે અને તેમાં ક્રેડિટ-કાર્ડ છેતરપિંડીની શોધ, વ્યવસાય પ્રવૃત્તિ દેખરેખ અને સુરક્ષા દેખરેખનો સમાવેશ થાય છે. સીઇપી ક્ષેત્રના મૂળ અલગ ઇવેન્ટ સિમ્યુલેશન, સક્રિય ડેટાબેઝ ક્ષેત્ર અને કેટલીક પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓમાં છે. ઉદ્યોગમાં પ્રવૃત્તિ 1990 ના દાયકામાં સંશોધન યોજનાઓની લહેર દ્વારા આગળ આવી હતી. પ્રથમ પ્રોજેક્ટ કે જેણે સામાન્ય CEP ભાષા અને અમલ મોડેલનો માર્ગ મોકળો કર્યો તે ડેવિડ લખમ દ્વારા નિર્દેશિત સ્ટેનફોર્ડ યુનિવર્સિટીમાં રેપિડ પ્રોજેક્ટ હતો. સમાંતર બે અન્ય સંશોધન પ્રોજેક્ટ થયા છેઃ કે. મણિ ચાંડી દ્વારા નિર્દેશિત કેલિફોર્નિયા ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ઓફ ટેકનોલોજીમાં ઇન્ફોસ્ફિયર્સ અને જ્હોન બેટ્સ દ્વારા નિર્દેશિત કેમ્બ્રિજ યુનિવર્સિટીમાં અપામા. વ્યાપારી ઉત્પાદનો આ અને પછીના કેટલાક સંશોધન પ્રોજેક્ટ્સમાં વિકસિત વિભાવનાઓ પર આધારિત હતા. ઇવેન્ટ પ્રોસેસિંગ ટેકનિકલ સોસાયટી દ્વારા આયોજિત ઇવેન્ટ પ્રોસેસિંગ પરિસંવાદની શ્રેણીમાં અને બાદમાં એસીએમ ડીઇબીએસ પરિષદ શ્રેણી દ્વારા સામુદાયિક પ્રયાસો શરૂ થયા હતા. સામુદાયિક પ્રયાસોમાંનો એક પ્રયાસ ઇવેન્ટ પ્રોસેસિંગ મેનિફેસ્ટો તૈયાર કરવાનો હતો. સંબંધિત વિભાવનાઓ CEP નો ઉપયોગ ઓપરેશનલ ઇન્ટેલિજન્સ (OI) ઉત્પાદનોમાં જીવંત ફીડ અને ઇવેન્ટ ડેટા સામે ક્વેરી વિશ્લેષણ ચલાવીને વ્યવસાયિક કામગીરીમાં આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરવા માટે થાય છે. OI વાસ્તવિક સમયની માહિતી એકત્રિત કરે છે અને આંતરદૃષ્ટિ અને વિશ્લેષણ પ્રદાન કરવા માટે ઐતિહાસિક માહિતી સાથે સહસંબંધ ધરાવે છે. વર્તમાન માહિતીનો ઉપયોગ કરતી સામાન્ય કાર્યકારી તસવીર પ્રદાન કરવા માટે માહિતીના બહુવિધ સ્રોતોને જોડી શકાય છે. નેટવર્ક મેનેજમેન્ટ, સિસ્ટમ મેનેજમેન્ટ, એપ્લિકેશન મેનેજમેન્ટ અને સર્વિસ મેનેજમેન્ટમાં, લોકો સામાન્ય રીતે ઇવેન્ટ સહસંબંધનો સંદર્ભ લે છે. સીઇપી એન્જિન તરીકે, ઇવેન્ટ સહસંબંધ એન્જિન (ઇવેન્ટ સહસંબંધકો) ઘટનાઓના સમૂહનું વિશ્લેષણ કરે છે, સૌથી નોંધપાત્ર ઘટનાઓને નિર્ધારિત કરે છે અને ક્રિયાઓને ટ્રિગર કરે છે. જો કે, તેમાંની મોટાભાગની નવી અનુમાનિત ઘટનાઓ ઉત્પન્ન કરતી નથી. તેના બદલે, તેઓ ઉચ્ચ-સ્તરની ઘટનાઓને નિમ્ન-સ્તરની ઘટનાઓ સાથે સાંકળે છે. અનુમાન એન્જિન, દા. ત., નિયમ-આધારિત તર્ક એન્જિન, સામાન્ય રીતે કૃત્રિમ બુદ્ધિમાં અનુમાનિત માહિતી ઉત્પન્ન કરે છે. જો કે, તેઓ સામાન્ય રીતે જટિલ (એટલે કે અનુમાનિત) ઘટનાઓના સ્વરૂપમાં નવી માહિતી ઉત્પન્ન કરતા નથી. સીઇપીના વધુ પ્રણાલીગત ઉદાહરણમાં કાર, કેટલાક સેન્સર અને વિવિધ ઘટનાઓ અને પ્રતિક્રિયાઓનો સમાવેશ થાય છે. કલ્પના કરો કે કારમાં ઘણા સેન્સર હોય છે-એક જે ટાયરનું દબાણ માપે છે, એક જે ઝડપ માપે છે, અને એક જે શોધી કાઢે છે કે કોઈ વ્યક્તિ સીટ પર બેસે છે કે સીટ છોડી દે છે. પ્રથમ પરિસ્થિતિમાં, કાર આગળ વધી રહી છે અને 15 મિનિટમાં એક ટાયરનું દબાણ 45 પીએસઆઈથી 41 પીએસઆઈ સુધી જાય છે. જેમ જેમ ટાયરમાં દબાણ ઘટી રહ્યું છે, તેમ તેમ ટાયરનું દબાણ ધરાવતી ઘટનાઓની શ્રેણી પેદા થાય છે. વધુમાં, કારની ઝડપ ધરાવતી ઘટનાઓની શ્રેણી પેદા થાય છે. કારનું ઇવેન્ટ પ્રોસેસર એવી પરિસ્થિતિ શોધી શકે છે કે જેમાં પ્રમાણમાં લાંબા સમય સુધી ટાયરનું દબાણ ઓછું થવાથી "લોસઓફ ટાયરપ્રેશર" ઇવેન્ટની રચના થાય છે. આ નવી ઘટના કારના જાળવણી લોગમાં દબાણની ખોટ નોંધવા માટે પ્રતિક્રિયા પ્રક્રિયાને ટ્રિગર કરી શકે છે, અને કારના પોર્ટલ દ્વારા ડ્રાઇવરને ચેતવણી આપી શકે છે કે ટાયરનું દબાણ ઘટી ગયું છે. બીજી પરિસ્થિતિમાં, કાર આગળ વધી રહી છે અને 5 સેકન્ડમાં એક ટાયરનું દબાણ 45 પીએસઆઈથી ઘટીને 20 પીએસઆઈ થઈ જાય છે. એક અલગ પરિસ્થિતિ શોધી કાઢવામાં આવે છે-કદાચ કારણ કે દબાણની ખોટ ટૂંકા ગાળામાં થઈ હતી, અથવા કદાચ કારણ કે દરેક ઘટના વચ્ચેના મૂલ્યોમાં તફાવત પૂર્વવ્યાખ્યાયિત મર્યાદા કરતાં મોટો હતો. જુદી જુદી પરિસ્થિતિના પરિણામે એક નવી ઘટના "બ્લો આઉટ ટાયર" પેદા થાય છે. આ નવી ઘટના ડ્રાઇવરને તાત્કાલિક ચેતવણી આપવા અને સ્કિડ દ્વારા નિયંત્રણ ગુમાવ્યા વિના કારને રોકવા માટે ડ્રાઇવરને મદદ કરવા માટે ઓનબોર્ડ કમ્પ્યુટર દિનચર્યાઓ શરૂ કરવા માટે એક અલગ પ્રતિક્રિયા પ્રક્રિયા શરૂ કરે છે. વધુમાં, વધુ જટિલ પરિસ્થિતિઓ શોધવા માટે શોધાયેલ પરિસ્થિતિઓનું પ્રતિનિધિત્વ કરતી ઘટનાઓને અન્ય ઘટનાઓ સાથે પણ જોડી શકાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, અંતિમ પરિસ્થિતિમાં કાર સામાન્ય રીતે આગળ વધી રહી હોય છે અને તેનું ટાયર ફૂલી જાય છે જેના પરિણામે કાર રસ્તા પરથી નીકળી જાય છે અને ઝાડ સાથે અથડાય છે, અને ડ્રાઈવર કારમાંથી નીચે ફેંકી દેવામાં આવે છે. વિવિધ પરિસ્થિતિઓની શ્રેણી ઝડપથી શોધી કાઢવામાં આવે છે. ખૂબ જ ટૂંકા ગાળામાં "બ્લોઆઉટાયર", "ઝીરોસ્પીડ" અને "ડ્રાઈવરલેફ્ટસીટ" નું સંયોજન નવી પરિસ્થિતિ શોધવામાં પરિણમે છેઃ "ઓક્યુપન્ટથ્રોન્ડ એક્સિડેન્ટ". તેમ છતાં કોઈ સીધું માપ નથી કે જે નિર્ણાયક રીતે નક્કી કરી શકે કે ડ્રાઇવર ફેંકવામાં આવ્યો હતો, અથવા અકસ્માત થયો હતો, ઘટનાઓનું સંયોજન પરિસ્થિતિને શોધી કાઢવા અને શોધાયેલ પરિસ્થિતિને સૂચવવા માટે નવી ઘટના બનાવવાની મંજૂરી આપે છે. આ એક જટિલ (અથવા સંયુક્ત) ઘટનાનો સાર છે. તે જટિલ છે કારણ કે કોઈ વ્યક્તિ પરિસ્થિતિને સીધી રીતે શોધી શકતી નથી; વ્યક્તિએ અનુમાન લગાવવું અથવા અનુમાન લગાવવું પડે છે કે પરિસ્થિતિ અન્ય ઘટનાઓના સંયોજનથી આવી છે. વ્યવસાય પ્રક્રિયા વ્યવસ્થાપન સાથે સંકલન સીઇપી માટે સ્વાભાવિક રીતે વ્યવસાય પ્રક્રિયા વ્યવસ્થાપન (બી. પી. એમ.) સાથે સુસંગત છે. બી. પી. એમ. તેના કાર્યકારી વાતાવરણ માટે સતત શ્રેષ્ઠ બનાવવા અને સંરેખિત કરવા માટે અંતથી અંત સુધીની વ્યવસાયિક પ્રક્રિયાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. જો કે, વ્યવસાયનું ઓપ્ટિમાઇઝેશન માત્ર તેની વ્યક્તિગત, એન્ડ-ટુ-એન્ડ પ્રક્રિયાઓ પર આધાર રાખતું નથી. દેખીતી રીતે અલગ પ્રક્રિયાઓ એકબીજાને નોંધપાત્ર રીતે અસર કરી શકે છે. આ દૃશ્યને ધ્યાનમાં લોઃ એરોસ્પેસ ઉદ્યોગમાં, વલણો (ઉત્પાદન પ્રક્રિયાઓ, સામગ્રી વગેરેમાં સંભવિત નબળાઈઓ નક્કી કરવા) જોવા માટે વાહનોના ભંગાણ પર નજર રાખવી સારી પ્રથા છે. અન્ય એક અલગ પ્રક્રિયા વર્તમાન કાર્યરત વાહનોના જીવન ચક્રનું નિરીક્ષણ કરે છે અને જ્યારે યોગ્ય હોય ત્યારે તેમને નિષ્ક્રિય કરે છે. સીઇપી માટેનો એક ઉપયોગ આ અલગ પ્રક્રિયાઓને જોડવાનો છે, જેથી પ્રારંભિક પ્રક્રિયા (બ્રેકડાઉન મોનિટરિંગ) ના કિસ્સામાં મેટલ થાક (એક નોંધપાત્ર ઘટના) પર આધારિત ખામી શોધવામાં આવે, બીજી પ્રક્રિયા (જીવન ચક્ર) નો ઉપયોગ કરવા માટે એક ક્રિયા બનાવી શકાય છે. સીઇપી અને બી. પી. એમ. નું એકીકરણ બે સ્તરે અસ્તિત્વમાં હોવું જોઈએ, બંને વ્યવસાયિક જાગૃતિ સ્તરે (વપરાશકર્તાઓએ તેમની વ્યક્તિગત પ્રક્રિયાઓના સંભવિત સર્વગ્રાહી ફાયદાઓને સમજવા જોઈએ) અને તકનીકી સ્તરે પણ (એવી પદ્ધતિ હોવી જરૂરી છે કે જેના દ્વારા સીઇપી બી. પી. એમ. ના અમલીકરણ સાથે વાતચીત કરી શકે). બી. પી. એમ. સાથે સી. ઈ. પી. ના એકીકરણ પર તાજેતરની અદ્યતન સમીક્ષા માટે, જેને વારંવાર ઇવેન્ટ-સંચાલિત વ્યવસાય પ્રક્રિયા વ્યવસ્થાપન તરીકે લેબલ કરવામાં આવે છે, તેનો સંદર્ભ લો. કોમ્પ્યુટેશન-ઓરિએન્ટેડ CEP ની ભૂમિકા બિઝનેસ રૂલ ટેકનોલોજી સાથે ઓવરલેપ થતી જોઈ શકાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, ગ્રાહક સેવા કેન્દ્રો ક્લિક-સ્ટ્રીમ વિશ્લેષણ અને ગ્રાહક અનુભવ વ્યવસ્થાપન માટે CEP નો ઉપયોગ કરી રહ્યાં છે. સીઇપી સોફ્ટવેર બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ અને અન્ય નિર્ણય-સહાયક એપ્લિકેશનોમાં પ્રતિ સેકન્ડ લાખો ઘટનાઓ (ક્લિક અથવા અન્ય ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ) વિશે વાસ્તવિક સમયની માહિતીને પરિબળ બનાવી શકે છે. આ "ભલામણ કાર્યક્રમો" એજન્ટોને દરેક ગ્રાહકના અનુભવના આધારે વ્યક્તિગત સેવા પ્રદાન કરવામાં મદદ કરે છે. સીઇપી એપ્લિકેશન ફોન પર ગ્રાહકો હાલમાં શું કરી રહ્યા છે, અથવા તેઓએ તાજેતરમાં શાખા સહિત અન્ય વિવિધ ચેનલોમાં અથવા વેબ પર સ્વ-સેવા સુવિધાઓ, ઇન્સ્ટન્ટ મેસેજિંગ અને ઇમેઇલ દ્વારા કંપની સાથે કેવી રીતે વાતચીત કરી છે તે વિશે ડેટા એકત્રિત કરી શકે છે. એપ્લિકેશન પછી કુલ ગ્રાહક અનુભવનું વિશ્લેષણ કરે છે અને સ્ક્રિપ્ટ્સ અથવા આગામી પગલાંની ભલામણ કરે છે જે ફોન પર એજન્ટને માર્ગદર્શન આપે છે, અને આશા છે કે ગ્રાહકને ખુશ રાખે છે. ટાઇમ સિરીઝ ડેટાબેઝ સાથે સંકલન ટાઇમ સિરીઝ ડેટાબેઝ એ એક સોફ્ટવેર સિસ્ટમ છે જે સમય દ્વારા ગોઠવાયેલા ડેટાના સંચાલન માટે શ્રેષ્ઠ છે. સમય શ્રેણી ડેટા વસ્તુઓની મર્યાદિત અથવા અનંત શ્રેણી છે, જ્યાં દરેક વસ્તુ સાથે સંકળાયેલ ટાઇમસ્ટેમ્પ હોય છે અને ટાઇમસ્ટેમ્પનો ક્રમ બિન-ઘટતો હોય છે. સમય શ્રેણીના તત્વોને ઘણીવાર બગાઇ કહેવાય છે. ટાઇમસ્ટેમ્પ્સ ચડતા હોવા જરૂરી નથી (માત્ર બિન-ઘટતા) કારણ કે વ્યવહારમાં નાણાકીય ડેટા સ્ત્રોતો જેવી કેટલીક સિસ્ટમોનું સમય રીઝોલ્યુશન ખૂબ ઓછું (મિલિસેકન્ડ્સ, માઇક્રોસેકન્ડ્સ અથવા નેનોસેકન્ડ્સ પણ) હોઈ શકે છે, તેથી સતત ઘટનાઓ સમાન ટાઇમસ્ટેમ્પ્સ લઈ શકે છે. સમય શ્રેણીની માહિતી સામાન્ય રીતે જટિલ ઘટના પ્રક્રિયા સાથે સંકળાયેલા વિશ્લેષણને ઐતિહાસિક સંદર્ભ પ્રદાન કરે છે. આ કોઈપણ વર્ટિકલ ઉદ્યોગને લાગુ પડી શકે છે જેમ કે ફાઇનાન્સ અને બી. પી. એમ. જેવી અન્ય તકનીકો સાથે સહકાર. CEP વિશ્લેષણ માટે આદર્શ કેસ એ છે કે ઐતિહાસિક સમય શ્રેણી અને રીઅલ-ટાઇમ સ્ટ્રીમિંગ ડેટાને એક જ સમયના સાતત્ય તરીકે જોવો. ગઈકાલે, ગયા અઠવાડિયે અથવા છેલ્લા મહિને જે બન્યું તે ફક્ત આજે શું થઈ રહ્યું છે અને ભવિષ્યમાં શું થઈ શકે છે તેનું વિસ્તરણ છે. એક ઉદાહરણમાં વર્તમાન બજારના જથ્થાની ઐતિહાસિક જથ્થા, કિંમતો અને વેપાર અમલીકરણ તર્ક માટે અસ્થિરતાની સરખામણી સામેલ હોઈ શકે છે. અથવા જીવંત બજાર કિંમતો પર કાર્યવાહી કરવાની જરૂરિયાતમાં બેન્ચમાર્ક સાથે સરખામણી સામેલ હોઈ શકે છે જેમાં સેક્ટર અને ઇન્ડેક્સની હિલચાલનો સમાવેશ થાય છે, જેમના ઇન્ટ્રા-ડે અને ઐતિહાસિક વલણો વોલેટિલિટી અને સરળ આઉટલેયર્સને માપે છે. ઇન્ટરનેટ ઓફ થિંગ્સ અને સ્માર્ટ સાયબર-ફિઝિકલ સિસ્ટમ્સ કોમ્પ્લેક્સ ઇવેન્ટ પ્રોસેસિંગ એ ઇન્ટરનેટ ઓફ થિંગ્સ (આઇઓટી) સેટિંગ્સ અને સ્માર્ટ સાયબર-ફિઝિકલ સિસ્ટમ્સ (સી. પી. એસ.) માં પણ મુખ્ય સક્ષમકર્તા છે. આવા કિસ્સાઓમાં વિવિધ સેન્સરમાંથી ગાઢ અને વિજાતીય પ્રવાહો પર પ્રક્રિયા કરવી અને તે પ્રવાહો સાથે મેળ ખાતી પેટર્ન એક સામાન્ય કાર્ય છે. આમાંની મોટાભાગની તકનીકો એ હકીકત પર આધાર રાખે છે કે આઇઓટી સિસ્ટમની સ્થિતિ અને તેના ફેરફારોનું પ્રતિનિધિત્વ સ્થિર, ભૌતિક મોડેલને બદલે ડેટા સ્ટ્રીમના રૂપમાં વધુ કાર્યક્ષમ છે. આવા પ્રવાહ-આધારિત મોડેલો પર તર્ક કરવો મૂળભૂત રીતે પરંપરાગત તર્ક તકનીકોથી અલગ છે અને સામાન્ય રીતે મોડેલ પરિવર્તન અને સીઇપીના સંયોજનની જરૂર પડે છે. ઇવેન્ટ સહસંબંધ ઇવેન્ટ-ડ્રિવન આર્કિટેક્ચર-(ઇડીએ) એ એક સોફ્ટવેર આર્કિટેક્ચર પેટર્ન છે જે ઘટનાઓના ઉત્પાદન, શોધ, વપરાશ અને પ્રતિક્રિયાને પ્રોત્સાહન આપે છે. સેડા-સ્ટેજ્ડ ઇવેન્ટ-ડ્રિવન આર્કિટેક્ચર જટિલ, ઇવેન્ટ-ડ્રિવન આર્કિટેક્ચરને તબક્કામાં વિઘટિત કરે છે ઇવેન્ટ પ્રોસેસિંગ ટેકનિકલ સોસાયટી-(ઇ. પી. ટી. એસ.) રસ ધરાવતો ઇવેન્ટ પ્રોસેસિંગ સમુદાય છે ઇવેન્ટ સ્ટ્રીમ પ્રોસેસિંગ-(ઇ. એસ. પી.) એક સંબંધિત તકનીક છે જે સંબંધિત ડેટાના પ્રોસેસિંગ સ્ટ્રીમ્સ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. કાઇનેટિક રૂલ લેંગ્વેજ-(કે. આર. એલ.) એ એક ઘટના-સ્થિતિ-ક્રિયા નિયમ ભાષા છે જેમાં એક જટિલ ઘટના અભિવ્યક્તિ ભાષા છે. ઓપરેશનલ ઇન્ટેલિજન્સ-CEP અને ESP બંને એવી તકનીકો છે જે ઓપરેશનલ ઇન્ટેલિજન્સને આધાર આપે છે. રીઅલ-ટાઇમ બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ સાથે મેળ ખાતી પેટર્ન-બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ એ સીઇપી સિસ્ટમ્સ રીઅલ-ટાઇમ કમ્પ્યુટિંગમાંથી મેળવેલા જ્ઞાનનો ઉપયોગ છે-સીઇપી સિસ્ટમ્સ સામાન્ય રીતે રીઅલ-ટાઇમ સિસ્ટમ્સ રીઅલ-ટાઇમ એન્ટરપ્રાઇઝ વિક્રેતાઓ અને સોફ્ટવેર એજી દ્વારા ઉત્પાદનો અપામા છે-ઝડપથી ચાલતા ઇવેન્ટ સ્ટ્રીમ્સનું નિરીક્ષણ કરે છે, મહત્વપૂર્ણ પેટર્નને શોધી કાઢે છે અને તેનું વિશ્લેષણ કરે છે, અને નિયમો અનુસાર પગલાં લે છે. જાવા અને સી #(જી. પી. એલ. વી. 2) માટે એઝ્યુર સ્ટ્રીમ એનાલિટિક્સ ડ્રોલ્સ ફ્યુઝન ઇ. વી. એ. એમ. સ્ટ્રીમિંગ એનાલિટિક્સ એસ્પર કોમ્પ્લેક્સ ઇવેન્ટ પ્રોસેસિંગ. ફીડઝાઈ-પલ્સ માઈક્રોસોફ્ટ સ્ટ્રીમઇનસાઇટ માઈક્રોસોફ્ટ સીઇપી એન્જિન અમલીકરણ ઓપનપીડીસી-રીઅલ-ટાઇમમાં સ્ટ્રીમિંગ ટાઇમ-સિરીઝ ડેટાની પ્રક્રિયા કરવા માટેની એપ્લિકેશનોનો સમૂહ. ઓરેકલ ઇવેન્ટ પ્રોસેસિંગ-વાસ્તવિક સમયમાં ઇવેન્ટ્સને ફિલ્ટર કરવા, સહસંબંધિત કરવા અને પ્રક્રિયા કરવા માટે એપ્લિકેશનો બનાવવા માટે. એસએપી ઇએસપી-એક ઓછી વિલંબતા, ઝડપી વિકાસ અને જમાવટ પ્લેટફોર્મ કે જે વાસ્તવિક સમયમાં એસક્યુએલસ્ટ્રીમના સ્ટ્રીમ પ્રોસેસિંગ પ્લેટફોર્મ, એસ-સર્વરમાં ડેટાના બહુવિધ સ્ટ્રીમ્સ પર પ્રક્રિયા કરવાની મંજૂરી આપે છે, તે સેવા, સેન્સર અને મશીન અને લોગ ફાઇલ ડેટાના મોટા જથ્થાનું વાસ્તવિક સમયમાં વિશ્લેષણ કરવા માટે રીલેશ્નલ સ્ટ્રીમ કમ્પ્યુટિંગ પ્લેટફોર્મ પ્રદાન કરે છે. ટીઆઈબીસીઓ બિઝનેસ ઇવેન્ટ્સ એન્ડ સ્ટ્રીમ્બેઝ-સીઇપી પ્લેટફોર્મ અને હાઇ પર્ફોર્મન્સ લો લેટન્સી ઇવેન્ટ સ્ટ્રીમ પ્રોસેસિંગ વેબસ્ફિયર બિઝનેસ ઇવેન્ટ્સ અપાચે ફ્લિંક જાવા અને સ્કેલા માટે સીઇપી એપીઆઈ સાથે ઓપન-સોર્સ ડિસ્ટ્રિબ્યુટેડ સ્ટ્રીમ પ્રોસેસિંગ ફ્રેમવર્ક. અપાચે સ્ટોર્મ ફ્રી અને ઓપન સોર્સ ડિસ્ટ્રિબ્યુટેડ રીઅલ ટાઇમ કોમ્પ્યુટેશન સિસ્ટમ. સ્ટોર્મ વાસ્તવિક સમયમાં ડેટાના અમર્યાદિત પ્રવાહોની પ્રક્રિયા કરે છે. સંદર્ભો માહિતી પ્રણાલીઓ કોગ્નિશન ઇવેન્ટ્સ (કમ્પ્યુટિંગ) પ્રક્રિયા (કમ્પ્યુટિંગ)