Flink CEP 库支持基于时间窗口、事件数量窗口、追溯窗口等多种窗口类型，可以支持各种类型的动态规则引擎应...
其次,Flink-CEP 仅是一个受限的序列算子,在运行时需要将所有数据传输到 CEP 算子,然后在 CEP 算子中串行执行各个条件语句。这种汇集到单点的运行模式,较多的冗余数据需要执行条件匹配,由此产生了不必要的网络负载,而且降低了 CPU 利用率。 再次,还存在一些非官方开源的轻量级 CEP 引擎,比如 Flink-siddhi,功能简单,...
CEP 在 Flink 中以库形式存在，不与 Flink 底层引擎代码绑定，但继承了低级 API。在 Flink 内部，CEP 实现分为规则解析、规则匹配和匹配事件提取三个步骤。规则解析生成 NFA（Non-determined Finite Automaton）状态转移图，接收数据进行匹配，并存储中间状态以进行多次匹配。匹配完成后，提取匹配事件列表输...
所观察到的 CEP 引擎的选型,通常是使用 Flink + 自定义算子(CEP 或者根据业务场景定义),和基于线上服务 + 在线存储进行规则引擎的自定义实现,而无论哪种方式,架构的设计者都要花费大量的精力在设计端到端的完整链路,也侧面说明了这方面的已有基建和开源项目基础都是非常缺失的,期望后续会有更专业,更系统的项目...
3.CEP 网络负载高、CPU 利用率低。 和互联网企业内部使用的大型集群相比,奇安信面向的企业级应用集群规模较小,硬件资源受限,且客户的定制需求较多,导致安全监测的规则要求更严格,引擎发布成本较高。但是,现有的 Flink 开源解决方案,或者需要根据业务需求进行改造,或者性能较差,均不能较好地解决上述问题。
处理:识别简单事件之间的内在联系,多个符合一定规则的简单事件构成复杂事件 输出:满足规则的复杂事件 CEP架构 CEP-NFA CEP-NFA是什么? Flink 的每个模式包含多个状态,模式匹配的过程就是状态转换的过程,每个状态(state)可以理解成由Pattern构成,为了从当前的状态转换成下一个状态,用户可以在Pattern上指定条件,用于状态的...
直接修改了规则把服务重启一下不就可以了吗,这个当然是不行的,规则引擎里面通常会维护很多不同的规则,例如在监控告警的场景下,如果每个人修改一下自己的监控阈值,就重启一下服务,必然会影响其他人的使用,因此需要线上满足规则动态变更加载。本篇基于Flink-Cep 来实现规则动态变更加载,同时参考了Flink中文社区刘博老师...
3.CEP 网络负载高、CPU 利用率低。 和互联网企业内部使用的大型集群相比,奇安信面向的企业级应用集群规模较小,硬件资源受限,且客户的定制需求较多,导致安全监测的规则要求更严格,引擎发布成本较高。但是,现有的 Flink 开源解决方案,或者需要根据业务需求进行改造,或者性能较差,均不能较好地解决上述问题。
Flink不仅有优秀的Checkpoint机制(流式数据快照)、Watermark机制(解决乱序问题),还有及其强大的规则引擎--CEP(Complex Event Processing复杂事件处理)。他就像是一个正则表达式一样,从一串串流动的数据中,按照规则提取所需的数据进行加工处理。 CEP的使用场景
4) CEP(Drools)：我们发现有业务方需要提供cep 这样复杂事件处理的功能，目前我们的语法无法直接支持，我们让用户使用规则引擎Drools，然后跑在每个executor上面，依靠规则引擎功能去实现cep。于是基于以上几个Spark structuredstreaming的特点和缺点，我们考虑使用Flink来做这些事情。5.Flink Flink目标是对标Spark，流这块是...