复杂事件处理引擎比较（复杂的引擎）

本篇文章给大家谈谈复杂事件处理引擎比较，以及复杂的引擎对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享复杂事件处理引擎比较的知识，其中也会对复杂的引擎进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、SQL Server2008和SQL Server2008R2的区别，高手速进
• 2、决策引擎与规则引擎有什么区别？
• 3、基于大数据审计的信息安全日志分析法
• 4、java的xml引擎中，dom4j和jdom有什么区别
• 5、1．图形引擎 2．声音引擎 3．物理引擎 4．游戏引擎 有什么区别

SQL Server2008和SQL Server2008R2的区别，高手速进

R2只是一个版本标识。
随着信息技术复杂事件处理引擎比较的广泛应用复杂事件处理引擎比较，数据流作为一种新颖的数据结构在日常生活中有着越来越广泛的应用复杂事件处理引擎比较，微软在SQL Server 2008 R2 中推出复杂事件处理引擎比较了分析处理数据流的新组件——StreamInsight。它提供了基于DotNet框架的开发环境复杂事件处理引擎比较，用户能够轻松地使用它来开发出健壮，高效地数据流处理程序。StreamInsight的本质是复杂事件处理(Complex Event Processing，CEP)的应用程序框架，与传统的数据库查询处理不同，事件处理系统需要同时处理来自多个数据源的海量事件(Event)，并且根据用户提供的查询语句以及匹配模式，实时地输出事件分析结果。我们在下表中列出了事件驱动应用和数据库应用的主要区别：
数据库应用 事件驱动的应用（Event Driven）
查询模式 特定的查询请求 连续的查询
响应时间 从几秒至数天 几毫秒或更少
数据流量 数百条记录/秒
10000 事件/秒
通过使用StreamInsight，用户可以开发出基于CEP的程序来实时处理大量的原始数据，利用数据之间的层次和关联关系，有效的采用相应的规则进行处理，以降低进行事件分析，事件关联及事件解析等操作的代价。StreamInsight同时能够支持对数据流模式匹配、异常检测、趋势分析等操作，使用户能够更好地监控和管理数据，最终使用户得到之前无法了解的信息，并能够更快速和更有效的进行操作决策，提高关键绩效指标(KPI)。
在StreamInsight的应用中，其核心为StreamInsight服务器，它主要由输入，输出适配器(Adaptor)以及CEP引擎(CEP Engine)组成。
CEP引擎(CEP Engine)：所有的输入数据都将再CEP引擎中进行分析和处理，它根据用户定义的查询逻辑，有效地分析和转换输入的数据，并及时输出结果。
适配器(Adaptor)：StreamInsight提供了适配器的框架，开发者能够通过实现不同的接口来开发不同种类的适配器。适配器分为两类，输入适配器(Input Adaptor)是连接外部存储设备如网络服务器，传感器同StreamInsight引擎的接口。而输出适配器则用于处理CEP引擎输出的结果并可以同时触发一系列的操作。
StreamInsight平台提供了一个功能强大的对象模型，它包含了许多有用的特性使得我们能够开发出灵活和功能强大StreamInsight的程序。对于初次使用StreamInsight的开发者来说，参考网上的一些实例能够取得事半功倍的效果。

决策引擎与规则引擎有什么区别？

区别：

1、运行方式不同
规则引擎是需要电子商城的实际业务的运用人员进行相关的调整和设置；

决策引擎虽然能够根据实际的业务进行相关的人工干预，但是其实现是系统自动化的。

2、用户不同

规则引擎是针对的是电子商城的某一个或者多个客户群；

决策引擎则是精准到单个用户的偏好。

3、意义不同

规则引擎是一个工具，本身是不带规则的，规则需要人为输入，可单独将规则从系统剥离出来放到规则引擎平台单独进行执行管理。具有一定智能化的使用价值，可以按照需求来进行规则的配置、执行、管理，不同的行业都可以配置出属于自己不同的规则平台。

决策引擎，就是已经包含了很多的规则、决策条件，具备了对规则的决策能力，如风控决策引擎，就是在金融行业的风险控制环节进行决策的。

基于大数据审计的信息安全日志分析法

噪声数据随着经济和信息技术复杂事件处理引擎比较的不断发展复杂事件处理引擎比较，许多企业开始引入复杂事件处理引擎比较了ERP等系统复杂事件处理引擎比较，这些系统使得企业的众多活动数据可以实时记录复杂事件处理引擎比较，形成了大量有关企业经营管理的数据仓库。从这些海量数据中获取有用的审计数据是目前计算机审计的一个应用。接下来我为你带来基于大数据审计的信息安全日志分析法，希望对你有帮助。

大数据信息安全日志审计分析方法

1．海量数据采集。

大数据采集过程的主要特点和挑战是并发数高，因此采集数据量较大时，分析平台的接收性能也将面临较大挑战。大数据审计平台可采用大数据收集技术对各种类型的数据进行统一采集，使用一定的压缩及加密算法，在保证用户数据隐私性及完整性的前提下，可以进行带宽控制。

2．数据预处理。

在大数据环境下对采集到的海量数据进行有效分析，需要对各种数据进行分类，并按照一定的标准进行归一化，且对数据进行一些简单的清洗和预处理工作。对于海量数据的预处理，大数据审计平台采用新的技术架构，使用基于大数据集群的分布式计算框架，同时结合基于大数据集群的复杂事件处理流程作为实时规则分析引擎，从而能够高效并行地运行多种规则，并能够实时检测异常事件。

3．统计及分析。

按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析。大数据平台在数据预处理时使用的分布式计算框架Storm就非常适合对海量数据进行实时的统计计算，并能够快速反馈统计结果。Storm框架利用严格且高效的事件处理流程保证运算时数据的准确性，并提供多种实时统计接口以使用。

4．数据挖掘。

数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识，所以它所得到的信息具有未知、有效、实用三个特征。与传统统计及分析过程不同的是，大数据环境下的数据挖掘一般没有预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，并进一步实现一些高级别数据分析的需求。

大数据分析信息安全日志的解决方案

统一日志审计与安全大数据分析平台能够实时不间断地将用户网络中来自不同厂商的安全设备、网络设备、主机、操作系统、数据库系统、用户业务系统的日志和警报等信息汇集到管理中心，实现全网综合安全审计；同时借助大数据分析和挖掘技术，通过各种模型场景发现各种网络行为、用户异常访问和操作行为。

1．系统平台架构。

以国内某大数据安全分析系统为例，其架构包括大数据采集平台、未知威胁感知系统、分布式实时计算系统(Storm)、复杂事件处理引擎(Esper)、Hadoop平台、分布式文件系统(HDFS)、分布式列数据库(Hbase)、分布式并行计算框架(Map／Reduce、Spark)、数据仓库(Hive)、分布式全文搜索引擎(ElasticSearch)、科学计算系统(Euler)。这些技术能够解决用户对海量事件的采集、处理、分析、挖掘和存储的需求。

如图1所示，系统能够实时地对采集到的不同类型的信息进行归一化和实时关联分析，通过统一的控制台界面进行实时、可视化的呈现，协助安全管理人员迅速准确地识别安全事件，提高工作效率。

2．实现功能。

系统能够实现的功能包括：审计范围覆盖网络环境中的全部网络设备、安全设备、服务器、数据库、中间件、应用系统，覆盖200多种设备和应用中的上万类日志，快速支持用户业务系统日志审计；系统收集企业和组织中的所有安全日志和告警信息，通过归一化和智能日志关联分析引擎，协助用户准确、快速地识别安全事故；通过系统的'安全事件并及时做出安全响应操作，为用户的网络环境安全提供保障；通过已经审计到的各种审计对象日志，重建一段时间内可疑的事件序列，分析路径，帮助安全分析人员快速发现源；整个Hadoop的体系结构主要通过分布式文件系统(HDFS)来实现对分布式存储的底层支持。

3．应用场景。

上述系统可解决传统日志审计无法实现的日志关联分析和智能定位功能。如在企业的网络系统中，大范围分布的网络设备、安全设备、服务器等实时产生的日志量非常大，要从其中提取想要的信息非常困难，而要从设备之间的关联来判断设备故障也将是一大难点。例如，某企业定位某设备与周围直连设备的日志消息相关联起来判断该设备是否存在异常或故障，如对于其中一台核心交换机SW1，与之直连的所有设备如果相继报接口down的日志，则可定位该设备SWl为故障设备，此时应及时做出响应。而传统数据难以通过周围设备的关联告警来定位该故障，大数据审计平台则是最好的解决方法。

大数据分析方法可以利用实体关联分析、地理空间分析和数据统计分析等技术来分析实体之间的关系，并利用相关的结构化和非结构化的信息来检测非法活动。对于集中存储起来的海量信息，可以让审计人员借助历史分析工具对日志进行深度挖掘、调查取证、证据保全。

java的xml引擎中，dom4j和jdom有什么区别

dom是解析xml的底层接口之一(另一种是sax) ；
而jdom和dom4j则是基于底层api的更高级封装；
dom是通用的，而jdom和dom4j则是面向java语言的。
JDOM的目的是成为 Java 特定文档模型，它简化与 XML 的交互并且比使用 DOM 实现更快。由于是第一个 Java 特定模型，JDOM 一直得到大力推广和促进。正在考虑通过“Java 规范请求 JSR-102”将它最终用作“Java 标准扩展”。从 2000 年初就已经开始了 JDOM 开发。
JDOM 与 DOM 主要有两方面不同。首先，JDOM 仅使用具体类而不使用接口。这在某些方面简化了 API，但是也限制了灵活性。第二，API 大量使用了 Collections 类，简化了那些已经熟悉这些类的 Java 开发者的使用。
JDOM 文档声明其目的是“使用 20%（或更少）的精力解决 80%（或更多）Java/XML 问题”（根据学习曲线假定为 20%）。JDOM 对于大多数 Java/XML 应用程序来说当然是有用的，并且大多数开发者发现 API 比 DOM 容易理解得多。JDOM 还包括对程序行为的相当广泛检查以防止用户做任何在 XML 中无意义的事。然而，它仍需要您充分理解 XML 以便做一些超出基本的工作（或者甚至理解某些情况下的错误）。这也许是比学习 DOM 或 JDOM 接口都更有意义的工作。
JDOM 自身不包含解析器。它通常使用 SAX2 解析器来解析和验证输入 XML 文档（尽管它还可以将以前构造的 DOM 表示作为输入）。它包含一些转换器以将 JDOM 表示输出成 SAX2 事件流、DOM 模型或 XML 文本文档。JDOM 是在 Apache 许可证变体下发布的开放源码。
DOM4J
虽然 DOM4J 代表了完全独立的开发结果，但最初，它是 JDOM 的一种智能分支。它合并了许多超出基本 XML 文档表示的功能，包括集成的 XPath 支持、XML Schema 支持以及用于大文档或流化文档的基于事件的处理。它还提供了构建文档表示的选项，它通过 DOM4J API 和标准 DOM 接口具有并行访问功能。从 2000 下半年开始，它就一直处于开发之中。
为支持所有这些功能，DOM4J 使用接口和抽象基本类方法。DOM4J 大量使用了 API 中的 Collections 类，但是在许多情况下，它还提供一些替代方法以允许更好的性能或更直接的编码方法。直接好处是，虽然 DOM4J 付出了更复杂的 API 的代价，但是它提供了比 JDOM 大得多的灵活性。
在添加灵活性、XPath 集成和对大文档处理的目标时，DOM4J 的目标与 JDOM 是一样的：针对 Java 开发者的易用性和直观操作。它还致力于成为比 JDOM 更完整的解决方案，实现在本质上处理所有 Java/XML 问题的目标。在完成该目标时，它比 JDOM 更少强调防止不正确的应用程序行为。
DOM4J 是一个非常非常优秀的Java XML API，具有性能优异、功能强大和极端易用使用的特点，同时它也是一个开放源代码的软件。如今你可以看到越来越多的 Java 软件都在使用 DOM4J 来读写 XML，特别值得一提的是连 Sun 的 JAXM 也在用 DOM4J。

1．图形引擎 2．声音引擎 3．物理引擎 4．游戏引擎 有什么区别

游戏开发中的程序开发主要由如下几个方面组成：
1．图形引擎
2．声音引擎
3．物理引擎
4．游戏引擎
5．人工智能或游戏逻辑
6．游戏GUI界面（菜单）
7．游戏开发工具
8．支持局域网对战的网络引擎开发
9．支持互联网对战的网络引擎开发
下面逐一介绍每个部分：
1．图形引擎主要包含游戏中的场景（室内或室外）管理与渲染，角色的动作管理绘制，特效管理与渲染（粒子系统，自然模拟（如水纹，植物等模拟）），光照和材质处理，LOD(Level Object Detail)管理等，另外还有图形数据转换工具开发，这些工具主要用于把美工用DCC软件（如3DS Max，Maya，Soft XSI，Soft Image3D等）软件制作的模型和动作数据以及用Photo shop或painter等工具制作的贴图，转化成游戏程序中用的资源文件。
2．声音引擎主要包含音效（Sound Effect简称SE），语音(VOICE)，背景音乐（Background music简称BGM）的播放。SE是指那些在游戏中频繁播放，而且播放时间比较短，但要求能及时无延迟的播放，VOICE是指游戏中的语音或人声，这部分对声音品质要求比较高，基本上用比较高的采样率录制和回放声音，但和SE一样要求能及时无延迟的播放，SE在有的时候因为内存容量的问题，在不影响效果的前提下，可能会降低采样率，但VOICE由于降低采样率对效果影响比较大，所以一般VOICE不采用降低采样率的做法。BGM是指游戏中一长段循环播放（也有不循环，只播放一次）的背景音乐，正是由于BGM的这种特性，一般游戏的背景音乐是读盘（光盘或硬盘）来播放。另外一些高级声音特效，如EAX，数字影院系统(DTS5.1)，数字杜比环绕等。
3．物理引擎主要包含游戏世界中的物体之间、物体和场景之间发生碰撞后的力学模拟， 以及发生碰撞后的物体骨骼运动的力学模拟（比较著名的物理引擎有havok公司的game dynamics sdk，还有open source 的ODE—Open Dynamics Engine）。
4．游戏引擎主要是把图形引擎、声音引擎、物理引擎整合起来，主要针对某个游戏制作一个游戏系统，其包含游戏关卡编辑器，主要用途是可以可视化的对场景进行调整，光照效果和雾化等效果调整，事件设置，道具摆放，NPC设置，另外还有角色编辑器，主要用于编辑角色的属性和检查动作数据的正确性。一般日本游戏公司的做法，他们会把关卡编辑器和角色编辑器直接做到游戏中，所有的参数调整都在游戏中通过调试菜单来进行编辑，所以一般他们把这部分调试菜单的功能做的很强大，同时在屏幕上实时的显示一些重要的信息，这样做的好处是关卡编辑器调整的效果直接就是游戏的效果，但是对于程序的重用性来说可能不是很好，比如说要用到另外一个游戏项目中就比较难，除非两个游戏类型相同，只要把场景和角色数据换一下，还有做下一代产品也没有问题，只要根据式样增加调试菜单的功能就可以了。
5．人工智能和游戏逻辑开发，这部分日本和欧美的游戏开发模式也有很大不同，在欧美游戏公司中运用脚本语言开发很普遍，所以这部分程序开发主要是用脚本语言编写，而且脚本程序和游戏程序的耦合性很低，有单独的编辑、编译和调试环境，这样比较利于游戏程序和关卡设计开发分开，同时并行开发，所以一般他们都会有专门做关卡设计的程序员岗位。而日本游戏公司脚本语言一般和游戏的耦合性比较高，一般通过一些语言的宏功能和一些编译器的特定功能来完成一个简单的脚本系统，所以一般这些脚本程序只能在游戏程序中进行调试，而不能在一个单独的脚本编辑，编译环境中进行开发。
6．游戏GUI界面（菜单），主要是指那些游戏中用户界面设计，有做的复杂，有简单的，做的简单就是2D GUI界面，做的复杂有3D GUI界面。
7．游戏开发工具主要包含关卡编辑器，角色编辑器，资源打包管理，DCC软件的插件工具等开发。
8．支持局域网对战的网络引擎开发，主要解决局域网网络发包和延迟处理，通讯同步的问题，有同步通讯和异步通讯两种做法，异步通讯用于那些对运行帧速要求比较高的游戏，同步通讯相对异步通讯来说效率相对低，但是同步通讯的编程模型相对异步通讯来得简单一些。
9．支持互联网对战的网络引擎开发，目前大部分网游都是C/S结构的，服务器端软件配置管理，服务器程序的最优化，还有游戏大厅、组队、游戏逻辑处理、道具管理、收费系统等。另外还有一些网络系统是C/S和P2P两种结构混合的，如XBOX Live等. 关于复杂事件处理引擎比较和复杂的引擎的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 复杂事件处理引擎比较的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于复杂的引擎、复杂事件处理引擎比较的信息别忘了在本站进行查找喔。