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Eine wichtige Aufgabe für die IT der vernetzten Welt ist die maschinelle Auswertung und Verarbeitung von Informationen, die für eine Anwendung relevant sind und übers Netz verschickt werden. Mit Complex Event Processing (CEP) können große Mengen von zeitbehafteten Daten unterschiedlichster Art in nahezu Echtzeit analysiert und weiterverarbeitet werden. Die grundlegende Vorgehensweise beim CEP entspricht der menschlichen Entscheidungsfindung in Prozessabläufen des täglichen Lebens und stellt eine Erweiterung bekannter Methoden des Data Analytics wie Data Mining, statistische Analyse oder regelbasierte Wissensverarbeitung dar. Typische Anwendungsgebiete sind Big-Data-Systeme, Internet of Things, Industrie 4.0.
Studium der Mathematik an der Universität Stuttgart, von 1980 bis 1985 Assistent am Institut für Informatik der Universität Stuttgart, Promotion 1985 mit einem Thema der Theoretischen Informatik. Zwischen 1985 und 1990 Research Staff Member bei IBM Deutschland GmbH in Heidelberg und Stuttgart mit den Schwerpunkten Künstliche Intelligenz und Natural Language Processing. 1990 bis 2018 Professor an der Hochschule für Technik, Wirtschaft und Gestaltung Konstanz, Fakultät Informatik, mit den Lehrgebieten Algorithmen und Datenstrukturen, Theoretische Informatik, Simulation diskreter Prozesse, Wissensbasierte Systeme, Data Analytics. Seit 2018 Professor im Ruhestand.
Einführung mit typischen Anwendungen.- Grundlegende Begriffe.- Ereignisströme.- Auswahlstrategien für komplexe Ereignisse.- Ereignismuster.- Beispiele für Event Processing Languages.- Complex Event Processing Engines.- Regelbasiertes Complex Event Processing.- Softwarekonzepte für das Complex Event Processing.- Abgrenzung des CEP zu anderen Methoden.- Anhang: Prädikatenlogik.
E-Mail: ProductSafety@springernature.com
