1 緒 論

1.1 研究背景與意義

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生量呈數(shù)倍的增長，其處理流程也變的越來越復雜，企業(yè)若采用傳統(tǒng)的商業(yè)智能工具和數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，來進行數(shù)據(jù)的收集以及相關的分析處理，則無法應對非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在數(shù)量上的迅速增長。現(xiàn)在的數(shù)據(jù)更趨于實時性和流動性，并且數(shù)據(jù)源的種類繁多，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式是將數(shù)據(jù)存儲后，再進行處理，不僅耗費人力物力，其效率也會很低。企業(yè)往往在乎的是數(shù)據(jù)進行總結(jié)分析后所產(chǎn)生的價值，而這些價值則需要對產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行快速的處理，以便做出實時響應，并能夠進行快速決策。由此，實時商業(yè)智能（Real-TimeBusinessIntelligence，RTBI），也稱為實時商務智能，便應運而生。實時商業(yè)智能是在滿足商業(yè)智能各項基本功能的前提下，對企業(yè)數(shù)據(jù)信息進行無延時的傳輸處理。其主要目的在于實時的將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有價值的信息，為企業(yè)提供決策支持。實時商業(yè)智能的發(fā)展逐漸引起學術(shù)界和商界的重視，實時商業(yè)智能幫助企業(yè)整合數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中獲取知識，提高企業(yè)管理決策能力，從而使企業(yè)做出及時有效的決策，來促使利益最大化。

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1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

基于復雜事件處理的實時商業(yè)智能關鍵技術(shù)及其應用的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，需從三個方面具體闡述：實時商業(yè)智能的研究現(xiàn)狀、復雜事件處理的研究現(xiàn)狀以及基于復雜事件處理的實時商業(yè)智能的研究現(xiàn)狀。商業(yè)智能是一種輔助企業(yè)決策的技術(shù)工具，最早在 1989 年由分析師 HowardDresner 提出，其通過多個數(shù)據(jù)源來獲取數(shù)據(jù)，并對獲取的數(shù)據(jù)進行分析整合來提高企業(yè)的決策能力。然而傳統(tǒng)商業(yè)智能存在的數(shù)據(jù)延遲、分析延遲以及決策延遲問題，很難滿足企業(yè)對于業(yè)務數(shù)據(jù)進行實時分析決策的需求，因此專家學者們逐漸向?qū)崟r商業(yè)智能的研究進行轉(zhuǎn)變。實時商業(yè)智能是在傳統(tǒng)商業(yè)智能的基礎上提出的，不同的學者有著不同的研究成果。

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2 理論研究

2.1 實時商業(yè)智能體系架構(gòu)分析

完整的商業(yè)智能體系架構(gòu)包含有數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析和信息展示，但是傳統(tǒng)商業(yè)智能在數(shù)據(jù)、分析和決策中所存在的延遲問題，難以滿足企業(yè)實時決策的需求。實時商業(yè)智能便應運而生，在 Colin 于 2004 年提出實時商業(yè)智能后，國內(nèi)外許多學者開始轉(zhuǎn)向?qū)崟r商業(yè)智能的投入和研究。馬鳴和趙軼超（2009）、何�。�2010）認為傳統(tǒng)商業(yè)智能存在數(shù)據(jù)延遲、分析延遲和決策延遲，即數(shù)據(jù)集成過程中所產(chǎn)生的延遲、數(shù)據(jù)在分析時中所產(chǎn)生的延遲以及戰(zhàn)略決策在實施中產(chǎn)生的延遲。侯巖松等（2011）指出運用傳統(tǒng)商業(yè)智能時存在系統(tǒng)分析決策的滯后性，不能及時和實時地滿足企業(yè)需求。周瑾（2007）指出實時 BI和嵌入式 BI 是未來商業(yè)智能的重要發(fā)展趨勢。

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2.2 基于 CEP 的實時商業(yè)智能的提出

在實時商業(yè)智能的基礎上，提出基于復雜事件處理的實時商業(yè)智能，其主要內(nèi)容包括三個方面，分別為：事件驅(qū)動架構(gòu)、復雜事件處理相關理論和基于復雜事件處理的實時商業(yè)智能的優(yōu)勢。事件驅(qū)動架構(gòu)（Event DrivenArchitecture，EDA）是由一系列組件構(gòu)成的應用，包括事件消費者和事件產(chǎn)生者，最早是由 Gartner 公司于 2003 年提出，用于處理企業(yè)中表面看似不相關的事件。事件驅(qū)動架構(gòu)中的組件和服務是松耦合的，其間不直接相關，事件可通過這些組件進行傳遞，組件間采用多管道、多模塊的方式進行連接，從而協(xié)同工作來完成系統(tǒng)的功能。事件驅(qū)動架構(gòu)以事件為載體，能夠在不同的應用程序間進行交互（李新玉，2010），具有異步性、時效性、事件粒度可控性等特征。事件驅(qū)動架構(gòu)日益成熟，并在政府部門的電子政務應用中發(fā)揮著巨大的作用（李臣亮，2007）。本小節(jié)從事件驅(qū)動架構(gòu)的構(gòu)成、機制和事件處理三個部分對事件驅(qū)動架構(gòu)進行詳細說明。

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3 關鍵技術(shù)...............23

3.1 大數(shù)據(jù)分布式流計算技術(shù)...............23

3.2 復雜事件處理關鍵技術(shù)...............27

4 基于 CEP 的實時商業(yè)智能的模型構(gòu)建...............37

4.1 基于 CEP 的實時商業(yè)智能體系架構(gòu)設計...............37

4.2 復雜事件模型設計...............40

5 基于 CEP 的實時商業(yè)智能的實現(xiàn)及應用...............53

5.1 證券市場監(jiān)測需求分析...............53

5.2 證券市場監(jiān)測復雜事件描述...............57

5 基于 CEP 的實時商業(yè)智能的實現(xiàn)及應用

5.1 證券市場監(jiān)測需求分析

隨著經(jīng)濟全球化的發(fā)展，我國的證券市場也在迅速的發(fā)展，且已成為股票市場的重要投資方式。證券交易不同于其他物品交易，其價格變化頻率和幅度比較大，并且具有不確定性，從而可能導致價格扭曲。在證券市場中，股價可以充分的體現(xiàn)市場公開信息，然而證券市場信息不對稱，會存在許多內(nèi)幕操縱行為，導致股價大幅度的變化，并在相關的交易系統(tǒng)中出現(xiàn)許多異常交易行為，致使股民利益受損并對證券交易市場的運營造成極大的危害。因此，在證券交易異常行為發(fā)生時能夠及時的發(fā)現(xiàn)，并做出預警，構(gòu)建有效的證券市場監(jiān)控來確保市場的正常運行。

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5.2 證券市場監(jiān)測復雜事件描述

在 5.1 節(jié)已對證券市場中的連續(xù)買賣、短線操縱、合謀和洗盤這四類較為典型的違法交易行為進行了簡要概述，本節(jié)分別列舉出這四種行為在證券市場所表現(xiàn)出的可被系統(tǒng)監(jiān)測到的幾類重要的異常事件，并根據(jù) 4.2 節(jié)中的事件定義、事件操作符等相關定義，來構(gòu)建和描述證券市場異常交易復雜事件。原子事件是復雜事件處理監(jiān)測系統(tǒng)中的事件源，并且是證券市場異常交易事件監(jiān)測的前提，原子事件是以無限事件流的形式輸入到系統(tǒng)中。下面對原子事件進行定義。

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基于復雜事件處理的實時商業(yè)智能對于企業(yè)來說是很有價值的，通過復雜事件處理技術(shù)運用到實時商業(yè)智能中可以做到數(shù)據(jù)的實時處理以及異常情況的實時監(jiān)測預警，從而更加有利于企業(yè)做出實時的決策�；诖耍疚难芯績�(nèi)容主要有以下幾點：第一，針對傳統(tǒng)商業(yè)智能所存在一系列的弊端，引出實時商業(yè)智能，分析其必要性，并進一步對實時商業(yè)智能的關鍵技術(shù)和理論進行分析。第二，分析引入復雜事件處理技術(shù)的必要性以及將復雜事件處理技術(shù)運用到實時商業(yè)智能中優(yōu)勢，構(gòu)建基于復雜事件處理的實時商業(yè)智能模型架構(gòu)。第三，提出并分析基于復雜事件處理的實時商業(yè)智能的關鍵技術(shù)，包括大數(shù)據(jù)分布式流計算技術(shù)和復雜事件處理技術(shù)，對其中的復雜事件模型和分布式節(jié)點進行重點設計，，并構(gòu)建了分布式復雜事件處理架構(gòu)。

參考文獻（略）