SAS 事件流处理 SAS® Event Stream Processing Engine

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产品益处

实时提供分析结果

通过这种对发生事件不间断分析的解决方案，你可以检测模式和获得价值，否则你就可能因为信息延时而忽略了这些模式和价值。SAS的事件流处理解决方案让快速决策更容易，从而可以更快地采取行动。

顶级性能设计
低延迟和高吞吐量意味着更快更好和更强力的数据处理。灵活的线程化处理连续查询，在数据流动的同时，原生支持更新、删除和插入。

为合理的决策提供完善的分析
拥有准确的数据意味着你已经为行动做好了准备。SAS的事件流处理支持流内数据质量管理，通过内置的分析表达式和模式匹配算法，支持数据驱动的业务决策。

快速识别并解决问题
我们独特的模式匹配功能帮助你定义序列或时序事件，及早发现异常。结合强大的表达式语言和过程窗口，你总是可以使用准确的数据展开工作，在问题变成极大的麻烦之前进行纠正。

功能特色：

一切围绕速度而设计
低延迟响应（毫秒级和亚毫秒级），常见的硬件环境下具有每秒处理数百万事件的高吞吐量。
本地支持数据传送过程中更新、删除和插入。
事件流模型随生产模型更新动态变更，无需停止/中断数据流处理。
在并行网格环境中支持连续查询（例如，灵活的线程化处理连续查询）。
通过增加内存、并行化的模型处理来实现线性扩展，可被定制用于隔离事件分析程序。
数据保留在索引库内存中。
发现匹配模式之前，内存采用部分压缩模式。
如果数据量超过可用分布式内存和相关性能允差范围，可使用缓存库。
内置定制的适配器和插接件支持高速数据加载和输出。

可以采集和合并数据源

丰富数据适配器和插接件套件用于发布和订阅结构化和非结构化数据实时数据流。
预定义适配器包括读写（例如，发布和订阅）：
高吞吐率优先的Hadoop。支持Hadoop进程管理的HDFS和YARN插件。
Apache Camel
Axeda
RabbitMQ
Solace
Tervela Data Fabric
XML/JSON File Socket Adapter
OSIsoft PI
SAS® LASR™ Analytic Server
SAS HDAT
SAS 数据集
IBM WebSphere MQ, IBM DB2 和 IBM Netezza
SAP Sybase ASE
Teradata
TIBCO Rendezvous
Google Protobuff
JMS
文件/插槽
数据库ODBC
定制发布/订阅API也可以采用C或Java语言编写
仅由以下资源发布：Twitter、网络嗅探器、日志嗅探器（Oracle和Greenplum）、SYSLOG、HTTP RESTful接口；仅供SOAP和SMTP订阅。
事件处理程序可用来管理多个输入流。
采用安全模式功能，或通过发布/订阅API触发持续事件流处理，保持事件流完全同步。

扩展部署支持

扩展云部署
支持云应用框架。
支持大规模分布服务的发布设计、开发和生命周期管理。
边缘事件流处理
可扩展边缘部署。
边缘设备管理支持在其它芯片组和操作系统上进行边缘分析：ARM, Android。
扩展部署
用于大规模分布式服务的BOSH Cloud Foundry。
动态更新ESP容器、项目和事件流输入句柄。

灵活的建模环境

丰富的图形设计和测试界面，可点击访问窗口、插接件和预置运算符综合调色板。交互式测试模式支持部署之前直观评估逻辑并验证结果。
开发SAS事件流处理项目（又称模型），通过拖放式可视化建模工具进行设计和测试的直观环境。
采用C++和XML语法，功能媲美可视化界面的设计编码环境（自动生成相关逻辑）。
全面透视自动生成的XML代码，可进一步定制编辑和补充。
易用实例化直观定义XML服务器事件流处理模型，连接实时数据流进行模型验证。
文档化API支持事件流模型部署。
模块化窗口驱动架构具有定义最复杂连续查询所需的灵活性。
基于一套互换窗口类型和运算符，定义连续查询，检测不受数量限制的模式、计算和聚合。
连续查询由一系列连接在一起作为一系列互连节点的事件窗口类型组成。
不同窗口类型用于确定数据流输入源、重要模式、聚合并导出动作。
重要模式可以包括大量计算、数据处理和清理任务以及SAS先进的分析模型。.
项目连接器可将大型复杂查询分解为功能性连续查询，调配模型之间的连接和数据共享。简化模型定义并提高执行的协调性。
灵活的模型定义支持初始化、拆分、连接等。

支持实时动作

通知窗口直接通过图形界面指定发送短信、电子邮件和其他形式报警通知的工作流程。
丰富的定制通知可通过发布/订阅通信指定具体检测的模式、人员和系统/设备。
可配置控制面板支持定制，实时测试定义的事件流模型，以及相关通知和其他关联动作。
状态窗口指标器显示图形设计环境中的模型发出报警，以及其他功能性动作的实际工作状态。
可以交互过滤和订阅特定事件流活动模式，检查指定要素的特定行为。
可以图示方式比较历史活动进行当前处理。
通过订阅感兴趣的事件监控事件流的处理。
可通过单独机器上的单个或多个实例查看事件流。
发出报警和阈值通知时能够直观显示事件状态。

完整的多阶段分析

事件流处理模型嵌入现有C++应用流程中 — 包括网关、计算棒等（配有专用线程池）。
利用流式K-均值聚类机器学习，确定实时事件流数据中的均匀片段。
直接在事件流界面中定义非结构化文本分类、情感或实体提取模型，包括生成的可执行结果。
利用任何SAS应用通过程序窗口开发的先进分析模型，包括预测、预测算法、数据挖掘模型、推荐模型等。
根据静态数据环境下业务专家使用的特定领域SAS解决方案定义分析模型，然后通过程序窗口将其包括在SAS事件流处理模型定义中。
通过编写流式检测任何SAS高性能技术或解决方案的异常事件，不断优化事件流模型，将改进算法向后上传到事件流中。
程序窗口还可以接收C++编写的代码片段。
支持动态替换生产中运行的模型，可在运行状态下插入、删除和替换。
物联网事件流处理（ESP for IoT）产品。
嵌入式轻型ESP （支持ARM边缘分析）。
可扩展边缘部署和管理（Cisco、Telit、Intel）。
利用ESP语言（进程中事件流句柄）: 数据步（母语）、DS2和Python。
新的数据流算法，包括DBSCAN（基于密度聚类）、回归、决策树和朴素贝叶斯。
利用ESP分析决策。
通过SAS Micro Analytic Service集成决策/规则/分析模型。
轻型快速的服务支持决策部署。
超越事件流：SAS事件流处理支持下一代SAS。
内置内存分析处理。
分布式处理。
完善静态数据高性能分析。
学习模型
新型学习模型窗口（训练、评分、监测）。
文本挖掘评分窗口。
学习模型反馈环路支持多阶段分析。
进程中数据步、C、Python输入事件流句柄。

企业受益

灵活的线程处理模型。
利用支持多个项目的混合处理模型配置每个连续查询所需的特定性能。
配置调整可用线程池尺寸，优化缓存和内存利用率。
运行多线程模式评估执行/生产处理。
以不同于测试性能的方式检查生产性能；例如，深入了解测试情景的处理速度慢。
XML工厂服务器RESTful接口便于引入多个项目、验证语法、控制分析窗口和定义项目持续策略。
包含1+ N本机故障切换专利技术，以及其他标准化管理事件流处理活动所需的容错功能。
配置文件易于初始化设置协议规范。
多项目集中管理减轻管理负担，控制设置可动态加载项目，启动/停止/删除和持续项目。
根据策略定义的尺寸、规模或时间选择采用的持续策略。
Log4SAS支持强大的日志管理模块。
XML语法可采用预置验证脚本进行检查。
处理性能可采用针对每个项目配置的线程处理定义进行管理。
平台独立性支持多种操作系统。
省略表达式有利于用户定义函数。
先进的连续查询测试框架可以轻松配置不同判定级别，无需修改处理器结构。
软件维护每个事件域索引，主索引与二级索引之间可以结合。全部保留和汇总的数据保存在索引库内存中。
内存队列在查询窗口之间运行。
事件以事件块发布，以减少接收开销。
避免全部原子化，从而使事件与事件分析异步进行。
如果数据尺寸超过可用分布式内存，可采用缓存库，实现相对均衡达到所需响应时间的要求。
SAS®事件流处理支持SAS® Viya™和SAS® CAS

ESP可以部署SAS Viya数据挖掘和机器学习模型，优化事件流分析。
ESP可向CAS表传送数据，将数据由外部来源快速传送到CAS表；我们现在集成了大型数据管道，如NiFi（Hortonworks Data Flow）、Kafka 和MapR。
ESP可将数据由CAS表传送到外部目标，如Oracle和Teradata。
ESP传送、分析、过滤、识别模式，并对往来于CAS的数据进行评分。
ESP可以分布在CAS工作节点中。

数据流支持

Hortonworks DataFlow（Hortonworks DataFlow基于Apache NiFi，是专门用来解决数据采集，应对数据中心内外传输挑战的数据应用平台。SAS与HDF结合可提供即时动态深度可操作的情报）。
MapR Streams支持。
物联网插接件和适配器（Twitter、Flume、MQTT、Pico/SpryWare、网关、设备、 Cassandra （仅适配器） 和Boardreader）。
Python发布/订阅API。

可视化

StreamViewer支持商业化事件流控制面板中SAS图形。

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