Event Stream Processing mit ESPER

Gegenstand dieser Arbeit ist es zu zeigen, welche Möglichkeiten das Tool Esper bietet, um Datamining Algorithmen auf Event Streams umzusetzen. Dabei wurden als Ausgangspunkt bestehende Anwendungsmodelle verwendet. Ziel war es, für diese Anwendungsmodelle Vertreter von Datamining Algorithmen für Event Streams zu finden. Diese Datamining Algorithmen wurden anschließend dahingehend analysiert, inwieweit sie sich für die Umsetzung mit Esper eignen. Aufgrund dieser Erkenntnisse stand anschließend die Entwicklung einer Architektur im Fokus, in der Esper eingesetzt wird, um die Datamining Algorithmen auf Event Streams umzusetzen. Diese Architektur wurde mit einem Prototypen verdeutlicht.

Autorentext
Jens Ellenberg (geboren 11.November 1975) begann nach 12 Jahren als Zeitsoldat sein Studium zum "Bachelor Angewandte Informatik" an der HAW Hamburg. Diesen Studiengang hatte er am 3. Juli 2009 mit der vorliegenden Arbeit abgeschlossen. Zur Zeit studiert er im weiterführenden Studiengang "Master Informatik" ebenfalls an der HAW Hamburg.

Klappentext
Gegenstand dieser Arbeit ist es zu zeigen, welche Möglichkeiten das Tool Esper bietet, um Datamining Algorithmen auf Event Streams umzusetzen. Dabei wurden als Ausgangspunkt bestehende Anwendungsmodelle verwendet. Ziel war es, für diese Anwendungsmodelle Vertreter von Datamining Algorithmen für Event Streams zu finden. Diese Datamining Algorithmen wurden anschließend dahingehend analysiert, inwieweit sie sich für die Umsetzung mit Esper eignen. Aufgrund dieser Erkenntnisse stand anschließend die Entwicklung einer Architektur im Fokus, in der Esper eingesetzt wird, um die Datamining Algorithmen auf Event Streams umzusetzen. Diese Architektur wurde mit einem Prototypen verdeutlicht.

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