Les agents de traitement d’événements

Un EPA (Event Processing Agent, pour Agent de Traitement d’Événements) est un composant logiciel dont le rôle est de traiter les événements qu’il reçoit et d’en produire

Figure II.8 – Les quatre fonctions principales du traitement des événements [TIBCO, 2011]

de nouveaux (résultant du traitement des événements entrants). A ce titre, un EPA est à la fois un consommateur et un producteur d’événements. C’est un composant de l’EDA. D’après [Etzion and Niblett, 2010] les EPA peuvent être classés en trois grandes familles suivant leur type :

• Filtrage (Filter) : ils filtrent les événements,

• Transformation (Transformation) : ils transforment les événements,

• Détection de motif (Pattern detect) : ils détectent des motifs d’événements.

Filtre Une application de traitement des événements met en jeu de nombreux produc-

teurs d’événements qui génèrent un volume très important d’événements, qui ne sont pas forcément pertinents pour l’application, le domaine métier ou l’instant considéré. Un EPA de type Filtre peut être utilisé pour réduire ce volume en excluant les instances d’événements non désirées.

Un EPA Filtre (EPA Filter) est un EPA qui ne réalise que du filtrage et qui ne fera aucune activité de correspondance ou de dérivation (i.e. il ne transforme pas l’événement entrant). Il possède une expression filtre qui détermine quelles sont les instances d’évé- nements sélectionnées (filtered-in) par l’EPA et celles qui sont rejetées (filtered-out) ou encore non interprétables (non-filterable).

Les trois sorties possibles d’un EPA Filtre sont donc les suivantes (Figure II.9) : • Filtered-in : tout événement entrant qui satisfait à l’expression de filtrage passe

par cette sortie,

• Filtered-out : tout événement entrant dont l’expression peut être évaluée, mais qui ne satisfait pas à l’expression de filtrage est dirigé vers cette sortie,

dirigé vers cette sortie.

Figure II.9 – L’EPA Filtre [Etzion and Niblett, 2010]

Transformation Les agents de traitement des événements par transformation prennent

un ou plusieurs événements en entrée et créent différents événements en sortie sur la base de ceux d’entrée. Ces événements sortants sont appelés événements dérivés. Exemples d’événements dérivés :

• Un événement rapportant qu’une entreprise B a conclu son offre de reprise de l’entreprise A avec une probabilité de 90% peut être dérivé de l’événement infor- mant que le prix des actions de l’entreprise A a bondi de 15% dans les 5 dernières minutes,

• L’absence d’un événement attendu dans un laps de temps donné peut être consi- dérée comme un événement. Cet événement dérivé va rapporter le fait que le premier événement évoqué n’a pas eu lieu.

Un EPA Transformation est un EPA qui inclut toujours une étape de dérivation et éventuellement une étape de filtrage (Figure II.10). Cette transformation peut être :

• sans état, c’est-à-dire que chaque événement entrant est traité indépendamment des instances d’événements précédentes et que chaque événement sortant est dé- rivé d’un unique événement entrant.

• à états : dans ce cas un événement sortant peut être dérivé de plusieurs événe- ments entrants.

La Figure II.11 résume les différents types d’agents de transformation existants. Les différents types d’agents de transformation peuvent être classés suivant le type de la transformation (sans état ou à états) :

• Sans état : Projeter, Traduire, Enrichir, • A états : Aggréger, Séparer, Composer.

FigureII.10 – L’EPA Transformation [Etzion and Niblett, 2010]

FigureII.11 – Classification des différents types d’agent de transformation : les triangles représentent les instances d’événements, les flèches montrent le nombre de flux entrants et sortants par type d’événements [Etzion and Niblett, 2010]

Détection de motif Un EPA Détection de motif (EPA Pattern detect) est un EPA

qui réalise une fonction de correspondance de motif d’événements sur un ou plusieurs flux d’événements entrants. Il émet un ou plusieurs événements dérivés s’il détecte une occurrence du motif spécifié dans les événements entrants.

La structure logique d’un EPA Détection de motif (Figure II.12) est composée de trois parties : le filtrage, la correspondance et la dérivation. Le filtrage permet à l’EPA de ne sélectionner que les événements pertinents en analysant leurs types. Ces événements deviennent alors des candidats à la correspondance. L’EPA vérifie sur les événements candidats vérifient les motifs d’événements (définis par l’utilisateur). Si un motif est vérifié, alors l’EPA exécute l’étape de dérivation. Cette étape va émettre un ou plusieurs événements dérivés.

FigureII.12 – L’EPA Détection de motif d’événement [Etzion and Niblett, 2010] Il est intéressant de noter que les motifs d’événements peuvent intégrer une dimension temporelle, à l’aide de fenêtre de temps. Ces fenêtres permettent de persister (au niveau de l’EPA) les événements reçus durant le temps indiqué et de réaliser des motifs plus complexes faisant appel à l’analyse de l’ordre d’arrivée, à des opérations (calcul de la moyenne, recherche du minimum/maximum, etc.). Par exemple, un motif d’événements permet de surveiller l’augmentation du taux de radioactivité dans l’air ambiant en faisant la moyenne de tous les taux reçus via les événements de type mesure de radiation dans les 10 dernières minutes. Si cette moyenne dépasse un certain seuil, un événement de type alerte est émis par l’EPA. Deux stratégies temporelles peuvent s’appliquer7 _:

• La fenêtre fixe : pendant 10 minutes, l’EPA garde tous les événements candidats. Au bout de 10 minutes, il calcule la moyenne (et suivant le résultat, envoie ou non une alerte). Puis il vide sa mémoire, réinitialisant ainsi la fenêtre,

• La fenêtre glissante : le calcul de la moyenne s’effectue en continu sur les évé- 7. Notons que l’implémentation de ces stratégies temporelles ainsi que des opérations (moyenne, minimum, maximum, etc.) peut varier suivant les solutions logicielles.

nements candidats reçus par l’EPA (à l’étape de correspondance) dans les 10 dernières minutes. Tout événement candidat présent depuis plus de 10 minutes dans l’EPA est supprimé.