Modellalapú fejlesztési módszer komplex események feldolgozásához
Az eseményvezérelt architektúrák eseményeinek alkalmas feldolgozásával olyan (üzleti, diagnosztikai) információkat állíthatunk elő, amelyeket vezérlési és döntési helyzetekben jól hasznosíthatunk. Az információk kinyerésének alapja az eseményfolyamon értelmezett mintafelismerés. Az események, mint különböző forrásból származó adategységek önmagukban is hordozhatnak értéket, sok esetben azonban az érdekes minták nem köthetők csak egy forráshoz, hanem több, különböző típusú, eseményből állnak össze. Ezek a komplex események, ami az atomi eseményeknek egy logikai összekapcsolását jelenti, kiegészítve ezt a struktúrát olyan információkkal, mint például a sorrendiség, időbeliség, gyakoriság, stb. [1]
A komplex események feldolgozása – szemben a statisztikai és adatbányászati technikákkal – a releváns jelenségek valósidejű, legfeljebb másodpercnyi nagyságrendű késleltetésű előrejelzését célozza meg az aktuális információk alapján. A módszer eredményeit olyan fontos területek hasznosítják eredményesen, mint az informatikai rendszermonitorozás és -diagnosztika, a pénzügyi előrejelzés, vagy az online csalások felderítése (fraud detection). [2]
A komplex események komponenseken átívelő leírása nem triviális feladat. Az eseményfeldolgozó rendszerek leírónyelveivel platformközeli szinten fogalmazhatunk meg eseménymintákat, aminek hátránya, hogy a minták összetettségét korlátozza, hiszen a fejlesztés, tervezés egy adott szinten már áttekinthetetlenné és kezelhetetlenné válik. [3]
Egy hatékony fejlesztési módszerrel szemben erős követelmény, hogy szakterülettől függetlenül tegye lehetővé az eseményminták definiálását úgy, hogy a fejlesztés időigénye ésszerű keretek között maradjon. További fontos követelmény lehet – tekintettel a megcélzott szakterületek potenciálisan nagy méretére – hogy automatizált eljárásokkal támogatható legyen egyrészt az érdekes minták definiálása, másrészt azok formális verifikációja.
A probléma megoldására egy olyan modellvezérelt módszert dolgoztam ki, ami teljesíti ezeket az általános kritériumokat. A módszert egy modellezőnyelvvel és egy alkalmas fejlesztőeszközzel támogattam. A modellvezérelt megközelítés lehetővé teszi az eseményminták áttekinthetőbb definiálását és a formális verifikációt, ami által olyan magas szinten definiált követelményeknek való megfeleltetés biztosítható, amelyeket a szakterület szabványai, jogszabályai definiálnak. (Mint például a COBIT az IT-biztonság szakterületén.)
A módszer szakterület-független megoldást ad a problémákra, a szakterület információi (eseményforrások, kapcsolatok, metrikák) egy, a területet leíró ontológiában, a szemantikus tudásbázisban találhatók meg. A gyakorlatban jellemző, hogy a kézi modellezés időigényes lehet és nem biztos, hogy teljes eredményre vezet. (Például nagyméretű vállalati topológiák esetén.) Az ontológia-alapú megközelítés lehetővé teszi egy olyan automatizmus kialakítását, amely ilyen esetekben a szakterület-specifikus információk alapján javaslatokat tesz a modellezéssel kapcsolatban, így segítve a tervező munkáját.
A kialakított fejlesztőeszköz intuitív és gyors modellezést biztosít, köszönhetően a szöveg-alapú jellegnek és a kiegészítő funkcióknak (intelligens kódkiegészítés, szintaktikai validáció). Az eredmények tesztelését az információs rendszerek monitorozásának szakterületén végeztem, egy jellegzetes nagyvállalati környezet emuláló infrastruktúrán. A modellezőkörnyezet (és nyelv) korszerű Eclipse-alapú technológiákra épül. Az ellenőrzött modellekből az Esper nyílt forráskódú eseményfeldolgozó platformhoz állít elő forráskódot.
szerző
-
Dávid István
mérnök informatikus
nappali
konzulens
-
Dr. Gönczy László
docens, Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék
