ペンシルベニア州フィラデルフィア生まれ。俳優・コメディアン・ミュージシャンという多彩な才能の持ち主として知られている。地元の高校在学中に演技に興味を持ち始め、その後アメリカン・アカデミー・オブ・ドラマティック・アーツへ進学し、演劇を学んだ。スタンダップコメディアンとしてキャリアをスタートし、その後テレビドラマなどに徐々に顔を出し始める。ウィルソンの名前が国際的に知られるきっかけとなったのは、大ヒット映画『バック・トゥ・ザ・フューチャー』シリーズの“ビフ”役である。この作品で過去・現在・未来においてマイケル・J・フォックス演じるマーティ・マクフライを悩ませる稀代の悪役、ビフ・タネンをユーモラスかつ嫌味に演じて一躍有名となった。2000年以降は再びコメディアンとしても活躍し、2005年にはコメディアルバムをリリースした。近年はテレビ作品への出演が多く、話題のドラマシリーズなどに数多く出演している。声優としても活動しており、『スポンジ・ボブ』などのアニメに出演した。2015年には『Back to the Future: The Game』の30周年記念バージョンで、声優として再びビフを演じた。私生活では1985年に結婚し、4人の子供がいる。
時系列データベースは時系列で構成されたデータを取り扱うように最適化されたソフトウェアシステムである。時系列は有限または無限の連続したデータ項目であり、それぞれの項目には関連したタイムスタンプが付随し、そのタイムスタンプは減少することがない。時系列の要素はテックとも呼ばれることがある。タイムスタンプは昇順（単純に減少しないだけ）である必要はなく、金融システムなどで時間間隔が非常に短い（ミリ秒、マイクロ秒、時にはナノ秒）場合には、連続したイベントが同じタイムスタンプになる。時系列データは、複合イベント処理に関連した分析で使用する履歴コンテキストを提供する。これは金融業 などの業界に適用でき、BPMなどの他の技術と共用される。 金融業で過去の価格変動を理解し、将来の価格動向の統計的しきい値を決定するシナリオを考えてみる。これは取引モデルと取引コスト分析に有用である。理想的なCEP分析は、時系列の履歴とリアルタイムのストリーミングデータを単一の連続したものとして見ることである。昨日、先週、先月起きたことは今日起きていることとこれから起きることの単純な拡張である。例としては、現在の市場規模と過去の規模との比較、取引実行ロジックでの価格と変動との比較などがある。現在の市場価格への対応への要求は、セクターと日内と過去のトレンドゲージの変動とスムース異常値によるインデックスの動向を含むベンチマークとの比較を必要とする。
金融サービス業界は、CEP技術のアーリーアダプターであり、複合イベント処理を使用して利用可能なデータを構成し明確なものにし、トレーダー（または取引プログラム）が売り買いを判定できるような機会や脅威を取引、特にアルゴリズム取引に使用できるようにした。 例えば、トレーダーが5ポイント上昇しその後4ポイント下落した株式を追跡したいとするならば、CEP技術によりそのようなイベントの追跡が可能になる。CEP技術はまたいくつもの取引での目立った上昇や下落を追跡することができる。株式市場でアルゴリズム取引は既に現実のものとなっている。米国での株式取引のうち60%がアルゴリズム取引によるものだとも言われている。CEPはアルゴリズムを改善しより効果的なものにすることで金融業界に貢献し続けることが期待されている。CEP技術の近年の改善でより手軽なものになっており、小規模な組織でも大規模な組織に競合できる取引アルゴリズムの作成を可能にしている。CEPは黎明期の技術から多くの資本市場における基本的なプラットホームに成長した。この技術が一貫して成長してきた分野は銀行、不正利用検知、オンラインバンキング、マルチチャネルマーケティングの分野である。今日では多くの金融アプリケーションがCEPを使用している。それらは利益、損益、リスクマネジメントシステム、発注および流動性分析、定量的取引、信号発生システム、その他である。
CEPはオペレーショナルインテリジェンス(OI)ソリューションで使用され、ライブな入力データやイベントデータに対するクエリを実行し、ビジネスオペレーションへの知見を提供する。OIソリューションはリアルタイムデータを収集し、ヒストリカルデータと相関をとることで、現在の状況に対する知見や分析を提供する。異なる組織サイロからの複数のソースからのデータは集約され、現在の情報を使用した共通のオペレーティングピクチャを提供する。リアルタイムの知識が重要な場面では、OIソリューションが必要な情報を引き出すために使用される。ネットワーク管理、システム管理、アプリケーション管理、サービス管理では、イベントの相関関連を参照する。CEPエンジンではイベント相関エンジン(イベントコリレーター)が大量のイベントを分析し、最も重要なものを特定し、アクションのトリガーを起こす。しかし、それらからは推測された新たなイベントが発生することはほとんどない。その代り、低レベルのイベントと高レベルのイベントとの関連付けを行う。ルールベースの推論エンジンでは、人工知能から推測された情報を生成する。しかし、それらは一般に複合(推測された)イベントの形では情報生成しない。
Unixにとってforkは重要であり、フィルタの開発を奨励している設計哲学の重要な部分を担っている。Unixでのフィルタは標準入力を入力とし標準出力を出力とする（通常小さな）プログラムである。シェルがフィルタをパイプで連結することで、複雑な処理を実現できる。例えば次のようにfind(1)コマンドの出力をwc(1)コマンドの入力に連結すると、拡張子が ".cpp" のファイルをカレントディレクトリ配下で探し、見つかったファイル数を表示できる。$ find . -name "*.cpp" -print | wc -lこのコマンド行を入力すると、シェルは自分自身をforkし、プロセス間通信の1つであるパイプを使って find コマンドの出力を wc コマンドの入力に結びつける。パイプは2つの新たなファイル識別子を生成し、2つの子プロセスを生成する（それぞれ find と wc に対応）。2つの子プロセスはまず dup2(2) で対応するパイプのファイル識別子を複製して標準入力と標準出力に置き換える。そしてそれぞれの子プロセスがexec(3)ファミリのシステムコールを使って、実行すべきコマンドのプログラムで自身をオーバーレイする。より一般的に、シェルはユーザーがコマンド行を入力するたびにforkを行っている。子プロセスはシェルがforkを行うことで生成され、子プロセスがexecでオーバーレイを行い、実行すべきプログラムのコードをマッピングする。