複合イベント処理
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。