複合イベント処理
CEPのよりシステム的な例として、いくつかのセンサーや各種のイベントとリアクターからなる自動車がある。タイヤの空気圧センサー、速度センサー、シートに人が座っているかどうかを検知するセンサーを想像してみてほしい。
最初の状況では、自動車は走行中であり15分の間にタイヤの空気圧が45PSIから41PSIに落ちたとする。タイヤの空気圧が下がるとタイヤ空気圧に関するいくつかのイベントが生成される。自動車のイベントプロセッサーは、比較的長い時間にタイヤ空気圧が失われた状況を検知し、"LossOfTirePressure"イベントを生成する。この新たなイベントは自動車のメンテナンスログに空気圧の喪失を記録するプロセスを発生させ、ダッシュボードを通じて運転者にタイヤの空気圧が失われたことを通知する。
2番目の状況では自動車は走行中でありタイヤの空気圧が5秒間の間に45PSIから20PSIに落ちる。短期間にタイヤの空気圧が失われたか、それぞれのイベントの値が定義されてあった制限よりも大きな値なので、異なるシチュエーションが検知される。異なるシチュエーションは"blowOutTire"というあらたなイベントを生成する。
イベント処理は、発生した事象(イベント)に関する情報(データ)のストリームを追跡して分析(処理)し、何らかの結論を得る手法である。 複合イベント処理(CEP)は、複数のソースからのデータを組み合わせ、より複雑な状況を示唆するイベントやパターンを推論するイベント処理である。複合イベント処理のゴールは、意味のあるイベント(例えば何らかの機会または脅威)を明らかにして、 できるだけ速やかに対処することである。
これらのイベントは営業の引き合いや受注、お客様からの問い合わせ電話など、組織のさまざまな層で発生している。また、それらはニュース記事 やテキストメッセージ、SNSへの投稿、株式市況、交通情報、天気予報やその他の種類のデータかもしれない。 イベントは測定値が時刻や温度その他の、あらかじめ定義されていたしきい値を超えた「状態の変化」として定義されることもある。CEPは組織にリアルタイムでパターンを分析する新たな手法を与え、ビジネスサイドがITとサービス部門とのより良いコュミニケーションを実現するとアナリストは提唱している。
イベントとして利用可能な膨大な情報はイベントクラウドという名称で参照されることがある。