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Die Erfindung bezieht sich auf die Verarbeitung von Ereignissen, die in einer Umgebung auftreten. Im Einzelnen bezieht sich die Erfindung auf die Verarbeitung von mit einem Streaming-Verfahren erfassten Ereignissen, die in einer Umgebung auftreten.
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Zum Erzeugen eines Ereignisses sind verschiedene Systemkomponenten wie Sensoren, Funktionsmodule, Gerate usw. in einer Umgebung kombiniert, sodass jede Systemkomponente Daten zu einer bestimmten Zeit erfasst und diese Daten zu dieser Zeit so integriert werden, dass sie das Ereignis bilden. Jedes dieser Ereignisse wird einzeln verarbeitet, um eine Situation in der Umgebung zu analysieren. Durch die Verarbeitung der einzelnen Ereignisse werden jedoch nur unzureichende Daten für die Analyse der Situation bereitgestellt, da der Großteil der Situation in einem Zeitraum und nicht zu einem Zeitpunkt stattfindet. Außerdem ermöglicht es die Analyse der einzelnen Ereignisse nicht, eine Situation zu analysieren, in der Ereignisse zu unterschiedlichen Zeiten auftreten, wobei Wechselwirkungen entstehen und sie voneinander abhängen.
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Eine Möglichkeit, mit Situationen umzugehen, die abhängige Ereignisse enthalten und/oder in einem Zeitraum und nicht zu einem Zeitpunkt stattfinden, besteht darin, die Ereignisse in einem Streaming-Ablauf der Ereignisse zu analysieren. Eine solche Analyse kann mithilfe einer relationalen Datenbank erfolgen. Relationale Datenbanken speichern Daten jedoch, bevor sie sie verarbeiten und sind daher nicht für Szenarien geeignet, in denen ein Live-Streaming der Ereignisse analysiert werden soll. Außerdem unterstützen relationale Datenbanken starre Schemata, die im Voraus definiert werden und nicht für die Verarbeitung neu hinzugefügter Daten aus vorhandenen Systemkomponenten oder neu hinzugefügten Streams erweitert werden können, ohne die Schemata zu ändern.
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Eine weitere Möglichkeit, Situationen zu analysieren, die abhängige Ereignisse aufweisen und/oder in dem Zeitraum erfolgen, dessen Latenzen kürzer sind und Analyse von Live-Streaming von Ereignissen unterstützt, besteht in der Verwendung von Regel-Engines. Regel-Engines verarbeiten Daten vor dem Speichern der Daten, aber nur einfache Abfragen zu einzelnen Ereignissen werden unterstützt und es müssen relationale Datenbanken zum Durchführen von Abfragen über Streaming von Ereignissen verwendet werden. Im Regel-Engine gespeicherte Regeln sind statisch und dynamische Regeln werden nicht unterstützt.
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Der Zweck der Erfindung ist die effiziente Analyse des Ereignisflusses in einer Umgebung.
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Die Zielsetzung der Erfindung wird durch ein System nach Patentanspruch 1 und ein Verfahren nach Patentanspruch 8 erreicht.
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In einer Anordnung des Systems besteht das System aus einer Reihe von Systemkomponenten, einer Datenschnittstelle und einem Prozessor. Die Systemkomponenten erfassen Eigenschaften der Umgebung und verarbeiten sie so, dass Daten erzeugt werden. Die Datenschnittstelle empfängt Daten von den Systemkomponenten, integriert sie im zeitlichen Rahmen der Erfassung der Eigenschaften und generiert eine Abfolge von Ereignissen, wobei jedes Ereignis eine Integration von Daten aus Systemkomponenten zu einem bestimmten Zeitpunkt ist. Der Prozessor empfängt die Reihe von Ereignissen, erfasst eine Teilabfolge von Ereignissen und analysiert diese Teilabfolge von Ereignissen, indem das Auftreten eines lokalen Musters innerhalb der Teilabfolge der Ereignisse ermittelt wird. Der Prozessor erkennt das lokale Muster zumindest entsprechend des gleichzeitigen Auftretens der Ereignisse innerhalb der Folge der Ereignisse und entsprechend der Folge des Auftretens der Ereignisse innerhalb der Teilabfolge der Ereignisse. Dies hilft dabei, lokale Muster der Ereignisse zu erkennen, wenn die Ereignisse voneinander abhängig sind.
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In einer anderen Anordnung des Systems erkennt der Prozessor ein Auftreten des lokalen Musters innerhalb der Teilabfolge von Ereignissen, indem mindestens die Zahl der gleichzeitig auftretenden Ereignisse sowie die Zahl der Ereignisse entsprechend der Abfolge des Auftretens innerhalb der Teilabfolge der Ereignisse erfasst werden. Dadurch wird das lokale Muster des gleichzeitigen Auftretens und der Abfolge des Auftretens der Ereignisse einfach erkennbar.
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In einer weiteren Anordnung des Systems empfangt der Prozessor ein globales Muster und ist für den Abgleich des globalen Musters mit dem globalen Muster eingerichtet, um das lokale Muster innerhalb des globalen Musters zu erkennen. Dies ist eine einfache Möglichkeit, das lokale Muster zu erkennen.
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In einer Anordnung des Systems meldet der Prozessor eine Anomalie, wenn er ein Nichteintreten des lokalen Musters innerhalb des globalen Musters erkennt. Durch die Erkennung einer Anomalie werden Anwendungen in verschiedenen Szenarien wie Fehlfunktionen in den Bereichen Überwachung, Medizin und industrieller Automatisierung ermöglicht.
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In einer anderen Anordnung des Systems enthält das System eine Benutzeroberfläche für den Empfang einer eingabebezogenen Akzeptanz der Anomalie und für die Durchführung der Eingaben in den Prozessor. Der Prozessor integriert die Anomalie in das globale Muster, wenn die Eingabe Nichtakzeptanz der Anomalie bedeutet und überträgt das globale Muster in den Speicher. Dies ermöglicht selbstständiges Lernen des Systems zur zukünftigen Analyse der Ereignisse.
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In einer beispielhaften Anordnung des Systems klassifiziert der Prozessor die Ereignisse innerhalb der Teilabfolge der Ereignisse und analysiert die klassifizierte Teilabfolge der Ereignisse, indem er das Auftreten des lokalen Musters innerhalb der klassifizierten Teilabfolgen der Ereignisse erkennt. Klassifizierung hilft bei der Standardisierung von Ereignissen in verschiedene Typen und vereinfacht die Analyse der Teilabfolge der Ereignisse, indem sie die Ereignisse nach begrenzten Kategorien bindet, und das System muss erst dann aktualisiert werden, wenn ein neues durch den Prozessor erzeugtes Ereignis einem der Typen zugeordnet werden kann.
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1 ist eine schematische Darstellung des Systems für die Verarbeitung der Ereignisse, die in einer Umgebung auftreten.
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2A ist eine grafische Darstellung eines lokalen Musters bei gleichzeitigem Auftreten eines Ereignisses.
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2B ist eine grafische Darstellung eines lokalen Musters entsprechend der Reihenfolge des Auftretens eines Ereignisses.
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3A ist eine grafische Darstellung eines ersten, zweiten und dritten lokalen Musters bei gleichzeitigem Auftreten der Ereignisse.
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3B ist eine grafische Darstellung eines globalen Musters, das aus dem ersten, dem zweiten und dem dritten lokalen Muster bei gleichzeitigem Auftreten der Ereignisse integriert ist.
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Im Folgenden werden verschiedene Anordnungen mit Umsetzungen der vorliegenden Erfindung ausführlich beschrieben. Die Anordnungen werden mit Bezug auf die Zeichnungen beschrieben, wobei in den einzelnen Zeichnungen die gleichen Referenznummern für entsprechend gleiche Elemente verwendet werden. In der folgenden Beschreibung werden zu Erklärungszwecken viele spezielle Details angegeben, um das Verständnis einer oder mehrerer Anordnungen zu ermöglichen. Diese Anordnungen können eindeutigerweise auch ohne diese speziellen Details umgesetzt werden.
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Vor der Erklärung der Funktionsweise des Systems mithilfe verschiedener Anordnungen wird ein Teil der hier verwendeten Terminologie erläutert.
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„Systemkomponenten” sind unterschiedliche Datenempfangseinheiten wie Sensoren oder Kameras, die in der Umgebung verwendet werden und verschiedene Eigenschaften wie Temperatur, visuelle Aspekte oder Feuchtigkeit erfassen können. Die von den Systemkomponenten erfassten Daten werden dann zum Erzeugen von Ereignissen verwendet.
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„Datenschnittstelle” ist eine Komponente, die für den Empfang unterschiedlicher Arten von Daten, zum Beispiel digital oder analog, Signale oder visuelle Daten usw. und die Umwandlung der Daten in ein für den Prozessor akzeptables Format zur weiteren Verarbeitung der Daten entsprechend der vorliegenden Erfindung konzipiert ist.
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„Prozessoren” sind logische Schaltkreise, die auf die Hauptanweisungen zum Durchführen einer Funktion reagieren und sie verarbeiten. Sie können zentrale Verarbeitungseinheiten von PCs sein, die für die Funktion eingerichtet sind, oder sie sind Mikroprozessoren, die multifunktionale, programmierbare Geräte sind, die Daten als Eingabe akzeptieren, sie entsprechend den in ihnen gespeicherten Anweisungen verarbeiten und die Ergebnisse als Ausgabe bereitstellen. Oder sie sind andere Rechensysteme, die für Funktionen des Prozessors entsprechend der vorliegenden Erfindung eingerichtet sind.
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„Speicher” ist ein elektronisches Speichermedium, das computerbasierte und/oder elektronische Daten speichert. Beispiele sind CD ROM, RAM, Festplatte, USB, elektromagnetische Speichermedien, optische Speichermedien oder andere Speichermedien, die computerbasierte und/oder elektronische Daten speichern können.
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„Ereignis” ist die Integration von Daten, die zu einem bestimmten Zeitpunkt von verschiedenen Systemkomponenten empfangen werden. Es steht für einen Vorgang wie den menschlichen Herzschlag oder den Druck in einem industriell verwendeten Kessel zu einem bestimmten Zeitpunkt.
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„Abfolge von Ereignissen” ist der ungebundene Fluss aufeinanderfolgender Ereignisse, der aus Daten erzeugt wird, die über einen bestimmten Zeitraum von verschiedenen Systemkomponenten bereitgestellt werden.
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„Teilabfolge von Ereignissen” ist ein gebundener Teil der Abfolge von Ereignissen in einem bestimmten Zeitraum, wobei das Teilabfolgeereignis für eine Situation steht, die über eine Zeitspanne in der Umgebung auftritt. Die Teilabfolge der Ereignisse ist die kleinste Einheit, die bei der Analyse relevante Informationen über die Umgebung bereitstellt.
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„Lokales Muster” ist eine Art der Abfolge von Ereignissen innerhalb einer Teilabfolge, die eine Situation in einer Umgebung darstellen. Zum Beispiel können die Bereitstellung von Bordkarten, Sicherheitskontrollen, Check-Ins und das Betreten des Flugzeugs als aufeinanderfolgende Ereignisse definiert werden, die ein lokales Muster der Abläufe auf einem Flughafen erzeugen.
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„Globales Muster” ist eine Zusammenstellung aller möglichen lokalen Muster von Situationen, die in einer Umgebung auftreten.
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„Anomalie” ist eine Abweichung von einem oder mehreren lokalen Mustern innerhalb eines globalen Musters. Ein Beispiel einer Anomalie ist eine Sicherheitskontrolle beim Betreten und Verlassen des Flughafens innerhalb sehr kurzer Zeit.
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1 zeigt eine schematische Darstellung eines Systems 1 mit einer Reihe von Systemkomponenten, einer Datenschnittstelle, einem Prozessor, einer Benutzerschnittstelle und einem Speicher, die für die Verarbeitung der in einer Umgebung auftretenden Ereignisse 2 verbunden sind.
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Die Systemkomponenten 3 sind in der Umgebung eingerichtet und erfassen Eigenschaften der Umgebung wie Geräusche, Temperatur, Luftfeuchtigkeit oder Bilder, verarbeiten die Eigenschaften zum Erzeugen der Daten 4 und stellen die Daten 4 für die Datenschnittstelle 5 bereit.
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Die Datenschnittstelle 5 empfängt Daten 4 von den Systemkomponenten 3 und integriert die Daten 4 über einen bestimmten Zeitraum ab der Erfassung der Eigenschaften und erzeugt so eine Abfolge 6 der Ereignisse 2. Jedes Ereignis 2 wird als Integration der Daten 4 aus den Systemkomponenten 3 zu einem bestimmten Zeitpunkt erzeugt.
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Der Prozessor 7 empfängt die Abfolge 6 der Ereignisse 2 und erfasst die Teilabfolge 8 der Ereignisse 2 aus der Abfolge 6 der Ereignisse 2. Der Prozessor 7 analysiert die Teilabfolge 8 der Ereignisse 2 weiter, indem er ein Auftreten eines lokalen Musters 9 innerhalb der Teilabfolge 8 der Ereignisse 2 erkennt.
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Der Prozessor 7 empfängt ein globales Muster 10 aus einem Speicher 14 und gleicht das lokale Muster 9 mit dem globalen Muster 10 ab, um das lokale Muster 9 innerhalb des globalen Musters 10 zu erkennen. In einer anderen Anordnung ist ein Abgleich mit dem globalen Muster 10 nicht erforderlich, aber ein Benutzer der Umgebung kann das lokale Muster 9 erkennen. Der Prozessor 7 ist so eingerichtet, dass er eine Anomalie 11 meldet, wenn der Prozessor ein Nichtauftreten des lokalen Musters 9 innerhalb des globalen Musters 10 erkennt. In einer weiteren Alternativanordnung muss die Anomalie 11 nicht gemeldet werden; der Prozessor erkennt einfach das lokale Muster 9.
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Das System enthält auch eine Benutzerschnittstelle 12, die Eingabe 13 entsprechend der Akzeptanz der Anomalie 10 und für die Bereitstellung der Eingabe 13 zum Prozessor 7 empfängt. Der Prozessor 7 integriert die Anomalie 11 in das globale Muster 10, wenn die Eingabe 13 für Nichtakzeptanz der Anomalie 11 bestimmt ist und das globale Muster 10 in den Speicher 14 überträgt. In einer Alternativanordnung muss das globale Muster nicht entsprechend der Anforderung angepasst werden und ist fest, daher ist die Benutzerschnittstelle 12 nicht erforderlich.
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In einer beispielhaften Anordnung erkennt der Prozessor 7 das lokale Muster 9 mindestens entsprechend des gleichzeitigen Auftretens der Ereignisse 2 innerhalb der Teilabfolge 8 der Ereignisse 2 und der Abfolge des Auftretens der Ereignisse 2 innerhalb der Teilabfolge 8 der Ereignisse 2. In einer anderen Anordnung ist der Prozessor 7 so eingerichtet, dass er das lokale Muster 9 innerhalb der Teilabfolge 8 der Ereignisse 2 erfasst, indem mindestens die Anzahl des gleichzeitigen Auftretens der Ereignisse 2 und die Anzahl des Einhaltens der Reihenfolge des Auftretens der Ereignisse 2 innerhalb der Teilabfolge 8 der Ereignisse 2 erfasst wird.
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In einer beispielhaften Anordnung verwendet das System 1 die Klassifizierung der Ereignisse 2 für die weitere Analyse durch den Prozessor 7 und auch das globale Muster 10 besteht aus den klassifizierten Ereignissen 8. Der Prozessor 7 klassifiziert die Ereignisse 2 innerhalb der Teilabfolge 8 der Ereignisse 2 und analysiert die klassifizierte Teilabfolge 8 der Ereignisse 2, indem er das lokale Muster 9 innerhalb der klassifizierten Teilabfolge 8 der Ereignisse 2 erkennt.
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2A zeigt eine grafische Darstellung eines lokalen Musters 9 entsprechend des gleichzeitigen Auftretens eines Ereignisses 2. Sie zeigt ein Diagramm 9 mit drei Ereignissen 2, 201, 202, 203 und Abgrenzungen zwischen den Ereignissen 2. Die Abgrenzungen zwischen den Ereignissen 2 zeigen gleichzeitiges Auftreten der beiden Ereignisse 2. Die Darstellung zeigt gleichzeitiges Auftreten der Ereignisse 201 und 202, 202 und 203, 203 und 201, 201 und 201 mit Abgrenzungen, die mit 2, 1, 2 und 1 bezeichnet sind, was bedeutet, dass das lokale Muster 9 aus den Ereignissen 201 und 202, die zweimal gleichzeitig auftreten, den Ereignissen 202 und 203, die einmal auftreten, den Ereignissen 203 und 201, die zweimal gleichzeitig auftreten und dem Ereignis 201 besteht, das nur einmal auftritt.
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2B zeigt eine grafische Darstellung eines lokalen Musters 9 entsprechend der Abfolge des Auftretens der Ereignisse 2. Sie zeigt eine Darstellung 9 mit den drei Ereignissen 2, 201, 203, 203 und Abgrenzungen zwischen den Ereignissen 2. Die Abgrenzungen zwischen den Ereignissen 2 zeigen die Abfolge des Auftretens der beiden Ereignisse 2. Die Darstellung zeigt die Abfolge des Auftretens der Ereignisse 201 nach 202, 202 nach 201, 203 nach 202, 203 nach 201, 201 nach 201 mit Abgrenzungen, die jeweils mit 1, 1, 1, 2 und 1 bezeichnet sind, was bedeutet, dass das lokale Muster 9 die Abfolge der Ereignisse 201 beinhaltet, die nach 202 einmal auftreten, 202 tritt nach 201 einmal, 203 tritt nach 202 einmal, 203 tritt nach 201 einmal, 201 tritt nach 201 einmal auf.
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3A zeigt eine grafische Darstellung eines ersten, zweiten und dritten lokalen Musters 9, 204, 205 und 206 bei gleichzeitigem Auftreten der Ereignisse.
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Das erste lokale Muster 9, 204 zeigt gleichzeitiges Auftreten der Ereignisse 201 und 202, 202 und 203, 203 und 201 mit den jeweils mit 2, 1 und 2 bezeichneten Abgrenzungen, was bedeutet, dass das lokale Muster 9 die Ereignisse 201 und 202, die zweimal gleichzeitig auftreten, die Ereignisse 202 und 203, die einmal gleichzeitig auftreten und die Ereignisse 203 und 201 enthält, die zweimal gleichzeitig auftreten.
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Das zweite lokale Muster 9, 205 zeigt gleichzeitiges Auftreten der Ereignisse 201 und 202, 202 und 203, 203 und 201 mit jeweils als 2, 1 und 1 bezeichneten Abgrenzungen, was bedeutet, dass das lokale Muster 9 die Ereignisse 201 und 202, die zweimal gleichzeitig auftreten, die Ereignisse 202 und 203, die einmal gleichzeitig auftreten und 203 und 201 enthält, die einmal gleichzeitig auftreten.
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Das dritte lokale Muster 9, 206 zeigt gleichzeitiges Auftreten der Ereignisse 201 und 202, 202 und 203, 203 und 201, wobei die Abgrenzungen jeweils als 1, 1 und 1 bezeichnet sind, was bedeutet, dass das lokale Muster 9 die Ereignisse 201 und 202, die einmal gleichzeitig auftreten, die Ereignisse 202 und 203, die einmal gleichzeitig auftreten, sowie die Ereignisse 203 und 201 enthält, die einmal gleichzeitig auftreten.
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In der Beschreibung von 3B wird auf die 3A und 1 verwiesen.
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3B zeigt eine grafische Darstellung des globalen Musters 10, das aus dem ersten lokalen Muster 9, 204, dem zweiten lokalen Muster 9, 205 und dem dritten lokalen Muster 9, 206 entsprechend dem gleichzeitigen Auftreten der Ereignisse 2 integriert wurde. Immer wenn der Prozessor 7 die Eingabe 13 für die Nichtakzeptanz der Anomalie 11 von einem Benutzer empfängt, integriert der Prozessor das lokale Muster 9 mit Bezug auf die Anomalie 11 in das globale Muster 10. Ebenso empfängt der Prozessor 7 die Eingabe 13 für Nichtakzeptanz der Anomalien 11 bezüglich des ersten lokalen Musters 9, 204, des zweiten lokalen Musters 9, 205 und des dritten lokalen Musters 9, 206 und integriert die lokalen Muster 9, 204, 205, 206 zur Integration in das globale Muster 10. Die Abgrenzung zwischen den Ereignissen 201 und 202 hat einen Wert <1,6668, 0,4712>, was bedeutet, dass 201 und 202 gleichzeitig 1,6668 Mal mit einer wahrscheinlichen Abweichung von 0,4712 auftritt. Die Abgrenzung zwischen den Ereignissen 202 und 203 hat einen Wert <1, 0>, was bedeutet, dass 202 und 203 gleichzeitig einmal mit einer wahrscheinlichen Abweichung von 0 auftritt. Die Abgrenzung zwischen den Ereignissen 201 und 203 hat den Wert <1,3335, 0,4741>, was bedeutet, dass 201 und 203 gleichzeitig 1,3335 Mal mit einer möglichen Abweichung von 0,4741 auftritt.
