docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를 Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류. - 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로 자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거, 동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거. - 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming, Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business, Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로, 나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는 title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백). 원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지. - 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서. - 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는 지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지. - Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경. - 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,148 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-complex-event-processing-cep
|
||||
title: Complex Event Processing (CEP)
|
||||
category: 10_Wiki/Topics
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: [CEP, Event Stream Processing, 복합 이벤트 처리]
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.88
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [cep, streaming, event-driven, flink, esper]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: java
|
||||
framework: flink
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Complex Event Processing (CEP)
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 stream of simple events → meaningful complex pattern"**. David Luckham (Stanford, 2002) 가 정의한 paradigm. 2026 현재 Apache Flink CEP, Kafka Streams, Esper NEsper 가 main implementation; fraud detection, IoT anomaly, algorithmic trading 의 backbone.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 개념
|
||||
- **Event**: timestamped 의 fact (transaction, sensor reading, click).
|
||||
- **Pattern**: temporal/causal relationship 의 events (A followed by B within 5s).
|
||||
- **Window**: sliding/tumbling/session 시간 frame.
|
||||
- **Aggregation**: count, sum, avg over window.
|
||||
- **Correlation**: 다중 stream 매 join (e.g., trades + market data).
|
||||
|
||||
### 매 pattern operator
|
||||
- **Sequence**: A → B → C (in order).
|
||||
- **Conjunction**: A AND B (any order, in window).
|
||||
- **Negation**: A NOT followed by B.
|
||||
- **Iteration**: A repeated N times.
|
||||
- **Within**: temporal constraint.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. Fraud detection — card swipes 매 different countries within 1h.
|
||||
2. IoT — sensor reading exceeds threshold for 3 consecutive readings.
|
||||
3. Trading — bid/ask spread anomaly detection.
|
||||
4. Network security — port scan pattern (many SYN, few ACK).
|
||||
5. SLA monitoring — 5xx error rate spike correlated with deploy event.
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Flink CEP — 3 failed login pattern
|
||||
```java
|
||||
Pattern<LoginEvent, ?> failedLogins = Pattern
|
||||
.<LoginEvent>begin("first")
|
||||
.where(e -> !e.success)
|
||||
.next("second").where(e -> !e.success)
|
||||
.next("third").where(e -> !e.success)
|
||||
.within(Time.minutes(5));
|
||||
|
||||
CEP.pattern(loginStream.keyBy(e -> e.userId), failedLogins)
|
||||
.select(match -> new Alert(match.get("first").get(0).userId))
|
||||
.addSink(alertSink);
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Esper EPL — fraud detection
|
||||
```sql
|
||||
-- swipe in different countries within 1 hour
|
||||
SELECT a.cardId, a.country, b.country
|
||||
FROM pattern [
|
||||
every a=Swipe -> b=Swipe(cardId=a.cardId, country!=a.country)
|
||||
where timer:within(1 hour)
|
||||
];
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Kafka Streams — sliding window aggregation
|
||||
```java
|
||||
KStream<String, Click> clicks = builder.stream("clicks");
|
||||
|
||||
clicks.groupByKey()
|
||||
.windowedBy(SlidingWindows.ofTimeDifferenceWithNoGrace(Duration.ofMinutes(5)))
|
||||
.count()
|
||||
.filter((k, count) -> count > 1000)
|
||||
.toStream()
|
||||
.to("anomalies");
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Flink — session window
|
||||
```java
|
||||
stream.keyBy(e -> e.userId)
|
||||
.window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(30)))
|
||||
.aggregate(new SessionStats())
|
||||
.addSink(...);
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern with negation (NO heartbeat in 30s)
|
||||
```java
|
||||
Pattern.<HeartbeatEvent>begin("start")
|
||||
.notFollowedBy("missing")
|
||||
.where(e -> true)
|
||||
.within(Time.seconds(30));
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Modern: Materialize / RisingWave (SQL-native streaming)
|
||||
```sql
|
||||
CREATE MATERIALIZED VIEW fraud_alerts AS
|
||||
SELECT user_id, COUNT(*) as failed_count
|
||||
FROM logins
|
||||
WHERE success = false
|
||||
AND ts > NOW() - INTERVAL '5 minutes'
|
||||
GROUP BY user_id
|
||||
HAVING COUNT(*) >= 3;
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| Java/JVM, complex patterns | Flink CEP |
|
||||
| Kafka-centric, simple aggregation | Kafka Streams |
|
||||
| SQL-first, low ops | Materialize / RisingWave |
|
||||
| In-process, low-volume | Esper |
|
||||
| Cloud-native, serverless | AWS Kinesis Data Analytics |
|
||||
|
||||
**기본값**: Flink CEP for complex patterns, Materialize for SQL-native streaming.
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Event-Driven Architecture]] · [[Stream-Processing-Architectures|Stream Processing]]
|
||||
- 변형: [[Event Sourcing]] · [[CQRS]]
|
||||
- Adjacent: [[Apache Flink]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: pattern definition 매 natural language → EPL/Flink translation, alert explanation.
|
||||
**언제 X**: micro-second latency hot path (LLM 매 too slow).
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Unbounded state**: window 없이 group-by → memory blowup.
|
||||
- **Wall-clock instead of event-time**: out-of-order event 매 wrong result.
|
||||
- **Pattern explosion**: NFA state count 매 exponential, pattern 너무 복잡.
|
||||
- **No watermark**: late event 매 silently lost.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (Luckham 2002 *Power of Events*, Apache Flink CEP docs 2026).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — full content with Flink CEP, Esper, Materialize |
|
||||
Reference in New Issue
Block a user