[pt] Muitas aplicações necessitam do processamento de eventos de streeams de
fontes diferentes em combinação com grandes quantidades de dados de bases de
conhecimento. CEP Semântico é um paradigma especificamente designado
para isso, ele extende o processamento complexo de eventos (CEP) para
adicionar o suporte para a linguagem RDF e utiliza uma rede de operadores
para processar streams RDF em combinação com bases de conhecimento em
RDF. Outra classe popular de sistemas projetados para um proposito similar
são os processadores de stream RDF (RSPs). Estes são sistemas que extendem a
linguagem SPARQL (a linguaguem de query padrão para RDF) para adicionar
a capacidade de fazer queries em stream. CEP Semântico e RSPs possuem
propositos similares porém focam em objetivos diferentes. O CEP Semântico,
foca na scalabilidade e processamento distribuido enquanto os RSPs focam nos
desafios do processamento de streams RDF. Nesta tese, propomos o uso de
RSPs como unidades para processamento de streams RDF dentro do contexto
de CEP Semântico. Apresentamos uma infraestrutura, chamada DSCEP, que
permite o encapsulamento de RSPs existentes em operadores do estilo CEP,
de maneira que estes RSPs possam ser interconectados formando uma rede
de operadores distribuída e descentralizada. DSCEP lida com os desafios e
obstáculos desta interconexão, como comunicação confiável, divisão e agregação
de streams, identificação de eventos e time-stamping, etc., permitindo que os
usuários se concentrem nas consultas. Também discutimos nesta tese como o
DSCEP pode ser usado para diminuir o tempo de processamento de consultas
SPARQL monolíticas, seja dividindo-as em subconsultas e operando-as em
paralelo através do uso de operadores ou seja dividingo a stream de entrada
em multiplos operadores que possuem a mesma query e são executados em
paralelo. Além disso também é avaliado o impacto que a base de conhecimento
possui no tempo de processamento de queires contínuas. / [en] Many applications require the processing of event streams from different
sources in combination with large amounts of background knowledge. Semantic
CEP is a paradigm explicitly designed for that. It extends complex event
processing (CEP) with RDF support and uses a network of operators to process
RDF streams combined with RDF knowledge bases. Another popular class of
systems designed for a similar purpose is the RDF stream processors (RSPs).
These are systems that extend SPARQL (the RDF query language) with stream
processing capabilities. Semantic CEP and RSPs have similar purposes but
focus on different things. The former focuses on scalability and distributed
processing, while the latter tends to focus on the intricacies of RDF stream
processing per se. In this thesis, we propose the use of RSP engines as building
blocks for Semantic CEP. We present an infrastructure, called DSCEP, that
allows the encapsulation of existing RSP engines into CEP-like operators so
that these can be seamlessly interconnected in a distributed, decentralized
operator network. DSCEP handles the hurdles of such interconnection, such
as reliable communication, stream aggregation and slicing, event identification
and time-stamping, etc., allowing users to concentrate on the queries. We also
discuss how DSCEP can be used to speed up monolithic SPARQL queries; by
splitting them into parallel subqueries that can be executed by the operator
network or even by splitting the input stream into multiple operators with the
same query running in parallel. Additionally, we evaluate the impact of the
knowledge base on the processing time of SPARQL continuous queries.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:55549 |
| Date | 28 October 2021 |
| Creators | VITOR PINHEIRO DE ALMEIDA |
| Contributors | MARKUS ENDLER |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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