Complex Event Processing Modeling by Prioritized Colored Petri Nets

Abstract

Complex event processing (CEP) is a technology that allows us to process and correlate large volumes of data by using event patterns, aiming at promptly detecting specific situations that could require special treatment. The event types and event patterns for a particular application domain are implemented by using an event processing language (EPL). Although some current model-driven tools allow end users to easily define these patterns, which are then transformed automatically into a particular EPL, the generated code is syntactically but not semantically validated. To deal with this problem, a prioritized colored Petri net (PCPN) model for CEP is proposed and conducted in this paper. This well-known graphical formalism together with CPNTools makes possible the modeling, simulation, analysis, and semantic validation of complex event-based systems. To illustrate this approach, a case study is presented, as well as a discussion on the benefits from using PCPN for modeling CEP-based systems.

El procesamiento de eventos complejos (CEP) es una tecnología que nos permite procesar y correlacionar grandes volúmenes de datos utilizando patrones de eventos, con el objetivo de detectar rápidamente situaciones específicas que podrían requerir un tratamiento especial. Los tipos de eventos y patrones de eventos para un dominio de aplicación particular se implementan utilizando un lenguaje de procesamiento de eventos (EPL). Aunque algunas herramientas actuales impulsadas por modelos permiten a los usuarios finales definir fácilmente estos patrones, que luego se transforman automáticamente en un EPL particular, el código generado se valida sintácticamente pero no semánticamente. Para abordar este problema, en este documento se propone y lleva a cabo un modelo de red de Petri coloreada y priorizada (PCPN) para CEP. Este formalismo gráfico bien conocido junto con CPNTools hace posible la modelización, simulación, análisis y validación semántica de sistemas basados en eventos complejos. Para ilustrar este enfoque, se presenta un estudio de caso, así como una discusión sobre los beneficios de usar PCPN para modelar sistemas basados en CEP.