[TASK] Generic commit.
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bac34b2da5
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6618f3276f
@ -440,19 +440,8 @@ Insgesamt liegt die Herausforderung von CEP darin, in kürzester Zeit große Dat
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\chapter{Vergleich aktueller RDF-fähiger CEP-Engines}\label{cpt:engine_comparison}
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\chapter{Vergleich aktueller RDF-fähiger CEP-Engines}\label{cpt:engine_comparison}
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\todo{Zusammenfassungsüberleitung über das Kapitel}
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Nachdem ein kurzer Einstieg in die Welt von RDF und CEP gegeben wurde, soll nun eine CEP-Engine ausgewählt werden, um das Beispielszenario aus Kapitel~\ref{cpt:scenario} umsetzen zu können.
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In diesem Kapitel werden drei CEP-Engines vorgestellt, die RDF-Ereignisdatenströme verarbeiten können, und eine davon für die spätere Umsetzung des Szenarios ausgewählt.
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Es gibt bereits einige Technologien um Ereignisströme zu verarbeiten.
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Im Folgenden stelle ich nun ein paar bekannte CEP-Systeme kurz vor.
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\todo{Am Ende des Kapitels werden die Engines kurz verglichen und anhand der tollen Argumente die Entscheidung für C-SPARQL begründet.}
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Grobe Eckpunkte zur Orientierung:
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\begin{itemize}
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\item Woher kommt sie, wie sieht die Entwicklung zur Zeit aus?
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\item Eckdaten über Implementierung
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\item Fähigkeiten und Funktionen?
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\end{itemize}
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\section{EP-SPARQL}
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\section{EP-SPARQL}
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@ -507,10 +496,7 @@ Grobe Eckpunkte zur Orientierung:
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\chapter{CEP auf RDF-Datenströmen anhand der C-SPARQL Engine}
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\chapter{CEP auf RDF-Datenströmen anhand der C-SPARQL Engine}
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In diesem Kapitel wird die Verarbeitung von RDF-Datenströmen anhand der CEP-Engine \enquote{C-SPARQL} erläutert.
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\todo{Zusammenfassungsüberleitung über das Kapitel}
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Nachdem ein grober Einblick in die Welten von RDF und CEP gegeben wurde, soll nun Complex Event Processing verwendet werden, um Ereignisdatenströme im RDF-Format zu verarbeiten.
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\section{Ereignisse}
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\section{Ereignisse}
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