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Jan Philipp Timme 2016-09-15 15:24:05 +02:00
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commit 6618f3276f
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Bachelorarbeit.tex
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@ -440,19 +440,8 @@ Insgesamt liegt die Herausforderung von CEP darin, in kürzester Zeit große Dat
\chapter{Vergleich aktueller RDF-fähiger CEP-Engines}\label{cpt:engine_comparison}
\todo{Zusammenfassungsüberleitung über das Kapitel}
Es gibt bereits einige Technologien um Ereignisströme zu verarbeiten.
Im Folgenden stelle ich nun ein paar bekannte CEP-Systeme kurz vor.
\todo{Am Ende des Kapitels werden die Engines kurz verglichen und anhand der tollen Argumente die Entscheidung für C-SPARQL begründet.}
Grobe Eckpunkte zur Orientierung:
\begin{itemize}
\item Woher kommt sie, wie sieht die Entwicklung zur Zeit aus?
\item Eckdaten über Implementierung
\item Fähigkeiten und Funktionen?
\end{itemize}
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.
In diesem Kapitel werden drei CEP-Engines vorgestellt, die RDF-Ereignisdatenströme verarbeiten können, und eine davon für die spätere Umsetzung des Szenarios ausgewählt.
\section{EP-SPARQL}
@ -507,10 +496,7 @@ Grobe Eckpunkte zur Orientierung:
\chapter{CEP auf RDF-Datenströmen anhand der C-SPARQL Engine}
\todo{Zusammenfassungsüberleitung über das Kapitel}
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.
In diesem Kapitel wird die Verarbeitung von RDF-Datenströmen anhand der CEP-Engine \enquote{C-SPARQL} erläutert.
\section{Ereignisse}