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[TASK] Generic commit.

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Jan Philipp Timme 2016-09-20 13:14:15 +02:00
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Bachelorarbeit.tex
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@ -440,10 +440,13 @@ Insgesamt liegt die Herausforderung von CEP darin, in kürzester Zeit große Dat
\chapter{Vergleich aktueller RDF-fähiger CEP-Engines}\label{cpt:engine_comparison} \chapter{Vergleich aktueller RDF-fähiger CEP-Engines}\label{cpt:engine_comparison}
Nachdem ein kurzer Einstieg in die Welt von RDF und CEP gegeben wurde, soll nun eine CEP-Engine ausgewählt werden, mit der RDF-Ereignisdatenströme verarbeitet werden können, um das Beispielszenario aus Kapitel~\ref{cpt:scenario} im weiteren Verlauf der Arbeit umsetzen zu können. In diesem Kapitel werden drei CEP-Engines zur Verarbeitung von RDF-Datenströmen vorgestellt, von denen eine dann für die Umsetzung des Beispielszenarios ausgewählt wird. Nachdem ein kurzer Einstieg in die Welt von RDF und CEP gegeben wurde, soll nun eine CEP-Engine ausgewählt werden, mit der RDF-Ereignisdatenströme verarbeitet werden können, um das Beispielszenario aus Kapitel~\ref{cpt:scenario} im weiteren Verlauf der Arbeit umsetzen zu können. In diesem Kapitel werden drei CEP-Engines vorgestellt, die einen CSPARQL-Dialekt implementieren --- eine Form der Abfagesprache SPARQL, welche um Sprachkonstrukte erweitert wurde, die speziell auf die Verarbeitung von RDF-Datenströmen zugeschnitten sind. Eine der Engines soll in diesem Kapitel zur Umsetzung des Beispielszenarios aus Kapitel~\ref{cpt:scenario} ausgewählt werden.
\section{EP-SPARQL mit der ETALIS-Engine}
Die ETALIS-Engine stellt zur Formulierung von CEP-Regeln neben der eigenen Sprache ELE (\enquote{Etalis Language for Events}) die Sprache EP-SPARQL (\enquote{Event Processing SPARQL}) zur Verfügung\cite{ep:etalis}. Ein erstes Paper\cite{ep:etalis} über die Engine erschien 2009; die Autoren lassen darauf schließen, dass die Engine vom FZI Forschungszentrum Informatik (Karlsruhe, Deutschland), dem Karlsruher Institut für Technologie (Karlsruhe, Deutschland), und der Stony Brook University (New York, USA) entwickelt wurde.
Bei der Engine handelt es sich um einen in Prolog implementierten Prototyp\cite{ep:unified}, der neben der Integration von lokalem Domänenwissen auch Reasoning auf Basis von gegebenem RDFS-Vokabular unterstützt\cite{ep:etalis}.
\section{EP-SPARQL}
Die EP-SPARQL Engine, kurz für \enquote{Event Processing SPARQL},
\begin{itemize} \begin{itemize}
\item FZI Research Center for Information Technology (Karlsruhe, Deutschland) \item FZI Research Center for Information Technology (Karlsruhe, Deutschland)