ica*_*s74 5 erlang events analysis bayesian correlation
想要分析事件流,共享某些特征(共同的源),并在给定的时间窗口内,最终关联这些多个事件并从中抽取一些推论,最后启动一些动作.
我对复杂事件处理(CEP)的有限知识告诉我,它是这类事物的理想候选者.然而,在我的研究中,到目前为止,我发现人们将它与规则引擎和贝叶斯分类器进行比较,有时使用它们的组合.
想知道是否有 -
一些最佳实践(理想情况下由性能数据支持,以及事件的性质/类型的描述),尤其是在Erlang中？
Erlang有自己的CEP框架吗？
Erlang中提供的任何贝叶斯分类器库？
来自Java世界的Esper似乎与我想做的非常接近,但我更愿意保留我的环境仅限Erlang(或者仅限Erlang和C/C++).
指针,建议和指导 - 欢迎所有人.
谢谢,
我知道了
这对你来说可能不是解决方案，但无论如何：
Erlang 的优势之一是它能够充当不同系统之间的粘合剂。您让 Erlang VM 位于中间并控制在其他进程中运行的许多子系统。稳健性来自于在系统崩溃时重新启动这些系统的能力。
对于分类问题，在某种程度上，分类似乎可以独立于 Erlang 子系统进行。换句话说，您使用该erlang:open_port/2调用打开另一个程序的端口并与其建立通信。关键是您的程序将知道端口是否崩溃并可以针对问题采取相应的行动。
我对 Erlang 库和工具的了解有限，没有注意到 CEP 工具。自己写很难吗？
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