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Recent Advancements in Event Processing

机译：事件处理的最新进展

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Event processing (EP) is a data processing technology that conducts online processing of event information. In this survey, we summarize the latest cutting-edge work done on EP from both industrial and academic research community viewpoints. We divide the entire field of EP into three subareas: EP system architectures, EP use cases, and EP open research topics. Then we deep dive into the details of each subsection. We investigate the system architecture characteristics of novel EP platforms, such as Apache Storm, Apache Spark, and Apache Flink. We found significant advancements made on novel application areas, such as the Internet of Things; streaming machine learning (ML); and processing of complex data types such as text, video data streams, and graphs. Furthermore, there has been significant body of contributions made on event ordering, system scalability, development of EP languages and exploration of use of heterogeneous devices for EP, which we investigate in the latter half of this article. Through our study, we found key areas that require significant attention from the EP community, such as Streaming ML, EP system benchmarking, and graph stream processing.
机译：事件处理（EP）是一种进行事件信息在线处理的数据处理技术。在本次调查中，我们从工业界和学术研究界的角度总结了关于EP的最新前沿工作。我们将EP的整个领域划分为三个子区域：EP系统体系结构，EP用例和EP开放研究主题。然后，我们深入研究每个小节的细节。我们研究了新颖的EP平台（例如Apache Storm，Apache Spark和Apache Flink）的系统架构特征。我们发现在诸如物联网之类的新颖应用领域取得了重大进展。流机器学习（ML）;和处理复杂的数据类型，例如文本，视频数据流和图形。此外，在事件排序，系统可伸缩性，EP语言的开发以及探索将异构设备用于EP方面做出了大量贡献，我们将在本文的后半部分对此进行研究。通过我们的研究，我们发现了EP社区需要大量关注的关键领域，例如Streaming ML，EP系统基准测试和图形流处理。

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