Event Stream Processing with Beep Beep 3 : Log crunching and analysis made easy
Notice bibliographique
Résumé
Event logs and event streams can be found in software systems of very diverse kinds. For instance, workflow management systems and ERP platforms produce event logs in some common format based on XML. Financial transaction systems also keep a log of their operations in some standardized and documented format, as is the case for web servers such as Apache and Microsoft IIS. Network monitors also receive streams of packets whose various headers and fields can be analyzed. Recently, even the world of video games has seen an increasing trend towards the logging of players’ realtime activities. Analyzing the wealth of information contained in these logs can serve multiple purposes. Business process logs can be used to reconstruct a workflow based on a sample of its possible executions; financial database logs can be audited for compliance to regulations; suspicious or malicious activity can be detected by studying patterns in network or server logs. However, the available tools to process logs or streams of events are often large systems that are hard to setup, and even simple examples seem needlessly complicated. In this book, you will learn about BeepBeep, a versatile Java library intended to make the processing of event streams both fun and simple. Through more than a hundred simple, illustrated code examples, you will see how running event processing tasks can be done in just a few lines of code—and what is more, code that you actually understand. From generating plots to computing statistics and evaluating temporal logic specifications, BeepBeep can prove a handy addition to a developer’s toolbox.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,011 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».