流数据是一种持续实时生成且动态变化的时间序列数据，涵盖了金融交易、物联网（IoT）传感器采集、物流运营、零售订单等各类持续生成动态数据的场景。
传统的流计算引擎能够高效地处理单一结构的数据流，不能应对需要识别数据流中的事件和模式的场景。为满足复杂事件处理的场景需求，DolphinDB 在其流数据框架中引入了复杂事件处理（Complex Event Processing，CEP）引擎，用于处理复杂事件。它能够从大规模的实时数据流中提取事件，对满足预定模式的事件进行实时的处理。CEP 引擎适用于金融交易监控、供应链实时优化、智能物联网、安全监控、市场营销等领域。
为了帮助大家更好地了解、使用 CEP 引擎，我们撰写了 DolphinDB CEP 引擎白皮书，对其架构实现、工作原理、功能特性和应用场景进行了系统的介绍。目前该白皮书已在 DolphinDB 官网正式发布，点击官网「开发者中心」—「白皮书」，即可下载获取完整资料！
本白皮书主要从如下方面对 DolphinDB CEP 引擎展开介绍：
- 基本概念：简述 CEP 引擎相关的概念，比如事件、复杂事件、CEP 等，介绍了 CEP 引擎的应用框架、CEP 引擎和普通流计算引擎的区别；
- 工作原理：介绍 CEP 引擎构成组件的实现原理及对应的功能，比如事件流序列化器、事件流反序列化器、事件分发器、CEP 子引擎；
- 运维与可视化：介绍 CEP 引擎的运维方法，以及如何通过 Web 页面监控引擎的状态，并可视化数据的动态变化；
- 性能与优势：介绍 CEP 引擎高吞吐、低延时、支持流批一体、支持多种 API 写入等特性，同时对事件匹配的性能进行了测试与分析；
- 应用场景：介绍 CEP 引擎的应用场景，重点介绍了 CEP 引擎在金融高频策略场景和物联网异常检测两个场景中的应用。
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