https://dzone.com/articles/apache-flink-1Apache Flink を扱うほとんどのチームは、ストリーム処理について考えています。イベントのフィルタリング、値の集計、レコードのエンリッチ、ストリームの結合などです。これらはリアルタイムデータのほとんどの問題をカバーします。しかし、ストリーム処理が苦手とする特定の種類の問題があります。それは、時間経過に伴う意味のあるイベントシーケンスの検出です。この特定の事象の連鎖が、この順序で、この時間ウィンドウ内に発生したか？複雑イベント処理（CEP）は、まさにこのためのツールであり、ストリーム処理とは根本的に異なる方法で機能します。CEP は Apache Flink の組み込み機能であり、オープンソースとして利用可能で、従来のプロプライエタリプラットフォームでは決して到達できなかった規模でデプロイできます。しかし、依然として過小評価され、誤解されています。この記事は、CEP とは何か、いつ使用すべきか、Flink がそれをどのように実装しているか、そしてコンパニオン記事で詳細に説明されているエージェンティック AI を含む、最新のデータアーキテクチャにおけるその位置づけについての実践的なガイドです。