复杂事件处理是在事件驱动研究的背景和框架下的一种新兴技术和方法。它处理的目标是从软件系统应用各个层次的事件流中,获得其中所包含的信息,理解其对上层管理目标和业务过程的影响,并做出实时的反应。监控事件,主要是指IT设备的集中监控所返回的信息。对于IT系统特别是分布式IT系统的集中监控担负着监视全系统运行情况和对全系统进行控制的重要职能。通常情况下由集中监控设备所返回的监控事件信息是零散的、冗余的。监控事件的关联研究,就是通过对于指定的集中监控系统所返回事件进行分析处理,经过相应的算法和处理流程,从而得出事件与事件之间的关联关系,确认故障或告警源头,减轻管理员负担,为实现大型系统集中监控的完全自动化高效运行提供必不可少的决策支持。本文在充分理解和研究当前集中监控应用方案和系统实践的基础上,针对监控事件重复和误报问题,提出了对事件进行优化、合并、聚合的处理模型。在监控事件的预处理方面,本文针对IT系统监控事件的特征,首先提出了事件易发性系数概念,并提出了基于网络拓扑的统计规则与基于k均易发性聚类算法对事件进行预处理。为了解决传统复杂事件处理中面对庞杂事件时的效率问题,本文对传统的复杂事件处理模型进行了改进,并提出了监控事件关联模板的概念,同时提出了改进的经典数据挖掘算法作为生成模板的关联算法。本文设计并实现了基于传统集中监控平台的监控事件处理系统。用户可以基于此系统查看事件关联结果、事件故障推测和业务影响分析等结果。