隨著企業資訊化的進一步深入，企業產生大量的實時資料（比如證券市場的交易資料，電力行業的探測資料），用關係型資料庫處理這些大量的實時資料，已經力不從心了。更重要的是，企業需要從這些大量的實時資料裡面，及時發現、挖掘一些有意義的資料，比如證券市場那些交易有違規操作的嫌疑，如果對某些交易存在嫌疑，需要進一步跟蹤觀察，進而進行人工干預。這樣的需求，用關係型資料庫去解決，需要將所有的資料匯入到庫中後，用統計分析工具去分析，雖然也能得到部分有意義的資料，但是無法保證實時性，無法對部分有意義資料的出現做出及時處理。

基於以上的需求，出現了複雜事件處理（ CEP）的概念，隨之也出現了不少 CEP的產品，這其中，比較著名的產品有：

通常的 CEP，實現方式如下：

大量的實時資料作為事件源接入事件處理匯流排 ， CEP引擎通過指定的規則，處理這些實時資料和快取的歷史資料（快取的目的是解決發現一些跨時間的事件，比如分析多次交易看是否可疑）。