Sensor

Turns an active Sensor node into a deployed CEP rule or machine-learning configuration and resolves its impact on the collaborative model.

SensorModelsPopulateInterceptor

Bridges collaborative sensor definitions and low-level interpretation.

beforeAdd · afterAdd · afterUpdate

TriggerExact core-model Sensor type with ACTIVE status. Subtype determines which configuration builder is used.

BEFORE ADDComplete 3D asset URL

When the configured representation ends in .png, the corresponding model URL is derived as .glb.

AFTER ADDCompile and deploy

Creates the appropriate CEP or ML configuration through LowLevelInterpretationManager.

AFTER UPDATERedeploy

Rebuilds interpretation so runtime behavior follows the latest sensor definition.

01 · Dispatch

Subtype selects the interpretation path

Quantitative / Dedicated

Builds numerical or domain-specific CEP rules from measure, threshold and interpretation properties.

Media

Builds a media-aware CEP configuration for observation events.

Others / Knowledge

Uses the generic knowledge interpretation path for model-driven observations.

Social: Twitter / Messaging

Delegates to a machine-learning configuration rather than the standard CEP route.

ACTIVE Sensortyped properties

Select builderCEP or ML

Compileruntime configuration

Deployinterpretation manager

Resolve impactgraph + probabilities

02 · Runtime effects

Detection updates the collaborative graph

The generated interpretation does more than recognize an event. Its resolution path can create or update problems, connect them with Impacts or Fixed_Onto, maintain Near lineage and propagate probability values used by potentialities.

add / updateconceptual flow

if node.type != Sensor or node.status != ACTIVE: return
configuration = switch sensor subtype:
    quantitative | dedicated | media | knowledge -> build CEP
    twitter | messaging                         -> build ML
deploy(configuration)
on detection:
    resolve affected model element
    update impact/fix relations and probability

Deletion lifecycle

The delete hooks are empty in this interceptor. No explicit undeploy is performed here; runtime cleanup must therefore be guaranteed by the interpretation layer or another lifecycle mechanism.

Sensor

Transforme un Sensor actif en règle CEP ou configuration d’apprentissage déployée, puis résout son impact dans le modèle collaboratif.

SensorModelsPopulateInterceptor

Relie les capteurs collaboratifs à l’interprétation bas niveau.

beforeAdd · afterAdd · afterUpdate

DéclencheurType core-model Sensor exact avec statut ACTIVE. Le sous-type choisit le constructeur de configuration.

AVANT AJOUTCompléter l’asset 3D

Quand la représentation finit par .png, l’URL du modèle correspondant est dérivée en .glb.

APRÈS AJOUTCompiler et déployer

Crée la configuration CEP ou ML adaptée via LowLevelInterpretationManager.

APRÈS UPDATERedéployer

Reconstruit l’interprétation afin que le runtime suive la définition courante.

01 · Aiguillage

Le sous-type sélectionne le chemin d’interprétation

Quantitative / Dedicated

Construit les règles CEP numériques ou propres au domaine.

Media

Construit une configuration CEP adaptée aux événements d’observation média.

Others / Knowledge

Utilise le chemin d’interprétation générique piloté par les connaissances.

Social : Twitter / Messaging

Délègue à une configuration de machine learning plutôt qu’au CEP standard.

Sensor ACTIVEpropriétés typées

ChoisirCEP ou ML

Compilerconfiguration runtime

Déployergestionnaire d’interprétation

Résoudregraphe + probabilités

02 · Effets runtime

La détection met à jour le graphe collaboratif

La configuration générée ne se limite pas à reconnaître un événement. La résolution peut créer ou mettre à jour des problèmes, les relier par Impacts ou Fixed_Onto, maintenir la filiation Near et propager les probabilités des potentialités.

ajout / mise à jourflux conceptuel

si type != Sensor ou statut != ACTIVE : sortir
configuration = selon le sous-type :
    quantitative | dedicated | media | knowledge -> CEP
    twitter | messaging                         -> ML
déployer(configuration)
à la détection :
    résoudre l’élément du modèle affecté
    actualiser impacts, corrections et probabilités

Cycle de suppression

Les hooks de suppression sont vides. Aucun undeploy explicite n’est effectué ici ; le nettoyage du runtime doit être garanti par la couche d’interprétation ou un autre mécanisme.