State Management for Efficient Event Pattern Detection

Event Stream Processing (ESP) Systeme überwachen kontinuierliche Datenströme, um benutzerdefinierte Queries auszuwerten. Die Herausforderung besteht darin, dass die Queryverarbeitung zustandsbehaftet ist und die Anzahl von Teilübereinstimmungen mit der Größe der verarbeiteten Events exponentiell anwächst. Die Dynamik von Streams und die Notwendigkeit, entfernte Daten zu integrieren, erschweren die Zustandsverwaltung. Erstens liefern heterogene Eventquellen Streams mit unvorhersehbaren Eingaberaten und Queryselektivitäten. Während Spitzenzeiten ist eine erschöpfende Verarbeitung unmöglich, und die Systeme müssen auf eine Best-Effort-Verarbeitung zurückgreifen. Zweitens erfordern Queries möglicherweise externe Daten, um ein bestimmtes Event für eine Query auszuwählen. Solche Abhängigkeiten sind problematisch: Das Abrufen der Daten unterbricht die Stream-Verarbeitung. Ohne eine Eventauswahl auf Grundlage externer Daten wird das Wachstum von Teilübereinstimmungen verstärkt. In dieser Dissertation stelle ich Strategien für optimiertes Zustandsmanagement von ESP Systemen vor. Zuerst ermögliche ich eine Best-Effort-Verarbeitung mittels Load Shedding. Dabei werden sowohl Eingabeeevents als auch Teilübereinstimmungen systematisch verworfen, um eine Latenzschwelle mit minimalem Qualitätsverlust zu garantieren. Zweitens integriere ich externe Daten, indem ich das Abrufen dieser von der Verwendung in der Queryverarbeitung entkoppele. Mit einem effizienten Caching-Mechanismus vermeide ich Unterbrechungen durch Übertragungslatenzen. Dazu werden externe Daten basierend auf ihrer erwarteten Verwendung vorab abgerufen und mittels Lazy Evaluation bei der Eventauswahl berücksichtigt. Dabei wird ein Kostenmodell verwendet, um zu bestimmen, wann welche externen Daten abgerufen und wie lange sie im Cache aufbewahrt werden sollen. Ich habe die Effektivität und Effizienz der vorgeschlagenen Strategien anhand von synthetischen und realen Daten ausgewertet und unter Beweis gestellt.Event stream processing systems continuously evaluate queries over event streams to detect user-specified patterns with low latency. However, the challenge is that query processing is stateful and it maintains partial matches that grow exponentially in the size of processed events. State management is complicated by the dynamicity of streams and the need to integrate remote data. First, heterogeneous event sources yield dynamic streams with unpredictable input rates, data distributions, and query selectivities. During peak times, exhaustive processing is unreasonable, and systems shall resort to best-effort processing. Second, queries may require remote data to select a specific event for a pattern. Such dependencies are problematic: Fetching the remote data interrupts the stream processing. Yet, without event selection based on remote data, the growth of partial matches is amplified. In this dissertation, I present strategies for optimised state management in event pattern detection. First, I enable best-effort processing with load shedding that discards both input events and partial matches. I carefully select the shedding elements to satisfy a latency bound while striving for a minimal loss in result quality. Second, to efficiently integrate remote data, I decouple the fetching of remote data from its use in query evaluation by a caching mechanism. To this end, I hide the transmission latency by prefetching remote data based on anticipated use and by lazy evaluation that postpones the event selection based on remote data to avoid interruptions. A cost model is used to determine when to fetch which remote data items and how long to keep them in the cache. I evaluated the above techniques with queries over synthetic and real-world data. I show that the load shedding technique significantly improves the recall of pattern detection over baseline approaches, while the technique for remote data integration significantly reduces the pattern detection latency

Enhancing Video Streaming Quality of DASH over Cloud/Edge Integrated Networks

With the advancement of mobile technologies and the popularity of mobile devices, mobile video streaming applications/services have increased considerably in recent years. Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) or MPEG-DASH is one of the most widely used video streaming techniques over the Internet. It adapts video sending bit rate according to available network resources, however, in case of low bandwidth, DASH performs poorly, which will cause video quality degradation and video stalling. Mobile Edge Computing (MEC) or Multi-access Edge Computing, in connection with the backend cloud has been used to reduce latency and overcome some of the video quality degradation problems for mobile video streaming services. However, an end user might be suffering from video quality drop downs when s/he moves out from the coverage of one node to another or when the mobile network condition goes down. To tackle the degradation problems and assure enhanced video streaming quality, a novel follow-me Edge Node Prefetching (ENP) scheme was proposed and developed in the project, by prefetching video segments in advance in the upcoming node used by the end-user. A test bed was set up consisting of a backend cloud (OpenStack), two edge nodes (LXD Containers) and one mobile device, the ENP algorithm was implemented on the cloud server and client sides. Experiments were carried out for the DASH streaming service based on Dash.js from the DASH Industry Forum. Preliminary results show that the ENP scheme can maintain higher video quality and less service migration time when moving from one mobile node to another, when compared to existing approaches, i.e. live migration in Follow-me-Edge and the C-up schemes. The proposed scheme could be useful in smart city applications or providing seamless mobile video streaming services in Cloud/Edge integrated networks.Ibrahim Mohammedamee