RESH. Rechnernetze als Supercomputer und Hochleistungsdatenbanken. Zwischenbericht Oktober 1998

Dieser Zwischenbericht stellt die Ergebnisse der Forschergruppe RESH im Zusammenhang dar, die in den ersten neun Monaten der Projektlaufzeit erarbeitet wurden. Dargestellt werden die Ergebnisse der einzelnen Teilprojekte sowie Ausblicke auf geplante weitere Arbeitseinheiten. Am 6. Oktober 1998 wurden diese Zwischenergebnisse in Kurzvorträgen vorgestellt, um die Aktivitäten der einzelnen Teilprojekte besser auf einander abzustimmen. Ebenfalls im Bericht enthalten sind die Poster, mit denen die Forschergruppe RESH anläßlich des Tags der Informatik am 6. November 1998 ihre Arbeit der interessierten Öffentlichkeit vorstellte

Anforderungsbasierte Modellierung und Ausführung von Datenflussmodellen

Heutzutage steigen die Menge an Daten sowie deren Heterogenität, Änderungshäufigkeit und Komplexität stark an. Dies wird häufig als das "Big-Data-Problem" bezeichnet. Durch das Aufkommen neuer Paradigmen, wie dem Internet der Dinge oder Industrie 4.0, nimmt dieser Trend zukünftig noch weiter zu. Die Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten kann einen hohen Mehrwert darstellen, beispielsweise durch die Erkennung bisher unbekannter Muster oder durch das Vorhersagen von Ereignissen. Jedoch stellen die Charakteristiken von Big-Data, insbesondere die große Datenmenge und deren schnelle Änderung, eine große Herausforderung für die Verarbeitung der Daten dar. Herkömmliche, bisher angewandte Techniken, wie zum Beispiel Analysen basierend auf relationalen Datenbanken, kommen hierbei oft an ihre Grenzen. Des Weiteren ändert sich auch die Art der Anwender der Datenverarbeitung, insbesondere in Unternehmen. Anstatt die Datenverarbeitung ausschließlich von Programmierexperten durchzuführen, wächst die Anwendergruppe auch um Domänennutzer, die starkes Interesse an Datenanalyseergebnissen haben, jedoch diese nicht technisch umsetzen können. Um die Unterstützung von Domänennutzern zu ermöglichen, entstand ca. im Jahr 2007, im Rahmen der Web-2.0-Bewegung, das Konzept der Mashups, die es auf einfachem Wege erlauben sollen, Anwender aus unterschiedlichen Domänen beim Zusammenführen von Programmen, grafischen Oberflächen, und auch Daten zu unterstützen. Hierbei lag der Fokus vor allem auf Webdatenquellen wie RSS-Feeds, HTML-Seiten, oder weiteren XML-basierten Formaten. Auch wenn die entstandenen Konzepte gute Ansätze liefern, um geringe Datenmengen schnell und explorativ durch Domänennutzer zu verarbeiten, können sie mit den oben genannten Herausforderungen von Big-Data nicht umgehen. Die Grundidee der Mashups dient als Inspiration dieser Dissertation und wird dahingehend erweitert, moderne, komplexe und datenintensive Datenverarbeitungs- und Analyseszenarien zu realisieren. Hierfür wird im Rahmen dieser Dissertation ein umfassendes Konzept entwickelt, das sowohl eine einfache Modellierung von Datenanalysen durch Domänenexperten ermöglicht - und somit den Nutzer in den Mittelpunkt stellt - als auch eine individualisierte, effiziente Ausführung von Datenanalysen und -verarbeitung ermöglicht. Unter einer Individualisierung wird dabei verstanden, dass die funktionalen und nichtfunktionalen Anforderungen, die je nach Anwendungsfall variieren können, bei der Ausführung berücksichtigt werden. Dies erfordert einen dynamischen Aufbau der Ausführungsumgebung. Hierbei wird dem beschriebenen Problem durch mehrere Ebenen begegnet: 1) Die Modellierungsebene, die als Schnittstelle zu den Domänennutzern dient und die es erlaubt Datenverarbeitungsszenarien abstrakt zu modellieren. 2) Die Modelltransformationsebene, auf der das abstrakte Modell auf verschiedene ausführbare Repräsentationen abgebildet werden kann. 3) Die Datenverarbeitungsebene, mit der die Daten effizient in einer verteilten Umgebung verarbeitet werden, und 4) die Datenhaltungsebene, in der Daten heterogener Quellen extrahiert sowie Datenverarbeitungs- oder Analyseergebnisse persistiert werden. Die Konzepte der Dissertation werden durch zugehörige Publikationen in Konferenzbeiträgen und Fachmagazinen gestützt und durch eine prototypische Implementierung validiert

Semantic technologies for the domain specific and formal description of time series in databases

Messdaten werden zur effizienten Organisation und Weiterverarbeitung in relationalen Datenbanken gespeichert. Die in den letzten Jahren entstandenen Semantic Web Technologien bieten eine hervorragende Basis zur Wissensmodellierung und Beschreibung von Domäneninhalten in Form von Ontologien. Aufgrund der offenen Architektur dieses Ansatzes können leicht fremde Ontologien und Ressourcen mit eingebunden und berücksichtigt werden. Semantic Web Technologien stellen eine formale Modellierungsgrundlage dar. Mittels Reasoning kann deshalb aus Ontologien implizites Wissen abgeleitet werden. In dieser Arbeit werden semantische (Datenbank-) Annotationen und deren Interpretation fokussiert. Sie verknüpfen Datenbanken und das Semantic Web miteinander. Die Annotationen erlauben es, Inhalte von Datenbanken mit Semantic Web Technologien in verschiedenen Nutzungsszenarien zu beschreiben. Außerdem wird für die gemeinsame Behandlung und den Einsatz beider Technologien eine Architektur entwickelt. Auf dieser Basis werden Konzepte zur Visualisierung und Interaktion mit den Annotationen eingeführt. Weiterhin wird deren Einsatz zur formalen Modellierung von Ereignissen mittels Automaten betrachtet, sodass ein Reasoning zur Berechnung durchgeführt werden kann. Mittels einer Implementierung werden die eingeführten Konzepte demonstriert. Die Applikation Semantic Database Browser erlaubt die integrierte Verwendung von Messdaten und deren formaler Beschreibung. Modelle können ausgetauscht und wiederverwendet werden, sodass die Wiederverwendung von Wissen gefördert wird. Anhand des Beispiels von Ereignissen während Autofahrten wird demonstriert, wie auf Basis der formalen Beschreibung Schlussfolgerungen gezogen werden können. So können durch das Schlussfolgern ohne zusätzlichen Aufwand neue Erkenntnisse über auftretende Fahrmanöver generiert werden. Aufgrund des domänenunabhängigen Charakters der skizzierten Lösungsansätze wird gezeigt, dass diese sich leicht auf andere Anwendungsfälle anwenden lassen.Measurement data in form of time series of scientific experiments is stored in relational databases for efficient processing. Complementary, Semantic Web technologies have been developed in the last years for describing domain knowledge in form of ontologies. Due to their open architecture, foreign ontologies and resources can be easily referenced and integrated. Since Semantic Web technologies are based on predicate logic, they are suitable for formal modeling. Therefore, using reasoning implicit knowledge can be derived from ontologies. This work introduces semantic (database) annotations to link databases and ontologies to take advantage of both together by describing database contents with Semantic Web technologies. An architecture is developed for the combined handling and usage of these two technologies, which is designed in respect of scalability of large amounts of measurement data. Based on this architecture, concepts for visualizing and interacting with annotations are introduced. Furthermore, semantic annotations are used for formally modeling events in time series using finite state machines, which are computed using reasoning. An implementation is introduced to demonstrate the feasibility and advantages of the discussed concepts. The presented application Semantic Database Browser allows using semantic database annotations and interactively working with them for integrated handling of formally described measurement data. Formal models can be easily exchanged and reused to support reusability of knowledge and cooperation. By describing measurement data with models, data becomes much easier to understand. Using an example of events during driving, it is demonstrated how formal description can be used for automatic reasoning to generate additional knowledge about driving maneuvers without any additional effort. Because the presented approaches are domain independent, they can be easily adapted for other use cases