Robust Real-time Query Processing with QStream

Processing data streams with Quality-of-Service (QoS) guarantees is an emerging area in existing streaming applications. Although it is possible to negotiate the result quality and to reserve the required processing resources in advance, it remains a challenge to adapt the DSMS to data stream characteristics which are not known in advance or are difficult to obtain. Within this paper we present the second generation of our QStream DSMS which addresses the above challenge by using a real-time capable operating system environment for resource reservation and by applying an adaptation mechanism if the data stream characteristics change spontaneously

Standing Processes in Service-Oriented Environments

Current realization techniques for service-oriented architectures (SOA) and business process management (BPM) cannot be efficiently applied to any kind of application scenario. For example, an important requirement in the finance sector is the continuous evaluation of stock prices to automatically trigger business processes--e.g. the buying or selling of stocks--with regard to several strategies. In this paper, we address the continuous evaluation of message streams within BPM to establish a common environment for stream-based message processing and traditional business processes. In detail, we propose the notion of standing processes as (i) a process-centric concept for the interpretation of message streams, and (ii) a trigger element for subsequent business processes. The demonstration system focuses on the execution of standing processes and the smooth interaction with the traditional business process environment

A Model to Overcome Integrity Challenges of an Untrusted DSMS Server

Despite the fact that using the services of outsourced data stream servers has been welcomed extremely, still the problem of obtaining assurance about the received results from these untrusted servers in unsecure environment is one of the basic challenges. In this paper, we present a probabilistic model for auditing received results from an outsourced data stream server through unsecure communication channels. In our architecture, the server is considered as a black box and the auditing process is fulfilled by cooperation between the data stream owner and users. Our method imposes an ignorable overhead on the user and needs no change in the structure of the server. The probabilistic modeling of the system proves algorithms convergence and the experimental evaluations show very acceptable results

Robust Real-time Query Processing with QStream

Processing data streams with Quality-of-Service (QoS) guarantees is an emerging area in existing streaming applications. Although it is possible to negotiate the result quality and to reserve the required processing resources in advance, it remains a challenge to adapt the DSMS to data stream characteristics which are not known in advance or are difficult to obtain. Within this paper we present the second generation of our QStream DSMS which addresses the above challenge by using a real-time capable operating system environment for resource reservation and by applying an adaptation mechanism if the data stream characteristics change spontaneously

Robust Real-time Query Processing with QStream

Processing data streams with Quality-of-Service (QoS) guarantees is an emerging area in existing streaming applications. Although it is possible to negotiate the result quality and to reserve the required processing resources in advance, it remains a challenge to adapt the DSMS to data stream characteristics which are not known in advance or are difficult to obtain. Within this paper we present the second generation of our QStream DSMS which addresses the above challenge by using a real-time capable operating system environment for resource reservation and by applying an adaptation mechanism if the data stream characteristics change spontaneously

Datenqualität in Sensordatenströmen

Die stetige Entwicklung intelligenter Sensorsysteme erlaubt die Automatisierung und Verbesserung komplexer Prozess- und Geschäftsentscheidungen in vielfältigen Anwendungsszenarien. Sensoren können zum Beispiel zur Bestimmung optimaler Wartungstermine oder zur Steuerung von Produktionslinien genutzt werden. Ein grundlegendes Problem bereitet dabei die Sensordatenqualität, die durch Umwelteinflüsse und Sensorausfälle beschränkt wird. Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines Datenqualitätsmodells, das Anwendungen und Datenkonsumenten Qualitätsinformationen für eine umfassende Bewertung unsicherer Sensordaten zur Verfügung stellt. Neben Datenstrukturen zur effizienten Datenqualitätsverwaltung in Datenströmen und Datenbanken wird eine umfassende Datenqualitätsalgebra zur Berechnung der Qualität von Datenverarbeitungsergebnissen vorgestellt. Darüber hinaus werden Methoden zur Datenqualitätsverbesserung entwickelt, die speziell auf die Anforderungen der Sensordatenverarbeitung angepasst sind. Die Arbeit wird durch Ansätze zur nutzerfreundlichen Datenqualitätsanfrage und -visualisierung vervollständigt

Robust real-time query processing with QStream

Processing data streams with Quality-of-Service (QoS) guarantees is an emerging area in existing streaming applications. Although it is possible to negotiate the result quality and to reserve the required processing resources in advance, it remains a challenge to adapt the DSMS to data stream characteristics which are not known in advance or are difficult to obtain. Within this paper we present the second generation of our QStream DSMS which addresses the above challenge by using a real-time capable operating system environment for resource reservation and by applying an adaptation mechanism if the data stream characteristics change spontaneously.

Jahresforschungsbericht / Technische Universität Dresden

Der Forschungsbericht vermittelt einen Einblick in die vielfältige, leistungsfähige und interdisziplinäre Forschungslandschaft an der Technischen Universität Dresden.:1. DIE FORSCHUNG AN DER TECHNISCHEN UNIVERSITÄT DRESDEN IM ÜBERBLICK 1.1. Einführung des Rektors 8 1.2. Die Forschungs-Profillinien an der TU Dresden 13 1.3. Die Forschung aus der Sicht der Fakultäten 19 Fakultät Mathematik und Naturwissenschaften 19 Philosophische Fakultät 36 Fakultät Sprach-, Literatur- und Kulturwissenschaften 38 Fakultät Erziehungswissenschaften 39 Juristische Fakultät 42 Fakultät Wirtschaftswissenschaften 45 Fakultät Informatik 47 Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik 51 Fakultät Maschinenwesen 54 Fakultät Bauingenieurwesen 55 Fakultät Architektur 58 Fakultät Verkehrswissenschaften 62 Fakultät Forst-, Geo- und Hydrowissenschaften 65 Medizinische Fakultät Carl Gustav Carus und Universitätsklinikum Carl Gustav Carus an der Technischen Universität Dresden 72 1.4. Auf einen Blick: Die Forschungsaktivitäten im Berichtsjahr 2005 76 Interdisziplinäre Projekte (Kurzfassung) 79 Stiftungsprofessuren 81 Kompetenzzentren 91 HBFG-Großgeräte im Jahr 2005 97 Drittmittelbilanz 99 Technologietransfer: Patente und Ausgründungen 103 GWT-TUD GmbH 105 Anteil von Frauen an der Forschung 105 2. GROSSE INTERDISZIPLINÄRE FORSCHUNGSPROJEKTE 109 2.1. Sonderforschungsbereiche 110 Sonderforschungsbereich 287 »Reaktive Polymere in nichthomogenen Systemen, in Schmelzen und an Grenzflächen« 111 Sonderforschungsbereich 463 »Seltenerd-Übergangsmetallverbindungen: Struktur, Magnetismus und Transport« 115 Sonderforschungsbereich 537 »Institutionalität und Geschichtlichkeit« 123 Sonderforschungsbereich 528 »Textile Bewehrungen zur bautechnischen Verstärkung und Instandsetzung« 132 Sonderforschungsbereich 609 »Elektromagnetische Strömungsbeeinflussung in Metallurgie, Kristallzüchtung und Elektrochemie« 136 Sonderforschungsbereich 639 »Textilverstärkte Verbundkomponenten für funktionsintegrierende Mischbauweisen bei komplexen Leichtbauanwendungen« 141 Sonderforschungsbereich 655 »Cells into tissue: Stem cell and progenitor commitment and interactions during tissue formation« 145 Sonderforschungsbereich / Transregio 6031 »Membrane-microdomains in their role in human disease - Membran-Mikrodomänen und ihre Rolle bei Erkrankungen des Menschen« 151 2.2. Graduiertenkollegs 155 Graduiertenkolleg 334 »Spezifikation diskreter Prozesse und Prozesssysteme durch operationelle Modelle und Logiken« 156 Graduiertenkolleg 338 »Lokale innovative Energiesysteme / Local Innovative Energy Systems« 159 Graduiertenkolleg 271 »Strukturuntersuchungen, Präzisionstests und Erweiterungen des Standardmodells der Elementarteilchenphysik« 163 Graduiertenkolleg 864 »Molekulare Zellbiologie und Bioengineering« 166 Graduiertenkolleg »Hochleistungsbauteilkühlung« 171 Graduiertenkolleg der Hans-Böckler-Stiftung »Lebenslanges Lernen - Theoretisches Konzept und bildungspolitische Vision« 174 2.3. Internationale Graduiertenkollegs 176 Internationales Graduiertenkolleg 625 »Institutionelle Ordnungen, Schrift und Symbole / Ordres institutionnels, écrit et symboles« 177 2.4. Forschergruppen 181 Forschergruppe 308 »Untersuchungen der Wechselwirkung an biologisierten Grenzschichten von Implantaten im Knochen« 182 Forschergruppe 335 »Nanostrukturierte Funktionselemente in makroskopischen Systemen« 185 Forschergruppe 520 »Ferroische Funktionselemente: Physikalische Grundlagen und Konzepte« 188 2.5. DFG-Schwerpunktprogramme 195 DFG-Schwerpunktprogramm 1142 »Institutionelle Gestaltung föderaler Systeme: Theorie und Empirie« 196 DFG-Schwerpunktprogramm 1123 »Textile Verbundbauweisen und Fertigungstechnologien für Leichtbaustrukturen des Maschinen- und Fahrzeugbaus« 198 DFG-Schwerpunktprogramm 1104 »Kolloidale magnetische Flüssigkeiten: Grundlagen, Entwicklung und Anwendung neuartiger Ferrofluide« 203 3. DATEN, ZAHLEN, FAKTEN 209 3.1. Anzahl der Forschungsprojekte 210 3.2. Wissenschaftliche Veröffentlichungen 211 3.3. Wissenschaftliche Abschlussarbeiten 212 3.3.1. Wissenschaftliche Abschlussarbeiten im Überblick - ohne Promotionen 212 3.3.2. Wissenschaftliche Abschlussarbeiten (Diplom, Magister, Staatsexamen, Master, Bachelor) 213 3.4. Promotionen 214 3.5. Habilitationen 215 3.6. Nachwuchsforschergruppen 216 3.7. Patente 217 3.8. Gastwissenschaftler an der TU Dresden und Forschungsaufenthalte von TU-Wissenschaftlern im In- und Ausland 218 3.9. Preise und Ehrungen 219 3.10. Wissenschaftliche Veranstaltungen 242 3.11. Messen und Ausstellungen 283 4. FÖRDERER DES JAHRESFORSCHUNGSBERICHTES 29

Deklarative Verarbeitung von Datenströmen in Sensornetzwerken

Sensors can now be found in many facets of every day life, and are used to capture and transfer both physical and chemical characteristics into digitally analyzable data. Wireless sensor networks play a central role in the proliferation of the industrial employment of wide-range, primarily autonomous surveillance of regions or buildings. The development of suitable systems involves a number of challenges. Current solutions are often designed with a specific task in mind, rendering them unsuitable for use in other environments. Suitable solutions for distributed systems are therefore continuously built from scratch on both the hardware and software levels, more often than not resulting in products in the market's higher price segments. Users would therefore profit from the reuse of existing modules in both areas of development. Once prefabricated solutions are available, the remaining challenge is to find a suitable combination of these solutions which fulfills the user's specifications. However, the development of suitable solutions often requires expert knowledge, especially in the case of wireless sensor networks in which resources are limited. The primary focus of this dissertation is energy-efficient data analysis in sensor networks. The AnduIN system, which is outlined in this dissertation, plays a central role in this task by reducing the software design phase to the mere formulation of the solution's specifications in a declarative query language. The system then reaches the user's defined goals in a fully automated fashion. Thus, the user is integrated into the design process only through the original definition of desired characteristics. The continuous surveillance of objects using wireless sensor networks depends strongly on a plethora of parameters. Experience has shown that energy consumption is one of the major weaknesses of wireless data transfer. One strategy for the reduction of energy consumption is to reduce the communication overhead by implementing an early analysis of measurement data on the sensor nodes. Often, it is neither possible nor practical to perform the complete data analysis of complex algorithms within the sensor network. In this case, portions of the analysis must be performed on a central computing unit. The AnduIN system integrates both simple methods as well as complex methods which are evaluated only partially in network. The system autonomously resolves which application fragments are executed on which components based on a multi-dimensional cost model. This work also includes various novel methods for the analysis of sensor data, such as methods for evaluating spatial data, data cleaning using burst detection, and the identification of frequent patters using quantitative item sets.Sensoren finden sich heutzutage in vielen Teilen des täglichen Lebens. Sie dienen dabei der Erfassung und Überführung von physikalischen oder chemischen Eigenschaften in digital auswertbare Größen. Drahtlose Sensornetzwerke als Mittel zur großflächigen, weitestgehend autarken Überwachung von Regionen oder Gebäuden sind Teil dieser Brücke und halten immer stärker Einzug in den industriellen Einsatz. die Entwicklung von geeigneten Systemen ist mit einer Vielzahl von Herausforderungen verbunden. Aktuelle Lösungen werden oftmals gezielt für eine spezielle Aufgabe entworfen, welche sich nur bedingt für den Einsatz in anderen Umgebungen eignen. Die sich wiederholende Neuentwicklung entsprechender verteilter Systeme sowohl auf Hardwareebene als auch auf Softwareebene, zählt zu den wesentlichen Gründen, weshalb entsprechende Lösungen sich zumeist im hochpreisigen Segment einordnen. In beiden Entwicklungsbereichen ist daher die Wiederverwendung existierender Module im Interesse des Anwenders. Stehen entsprechende vorgefertigte Lösungen bereit, besteht weiterhin die Aufgabe, diese in geeigneter Form zu kombinieren, so dass den vom Anwender geforderten Zielen in allen Bereichen genügt wird. Insbesondere im Kontext drahtloser Sensornetzwerke, bei welchen mit stark beschränkten Ressourcen umgegangen werden muss, ist für das Erzeugen passender Lösungen oftmals Expertenwissen von Nöten. Im Mittelpunkt der vorliegenden Arbeit steht die energie-effiziente Datenanalyse in drahtlosen Sensornetzwerken. Hierzu wird mit \AnduIN ein System präsentiert, welches den Entwurf auf Softwareebene dahingehend vereinfachen soll, dass der Anwender lediglich die Aufgabenstellung unter Verwendung einer deklarativen Anfragesprache beschreibt. Wie das vom Anwender definierte Ziel erreicht wird, soll vollautomatisch vom System bestimmt werden. Der Nutzer wird lediglich über die Definition gewünschter Eigenschaften in den Entwicklungsprozess integriert. Die dauerhafte Überwachung von Objekten mittels drahtloser Sensornetzwerke hängt von einer Vielzahl von Parametern ab. Es hat sich gezeigt, dass insbesondere der Energieverbrauch bei der drahtlosen Datenübertragung eine der wesentlichen Schwachstellen ist. Ein möglicher Ansatz zur Reduktion des Energiekonsums ist die Verringerung des Kommunikationsaufwands aufgrund einer frühzeitigen Auswertung von Messergebnissen bereits auf den Sensorknoten. Oftmals ist eine vollständige Verarbeitung von komplexen Algorithmen im Sensornetzwerk aber nicht möglich bzw. nicht sinnvoll. Teile der Verarbeitungslogik müssen daher auf einer zentralen Instanz ausgeführt werden. Das in der Arbeit entwickelte System integriert hierzu sowohl einfache als auch komplexe, nur teilweise im Sensornetzwerk verarbeitbare Verfahren. Die Entscheidung, welche Teile einer Applikation auf welcher Komponente ausgeführt werden, wird vom System selbstständig auf Basis eines mehrdimensionalen Kostenmodells gefällt. Im Rahmen der Arbeit werden weiterhin verschiedene Verfahren entwickelt, welche insbesondere im Zusammenhang mit der Analyse von Sensordaten von Interesse sind. Die erweiterten Algorithmen umfassen Methoden zur Auswertung von Daten mit räumlichem Bezug, das Data Cleaning mittels adaptiver Burst-Erkennung und die Identifikation von häufigen Mustern über quantitativen Itemsets