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

Middleware zur Unterstützung architekturgetriebener Spielentwicklung: Optimierung des Entwicklungsaufwandes für browserbasierte MMOGs

Spielentwicklung ist ein umfangreiches Vorhaben und tangiert eine Vielzahl an Disziplinen. Dies provoziert die Frage nach Redundanzen, insbesondere im Bereich der Softwareentwicklung. Mit einem Fokus auf die Realisierung von browserbasierten Massively Multiplayer Online Games, werden im Rahmen dieser Arbeit architekturelle Charakteristiken zur Bereitstellung von typischen Kommunikationsinfrastrukturen identifiziert, welche sich in unterschiedlichen Ansätzen wiederfinden lassen. Mithilfe einer realisierten Middleware, zur Ableitung und generischen Bereitstellung einer Infrastruktur, kann der Aufwand zur Entwicklung einer Spielidee auf konzeptbezogene, technologieunabhängige Elemente reduziert werden. Unter Verwendung des COCOMO II-Kostenmodells werden sieben Spielkonzepte analysiert, Aussagen zur Aufwandsentwicklung dargelegt sowie die Möglichkeit zur Vermeidung des Aufwands in der realisierten Middleware demonstriert

Basiskomponenten von XML Datenbanksystemen

Für die Entwicklung von vielen kleinen und großen Softwaresystemen reichen herkömmliche (objekt-)relationale Datenbanksysteme nicht mehr aus. Viele interessante Daten sind in der Praxis nicht voll strukturiert und somit nicht effektiv mit einem Standarddatenbanksystem zu verwalten. Es werden deshalb neuartige standardisierte Systeme für unstrukturierte bzw. semi-strukturierte Daten benötigt. Diese Lücke wird nun von nativen XML Datenbanksystemen geschlossen, die als Datenformat das vom W3C standardisierte XML verwenden. XML Datenbanksysteme unterstützen außerdem viele weitere XML Standards, wie beispielsweise XSchema für Grammatiken, XPath und XQuery für die Anfrageverarbeitung, XSLT für Transformationen und DOM und SAX für die Applikationsanbindung. In dieser Arbeit werden Grundlagen von nativen XML Datenbanksystemen betrachtet, sowie neue Strukturen vorgeschlagen und alte Strukturen optimiert. Es wird auf eine solide Basis zum Testen von Algorithmen Wert gelegt. Hierzu wurde ein Testframework innerhalb der Java-Bibliothek XXL implementiert und anschließend verwendet. Die XXL Bibliothek enthielt bereits vor dieser Arbeit einige Komponenten, die für die Implementierung von Datenbanksystemen eingesetzt werden konnten, beispielsweise eine generische Anfrageverarbeitung und Indexstrukturen. Zusätzlich zu den vorhandenen Komponenten wurden nun neue hinzugefügt, so z.B. eine Komponente für den direkten Festplattenzugriff, ein frei konfigurierbarer Recordmanager, sowie ein Datenbank-Framework. Das zentrale Anliegen der Arbeit ist die Optimierung der Speicherungsebene von nativen XML Datenbanksystemen. Wichtig ist, dass bei der Abbildung von XML Dokumenten auf den Externspeicher die Baumstruktur erhalten bleibt und somit eine performante Anfragenverarbeitung mit wenigen Externspeicherzugriffen möglich wird. Ähnlich wie bei R-Bäumen, können für XML Speicherungsstrukturen verschiedene Splitalgorithmen angegeben werden, die gewisse Heuristiken verfolgen. Hier zeigte sich der neu entwickelte, so genannte OneCutSplit mit Scaffold als klar überlegen gegenüber den bisher bekannten Splitalgorithmen aus der Literatur. Für das Einfügen von Dokumenten wurde weiterhin ein Bulkloading Mechanismus implementiert. Es konnte gezeigt werden, dass die Speicherstruktur für die hiermit erzeugten Dokumente deutlich besser war als bei der Benutzung von Splitalgorithmen. Dies macht sich erheblich in den Antwortzeiten von Anfragen bemerkbar. Zur Beschleunigung der Anfrageverarbeitung sind in nativen XML Datenbanksystemen Indexstrukturen unverzichtbar. Zu diesem Zweck wurde ein neuartiger Signaturindex entwickelt und in die XML Speicherungsstruktur unter Verwendung von Aggregaten integriert. Die Evaluierung des Indexes zeigte einen deutlichen Vorteil bei der Auswertung von XPath-Ausdrücken. Weiterhin konnten erstmals durch die Benutzung des Datenbank-Frameworks von XXL native Speicherungsverfahren für XML mit solchen verglichen werden, die auf relationalen Datenbanksystemen aufsetzen. Hierbei zeigte sich, dass nativer XML Speicher auch bei einfachen XPath-Anfragen gute Leistungswerte besitzt. Bei Navigations- und Änderungsoperationen ist der native XML Speicher den relationalen Verfahren deutlich überlegen. In der Anfrageverarbeitung auf XML Daten spielen allerdings nicht nur XPath und XQuery eine Rolle. Für die Bearbeitung von großen Mengen von XML Dokumenten sind Operatoren sinnvoll, welche eine Verarbeitung durch Abbildung von XML Dokumenten auf neue XML Dokumente realisieren. Dies ist analog zur relationalen Algebra, in der allerdings der Grunddatentyp Tupel Verwendung findet. Im Vergleich zum relationalen Modell werden für XML jedoch viele verschiedene Operatoren benötigt, die nicht auf wenige Grundoperationen zurückgeführt werden können. In dieser Arbeit werden einige neue Operatoren vorgestellt, die nicht nur für die Anfrageverarbeitung innerhalb von XML Datenbanksystemen, sondern auch für Anfragen im Internet geeignet sind. Durch das entwickelte Framework soll es Anwendern in Zukunft auf einfache Art und Weise möglich sein, Internetquellen in eigene Anfragen einzubauen

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