Metadatenverwaltung für Multimedia-Content-Management mit OLAP-Funktionalität

Der Hauptschwerpunkt bei der Entwicklung wireless-orientierter, multimedialer Content- Management-Systeme liegt auf der adäquaten Speicherung, Verwaltung und Recherche multimedialer Dokument-Strukturen sowie auf der anwendungsspezifischen Darstellung und Repräsentation dieser Dokumente auf verschiedenen Endgeräten. In diesem Kontext kann die Extensible Markup Language (XML) zur Verbesserung einer großen Bandbreite möglicher Anwendungen beitragen. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Ansatz für eine universelle Metadatenverwaltung zur Steuerung signifikanter Transformations - und Daten-Analyse-Prozesse entwickelt. Dabei wird eine möglichst enge Kopplung von Data Warehouse-Funktionalität (OLAP) mit einer ausgewählten XML-Framework-Architektur angestrebt. Ziel ist ein erweiterter Architektur-Vorschlag, der die Grundlage für zukünftige offene und erweiterbare Multimedia-Content-Management-Systeme bilden kann. Grundlage dieser Architektur ist ein Metadaten-Repository auf der Basis der Resource Description Framework Spezifikation (RDF)

Effiziente Verarbeitung von Produktstrukturen in weltweit verteilten Entwicklungsumgebungen

Die Produktentwicklung ist ein zeitaufwändiger, kostenintensiver Prozess. Unterstützung bieten die so genannten Produktdatenmanagement-Systeme (PDM Systeme), die Informationen über alle produktrelevanten Daten verwalten. Dazu setzen diese Systeme typischerweise auf relationalen Datenbankmanagementsysteme auf, die sie jedoch mehr oder weniger als primitives Dateisystem verwenden. In lokalen Entwicklungsumgebungen werden PDM-Systeme bereits zum Teil sehr erfolgreich eingesetzt, in geographisch verteilten Szenarien jedoch verhindern die extrem langen Antwortzeiten einiger Benutzeraktionen einen profitablen Einsatz

Forschungsbericht 1997 : Berichtszeitraum 1995-1996

Berichtszeitraum 1995-199

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

Reorganisation von Datenbanken: Auslöser, Verfahren, Nutzenermittlung

Beim Betrieb großer datenbankgestützter Anwendungssysteme kommt es im Laufe der Zeit oft zu einer nachhaltigen Verschlechterung der Systemleistung durch in den physischen Speicherungsstrukturen entstehende Degenerierungen (z.B. eingestreuter Freiplatz, Überlaufbereiche, migrierte Tupel, nicht mehr vorliegende Daten-Clusterung oder -sortierung). Die Beseitigung von Degenerierungen kann mit Datenbankreorganisationen erfolgen. Solche Wartungsarbeiten sind allerdings, selbst bei Online-Durchführung, meist mit Einschränkungen im normalen Datenbankbetrieb verbunden, die von einer temporären Verschlechterung der Systemleistung bis hin zu eingeschränkter Verfügbarkeit von Daten während der Reorganisationsdurchführung reichen. Diese Einschränkungen kollidieren immer mehr mit wachsenden Verfügbarkeitsanforderungen von Datenbank-Management-Systemen (DBMS). Eine Möglichkeit zur Verringerung der negativen Auswirkungen stellt die sorgfältige Auswahl und Priorisierung von Reorganisationsmaßnahmen dar. Damit können besonders nutzbringende Maßnahmen identifiziert und bevorzugt ausgeführt, andere zurückgestellt oder unterlassen werden

Gewinnung, Verwaltung und Anwendung von Performance-Daten zur Unterstützung des autonomen Datenbank-Tuning

In den letzten Jahrzehnten ist die Komplexität und Heterogenität von Informationssystemen rapide gestiegen. Die Folge ist, dass viele moderne IT-Systeme aufgrund ihrer heterogenen Architektur- und Applikationsvielfalt sehr kostenintensiv in der Entwicklung, fehleranfällig in der Nutzung und schwierig durch Administratoren kontrollier- bzw. konfigurierbar sind. Initiativen wie das Autonomic Computing helfen, der steigenden Komplexität Herr zu werden, indem sie den „Problemfaktor Mensch“ entlasten und Technik nutzen, um Technik zu verwalten. Durch die Anpassung bzw. Erweiterung der System-Umgebung versuchen derartige Ansätze neben derzeitiger manueller, reaktiver Performance-Optimierung, eine automatisierte reaktive und proaktive Performance-Kontrolle zu gewährleisten. Zentrale Grundvoraussetzung für eine autonome Infrastruktur ist eine verlässliche, globale Daten- bzw. Wissensbasis. Wir erarbeiten, wie Performance-Daten über das Verhalten und den Zustand des Systems mit aus dem Data-Warehousing bekannten Techniken gesammelt, konsolidiert, verwaltet und zur Laufzeit ausgewertet werden können. Neben der Architektur und den funktionalen Komponenten eines solchen Performance Data Warehouse wird zudem dessen Datenmodell erläutert und die Anbindung an das vorausgehende Monitoring sowie die nachfolgende Analyse spezifiziert. Mit dem Ziel, die menschliche Vorgehensweise „nachzuahmen“ und somit die Administratoren bei ihren Routine-Tätigkeiten zu entlasten, widmen wir uns der Konzipierung und Beschreibung einer möglichen Infrastruktur zur Automatisierung typischer Tuning-Aufgaben. Wir erarbeiten allgemein und anhand von Beispielen, wie Tuning-Wissen und bewährte Praktiken von DBAs abgebildet, in Form von Workflows formalisiert und zur Laufzeit für die Problemlösung angewendet werden können

Vertrauenswürdige, adaptive Anfrageverarbeitung in dynamischen Sensornetzwerken zur Unterstützung assistiver Systeme

Assistenzsysteme in smarten Umgebungen sammeln durch den Einsatz verschiedenster Sensoren viele Daten, um die Intentionen und zukünftigen Aktivitäten der Nutzer zu berechnen. In den meisten Fällen werden dabei mehr Informationen gesammelt als für die Erfüllung der Aufgabe des Assistenzsystems notwendig sind. Das Ziel dieser Dissertation ist die Konzeption und Implementierung von datenschutzfördernden Algorithmen für die Weitergabe sensibler Sensor- und Kontextinformationen zu den Analysewerkzeugen der Assistenzsysteme. Die Datenschutzansprüche der Nutzer werden dazu in Integritätsbedingungen der Datenbanksysteme transformiert, welche die gesammelten Informationen speichern und auswerten. Ausgehend vom Informationsbedarf des Assistenzsystems und den Datenschutzbedürfnissen des Nutzers werden die gesammelten Daten so nahe wie möglich am Sensor durch Selektion, Reduktion, Kompression oder Aggregation durch die Datenschutzkomponente des Assistenzsystems verdichtet. Sofern nicht alle Informationen lokal verarbeitet werden können, werden Teile der Analyse an andere, an der Verarbeitung der Daten beteiligte Rechenknoten ausgelagert. Das Konzept wurde im Rahmen des PArADISE-Frameworks (Privacy-AwaRe Assistive Distributed Information System Environment) umgesetzt und u. a. in Zusammenarbeit mit dem DFG-Graduiertenkolleg 1424 (MuSAMA-Multimodal Smart Appliances for Mobile Application) anhand eines Beispielszenarios getestet