Komponentenarchitektur für verteilte Systeme

An der Fachhochschule Hamburg fuhren wir in der Informatik seit einigen Semestern das Projekt „SEVERS - Software-Engineering für die Versicherungswirtschaft“ im Ausbildungskontext durch. Nach Betrachtung der im Rahmen des GDV (Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft) formulierten Versicherungs- Anwendungs-Architektur (VAA) entstand im Projekt eine eigene SEVERSAnwendungsarchitektur, die einige softwaretechnische Probleme der VAA vermeidet. Folgende Hauptziele wurden verfolgt: • Information-Hiding als zentrales Konstruktionsprinzip, • Verifizierbare und zertifizierbare Komponenten, • Entwurf einer Migrationsstrategie, • Verwendung aktueller Entwicklungsmethoden und Technologien für neue Komponenten. In diesem Beitrag wird die SEVERS-Architektur kurz vorgestellt und es werden einige Fragen diskutiert, die mit der Anwendungsentwicklung verteilter, komponentenbasierter Anwendungen und mit der Einbettung solcher Systeme in Informationsmärkte zu tun haben. Die Versicherungswirtschaft liefert für die hier geschilderte Architekturentwicklung den Anlaß und den ersten Anwendungskontext. Die vorgestellte Architektur ist aber übertragbar auf andere, ähnlich gelagerte Anwendungsfelder und damit Konferenz, GeNeMe 1998, Neue Medien, Web 2.0, E-Learningverallgemeinerbar

Informationsfusion für verteilte Systeme

Dieser Beitrag befasst sich mit modellbasierten Methoden zur Vermessung verteilter physikalischer Phänomene. Diese Methoden zeichnen sich durch eine systematische Behandlung stochastischer Unsicherheiten aus, so dass neben der Rekonstruktion der vollständigen Wahrscheinlichkeitsdichte der relevanten Grössen aus einer geringen Anzahl von zeit-, orts- und wertdiskreten Messungen auch die Generierung optimaler Messsequenzen möglich ist. Es wird dargestellt, wie eine Beschreibung für ein verteilt-parametrisches System in Form einer partiellen Differentialgleichung, welche einen unendlich-dimensionalen Zustandsraum beschreibt, in eine konzentriert-parametrische Form konvertiert wird. Diese kann als Grundlage für den Entwurf klassischer Schätzer, wie z.B. des Kalman Filters, dienen. Ferner wird eine Methode zur Sensoreinsatzplanung vorgestellt, mit der eine optimale Sequenz von Messparametern bestimmt werden kann, um mit einem minimalen Messaufwand die Unsicherheit auf ein gewünschtes Maß zu reduzieren. Die Anwendung dieser Methoden wird an zwei Beispielen, einer Temperaturverteilung und der Verformung einer Führungsschiene, demonstriert. Zusätzlich werden die Herausforderungen bei der Behandlung nichtlinearer Systeme und die Probleme bei der dezentralen Verarbeitung, wie sie typischerweise beim Einsatz von Sensornetzwerken auftreten, diskutiert

Analyse von Netzwerksimulatoren

Im Rahmen dieser Fachstudie sollten verschiedene Netzwerksimulatoren hinsichtlich ihrer Einsatztauglichkeit in der Abteilung Verteilte Systeme (VS) beim Institut für Parallele und Verteilte Systeme (IPVS) der Universität Stuttgart überprüft werden. Die einzelnen Schritte der Studie umfassten dabei zunächst eine kurze Angebotserfassung der verfügbaren Netzwerksimulatoren und darauf basierend die grundlegende Einarbeitung in die Arbeitsweise ereignisbasierter Netzwerksimulatoren. Zu Beginn der Studie war zu entscheiden, ob einige wenige Simulatoren in hohem Detail untersucht oder ob ein etwas allgemeiner gehaltener Überblick über eine breitere Produktpalette gegeben werden sollte. Schließlich wurde der letztgenannte Ansatz vom Betreuer vorgegeben. Danach konnten die Anforderungen der Abteilung VS in Einzelgesprächen mit den Mitarbeitern aufgenommen werden. Auf dieser Basis konnten die Merkmale und Funktionsweisen der einzelnen Simulatoren relativ gezielt recherchiert und untersucht werden. Eine Zusammenfassung und Empfehlung bilden den Abschluss der Arbeit

mTOSSIM: A simulator that estimates battery lifetime in wireless sensor networks

Knowledge of the battery lifetime of the wireless sensor network is important for many situations, such as in evaluation of the location of nodes or the estimation of the connectivity, along time, between devices. However, experimental evaluation is a very time-consuming task. It depends on many factors, such as the use of the radio transceiver or the distance between nodes. Simulations reduce considerably this time. They allow the evaluation of the network behavior before its deployment. This article presents a simulation tool which helps developers to obtain information about battery state. This simulator extends the well-known TOSSIM simulator. Therefore it is possible to evaluate TinyOS applications using an accurate model of the battery consumption and its relation to the radio power transmission. Although an specific indoor scenario is used in testing of simulation, the simulator is not limited to this environment. It is possible to work in outdoor scenarios too. Experimental results validate the proposed model.Junta de Andalucía P07-TIC-02476Junta de Andalucía TIC-570

ZIH-Info

- VoIP-System Upgrade und Erweiterung - Umzug des Monitoring-Dienstes Centreon - Metaprogrammierung für heterogene verteilte Systeme - Weiterbildungsangebote des MZ und ZIH - ZIH-Kolloquium - Training zum Forschungsdatenmanagement Mitteilung aus dem Dezernat 6 - Umzug Student Lifecycle Management (SLM) ins LZR - ZIH-Publikationen - Veranstaltunge

Strategisches Verhalten in Systemen mit Interaktions- und Kontaktwahl

Verteilte Systeme haben große gesellschaftliche und wirtschaftliche Bedeutung. Bisher war unklar, ob sich ihre Teilnehmer effizient verhalten. Theoretische Analysen und verhaltensökonomische Experimente zeigen, dass kooperatives Verhalten entstehen kann. Die gebildeten Netzwerke sind fast effizient und können durch in dieser Arbeit entwickelte Strategien in ihrer Effizienz weiter erhöht werden

Kommunikation zwischen autonomen Agenten

Dieser Beitrag ist mit Zustimmung des Rechteinhabers aufgrund einer (DFG geförderten) Allianz- bzw. Nationallizenz frei zugänglich.This publication is with permission of the rights owner freely accessible due to an Alliance licence and a national licence (funded by the DFG, German Research Foundation) respectively.Softwareagenten sind Programme, die einen Auftrag autonom und weitgehend selbständig ausführen. Man spricht von mobilen Agenten, wenn diese Programme selbstbestimmt ihre Ausführungsumgebung in einem Netzwerk wechseln können. Die Mobilität der Software impliziert ein neues Programmierparadigma für verteilte Systeme, das die bekannten Interaktionskonzepte herkömmlicher Verteilungsplattformen erweitert. Anwendungen mit mobilen Agenten finden sich in ganz unterschiedlichen Bereichen, wie Netz- und Systemmanagement, elektronische Marktplätze und Logistik