TU Berlin

Fachgebiet Datenbanksysteme und InformationsmanagementVLDB 2021 and BOSS 2021

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Starke Präsenz der DIMA-Gruppe bei VLDB 2021 und BOSS 2021 Workshop

Forschende des Fachgebiets Datenbanksysteme und Informationsmanagement (DIMA) an der TU Berlin präsentierten drei Forschungsbeiträge sowie drei Demo-Paper auf der 47th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB 2021), die vom 16. bis 29. August 2021 stattfand. In Verbindung mit der VLDB organisierten DIMA-Researcher außerdem den BOSS 2021 Workshop zu Open-Source-Big-Data-Systemen mit.

VLDB 2021

DIMA - Team
Lupe

DIMA-Researcher trugen zu der führenden internationalen Konferenz zu Management und Analyse sehr großer Datenmengen – VLDB – mit drei vollen Forschungspapieren und drei Demos ihrer neuesten Forschungsarbeiten zum Management von Datenbanksystemen bei.
Das Paper "Automated Feature Engineering for Algorithmic Fairness", verfasst von Ricardo Salazar Diaz, Ziawasch Abedjan und Felix Neutatz, schlägt einen hochpräzisen Fairness-Ansatz für maschinelles Lernen vor.
Das hochleistungsfähiges Datenflusssystem Condor, das ungefähre Zusammenfassungen integriert, wurde im zweiten Paper, "In the Land of Data Streams where Synopses are Missing, One Framework to Bring Them All" von Rudi Poepsel-Lemaitre, Martin Kiefer, Joscha von Hein, Jorge-Arnulfo Quiane-Ruiz und Volker Markl vorgestellt.
In "Scotch: Generating FPGA-Accelerators for Sketching at Line Rate" von Martin Kiefer, Ilias Poulakis, Sebastian Bress und Volker Markl wird Scotch präsentiert - ein neuartiges System zur Beschleunigung der Skizzenpflege mit FPGAs, das eine schnellere Verarbeitung komprimierter Daten ermöglicht.
Darüber hinaus wurden zwei Beiträge aus dem NebulaStream-Forschungsprogramm auf dem VLIoT-Workshop der VLDB vorgestellt.

BOSS 2021 Workshop

Lupe

Dr. Quiané-Ruiz, Principal Researcher in der DIMA-Gruppe, war auch Mitorganisator des „Big Data Open Source Systems“-Workshops (BOSS), der in Verbindung mit der VLDB stattfand. Am 16. August bot BOSS 2021 Tutorials zu Open-Source-Big-Data-Systemen wie Apache Calcite, Apache Arrow und Apache AsterixDB sowie eine Präsentation zu Apache Wayang von DIMA-Forscherin Dr. Zoi Kaoudi.
Höhepunkt des Workshops war die Keynote zum Thema "Lessons learned from building and growing Apache Spark" von Reynold Xin, Mitbegründer von Databricks und einer der Hauptentwickler von Apache Spark - einer der wichtigsten Open-Source-Massive-Data-Analytics-Engines, die derzeit eingesetzt wird.

Die Forschungsarbeiten im Detail:

Full Research Paper:

Ricardo Salazar, Felix Neutatz, Ziawasch Abedjan: Automated Feature Engineering for Algorithmic Fairness. Proc. VLDB Endow. 14(9): 1694-1702 (2021) [PDF]

Rudi Poepsel Lemaitre, Martin Kiefer, Joscha Von Hein, Jorge-Arnulfo Quiané-Ruiz, Volker Markl: In the Land of Data Streams where Synopses are Missing, One Framework to Bring Them All. Proc. VLDB Endow. 14(10): 1818-1831 (2021) [PDF]

Martin Kiefer, Ilias Poulakis, Sebastian Breß, Volker Markl: Scotch: Generating FPGA-Accelerators for Sketching at Line Rate. Proc. VLDB Endow. 14(3): 281-293 (2020) [PDF]

 

Demo Paper:

Kaustubh Beedkar, David Brekardin, Jorge-Arnulfo Quiané-Ruiz, Volker Markl: Compliant Geo-distributed Data Processing in Action. Proc. VLDB Endow. 14(12): 2843-2846 (2021) [PDF]

Alexander Renz-Wieland, Tobias Drobisch, Zoi Kaoudi, Rainer Gemulla, Volker Markl: Just Move It! Dynamic Parameter Allocation in Action. Proc. VLDB Endow. 14(12): 2707-2710 (2021) [PDF]

Zihao Chen, Zhizhen Xu, Chen Xu, Juan Soto, Volker Markl, Weining Qian, Aoying Zhou: HyMAC: A Hybrid Matrix Computation System. Proc. VLDB Endow. 14(12): 2699-2702 (2021) [PDF]

 

VLIoT Workshop Paper:

Dimitrios Giouroukis, Johannes Jestram, Steffen Zeuch, Volker Markl: Streaming Data through the IoT via Actor-Based Semantic Routing Trees. Open J. Internet Things 7(1): 59-70 (2021) [PDF]

Xenofon Chatziliadis, Eleni Tzirita Zacharatou, Steffen Zeuch, Volker Markl: Monitoring of Stream Processing Engines Beyond the Cloud: An Overview. Open J. Internet Things 7(1): 71-82 (2021) [PDF]

 

 

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