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Fachgebiet Datenbanksysteme und InformationsmanagementSoftware Campus

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Analyse von Sensormassendaten

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Das Software Campus Projekt SENSE1 entwickelt Methoden der Datenreduktion an der Datenquelle im Internet der Dinge, in Verbindung mit einer dynamischen Abstimmung mit den aktuell ausgeführten Analyseanfragen.

Durch die stark zunehmende Vernetzung von immer mehr Geräten und Sensoren, vergrößert sich die Menge der verfügbaren Daten rapide. Die Consultingfirma Gartner schätzt eine Vervierfachung der über das Internet verbundenen Geräte während der nächsten Jahre (http://www.gartner.com/newsroom/id/3165317). Eine derartig große Menge an Geräten mit Sensoren wird eine riesige Menge an Datenströmen produzieren (massive Sensordatenströme). Die Aggregation, die Optimierung der Analyse dieser meist unstrukturierten Datenströme und die Vorhersage wichtiger Ereignisse, so früh wie möglich, sind sehr wichtig, besonders für industrielle Anwendungen. Während der Wert solcher Datenanalysen theoretisch unbestritten ist, stellt die praktische Implementierung eine große Herausforderung dar.

Es gibt zwei bekannte Ansätze für die Lösung solcher Probleme:

  • Skalierung der angewandten IT-Systeme, so dass sie mehr Daten verarbeiten können, bei gleicher Qualität (Genauigkeit der Ergebnisse und Latenz)
  • Reduktion der Datenmenge an der Quelle durch Filterung und Aggregation in geeigneter Art und Weise.

Wegen des enormen Anstiegs der Datenmenge verursacht eine ausschließliche Skalierung der Hardware enorme Kosten. Deshalb liegt der Fokus dieses Projektes auf der Reduktion der Daten an der Quelle.

 

Das SENSE Projekt untersucht Wege um die Datenerhebung dynamisch an eine laufende Analyse zu knüpfen. Als Ergebnis erhalten die Analysesysteme die Kontrolle über die Produktion der Datenströme an der Quelle. Das erlaubt es, angepasste Datenströme - basierend auf der Datenanforderung der Anwendungen – bereitzustellen. Dieses wiederum ermöglicht es Anwendungen, sich mit einer großen Menge von Sensoren zu verbinden, bei kleinen Datentransferkosten.

Als Ergebnis können Datenanalyseanwendungen aus Millionen von Datenquellen Informationen ableiten, die verschiedene „Internet der Dinge“ Anwendungen ermöglichen, die vorher ökonomisch und technisch nicht rentabel waren.

Die Entwicklungen des Projektes sind generell übertragbar auf eine Vielzahl von Systemen und Anwendungen. Das Projekt liefert insofern eine Grundlage für ein Ressourcen-effizientes „Internet der Dinge“.

 

Das SENSE Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung als Teil des Software Campus Programms gefördert

[1] Software Campus

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Gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) ist Software Campus (SC) ein Führungskräfteentwicklungsprogramm um die IT–Führungskräfte von morgen auszubilden. SC verknüpft Spitzenforschung und Managementpraxis auf eine neuartige, innovative Art und Weise. Es richtet sich an hervorangende Doktorandinnen und Doktoranden der Informatik, die daran interessiert sind, zukünftig Führungsaufgaben in der Wirtschaft zu übernehmen. Die Teilnemenden setzen in Kooperation mit Industriepartnern während ein bis zwei Jahren ihr eigenes Forschungsprojekt um.

Kickoff des Jahrgangs 2017

Projektdauer: 05/2016 - 04/2018

Supervisor: Prof. Dr. Volker Markl

Industriepartner

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