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TU Berlin

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AIM-2: Advanced Information Management II: Management of Data Streams

Format und Leistungspunkte: Integrierte Veranstaltung (IV, 4 SWS, 6 ECTS)

Lernziele: Durch die technologischen Entwicklungen der letzten Jahren entstehen immer mehr Anwendungen, in denen kontinuierlich Daten produziert werden, die auch nur für eine gewisse Zeit aktuell bzw. gültig sind. Derartige Anwendungen sind dadurch gekennzeichnet, dass sie Ströme von Daten verarbeiten müssen. Die Teilnehmer/innen dieses Moduls erwerben vertiefte konzeptionelle, methodische und praktische Kenntnisse für die Verarbeitung von Datenströmen an Beispielen aus den verschiedenen Anwendungsbereichen.

Zielgruppe: Diese Lehrveranstaltung wendet sich an Master-Studenten mit Schwerpunkt im Bereich Datenbanksysteme und Informationsmanagement ab dem 1. Semester. Die Voraussetzungen sind das abgeschlossene Bachelorstudium und Kenntnisse der modernen Modellierungssprachen und des klassischen Datenbankmanagements. Die Literatur für diese Veranstaltung ist in vielen Fällen in englischer Sprache abgefasst, daher sind gute Englischkenntnisse erforderlich. Die Veranstaltung ist aus Kapazitätsgründen auf 30 Teilnehmer begrenzt.

Inhalt: Wir folgen dem nachstehenden Themenkatalog:

 

  • Konzeptionelle Grundlagen/Terminologie von Datenstrommanagement, Einführung in Datenströme, Unterschied zum klassischen Datenmanagement, Bespiele (Telefonnetze, Automobilelektronik, Avionik, Medizintechnik, Verkehrsmanagement, Gebäudeüberwachung etc.)
  • Basiskonzepte von technischen Informationssystemen, Modellierung von Datenströmen
  • Stromquellen, Anforderungserfassung, Anforderungsstrukturierung, Anforderungen an Datenstrommanagementsystemen (DSMS)
  • Referenzarchitektur von DSMS, Architekturmodellierung
  • Modellierung der Funktionalität, Funktionsnetzwerk (Logische Architektur). Abbildung auf Technische Architektur, Schnittstellenbeschreibung, Verhaltensmodellierung
  • Fensterbasierte Verarbeitung, tupelbasierte, zeitbasierte und wertebasierte Fenster (The Sliding-Window Computation Model and Results)
  • Datenstromverarbetung in Sensornetzen, Nutzung von Ressourcen, Sende- bzw. Übertragungskosten
  • Modellierungsbeispiele (Automobilelektronik, Avionik). Prototypische Systeme (Aurora, STREAM, TelegraphCQ)

Ihre Leistung:

 

  • Aktive Mitarbeit in Gruppen
  • Vortrag zu einem Vertiefungsthema
  • Schriftliche Ausarbeitung zum Fallbeispiel
  • Abschlusspräsentation

Literatur: Data Streams: Models and Algorithms. Ed. by Charu C. Aggarwal, Springer, 2007  als Basisliteratur, daneben zu jedem Themenkomplex klassische und aktuelle Forschungspapiere. 

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