Doctoral Thesis DIS-2014-05

BibliographyHönle, Nicola: Verwaltung von zeitbezogenen Daten und Sensordatenströmen.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Doctoral Thesis (2014).
192 pages, german.
CR-SchemaH.2.8 (Database Applications)
Abstract

Sogenannte ortsbezogene Anwendungen interpretieren die räumliche Position des Benutzers als wichtigste Kontextinformation, um ihr Verhalten darauf abzustimmen. Im Rahmen des Nexus-Projekts (SFB627) werden Konzepte zur Unterstützung ortsbezogener Anwendungen erforschtund die Ergebnisse in der sogenannten Nexus-Plattform integriert. Der Benutzerkontext wird aber auch durch die Zeit beeinflusst, da Zeit ein wesentlicher Bestandteil unseres Lebens ist und so gut wie jede Information einen zeitlichen Bezug hat. Die Integration von Zeit bedeutet eine Erweiterung der Nexus-Plattform von der ortsbezogenen Unterstützung hin zu einem allgemeineren kontextbezogenen System.

Da die uneingeschränkte Berücksichtigung von Zeit im allgemeinen Fall ein zu großes Themenfeld ist, wurden im Rahmen einer Use-Case-Analyse Anforderungen identifiziert, die besondere Relevanz für das Nexus-Projekt haben. Diese Anforderungen und ihre Umsetzung werden in der vorliegenden Arbeit beschrieben. Die Speicherung von Zeiträumen und Zeitpunkten basiert auf dem GML-Zeitdatentyp, so dass Zeitwerte im Format des ISO-8601-Standards dargestellt werden. Mit diesem Basisdatentyp sind temporale Attribute im Nexus-Datenmodell definierbar.

Für die Formulierung von Anfragen wird das neue Prädikat temporalIntersects eingeführt, mit dem eine beliebige Überschneidung eines temporalen Attributs zu einem vorgegebenen Zeitraum angegeben werden kann. Da jedoch die Anfragekriterien nicht im Vorfeld eingeschränkt werden sollen, werden außerdem die minimal notwendigen temporalen Basisprädikate beschrieben, mit denen alle Relationen der Allen-Intervallalgebra formuliert werden können.

Die Gültigkeitszeit gibt an, zu welchen Zeiten ein bestimmter Wert den tatsächlichen Realweltzustand korrekt modelliert. Zur Annotation von Daten mit Gültigkeitszeiten, aber auch mit anderen Metadaten, wird ein allgemeines Metadatenkonzept für das Nexus-Datenmodell beschrieben. Mit Metadaten können dann Gültigkeitszeiten von Objekten und Attributen angegeben und so auf einfache Weise Historien von beliebigen Attributen modelliert werden.

Interpolationsfunktionen ermöglichen eine genauere und komprimierte Darstellung von sich häufig ändernden Daten mit kontinuierlichen Werteverläufen wie z.B. Sensordatenhistorien. Deshalb werden die Basisdatentypen für Gleitkommazahlen und räumliche Werte so geändert, dass lineare Interpolationsfunktionen für die kontinuierliche Änderung von Werten über die Zeit modellierbar sind. Zur Speicherung wird die Implementierung eines Historienservers beschrieben, der interpolierbare Basisdatentypen verarbeiten kann.

Messwerte von Sensoren bestehen meist aus diskreten (Wert, Zeitpunkt)-Tupeln. Da bei der dauerhaften Speicherung von Sensordaten schnell eine große Menge an Daten anfallen kann, ist es sinnvoll, die Daten vorher zu komprimieren. In dieser Arbeit werden sowohl strombasierte als auch konventionell arbeitende Ansätze für eine Komprimierung von Sensordatenströmen vorgestellt: Einfache Approximationsverfahren und die Approximation durch lineare Ausgleichsrechnung sowie Verfahren zur Polygonzugvereinfachung, aber auch ein kartenbasierter Ansatz speziell für Positionsdaten. Zur Klassifikation der Ansätze werden verschiedene Eigenschaften von Komprimierungsalgorithmen vorgestellt. Für die Alterung von komprimierten Sensordaten wird das neue Konzept der Fehlerbeschränktheit bei Alterung eingeführt. Die Algorithmen werden entsprechend klassifiziert und mit GPS-Testdatensätzen von PKW-Fahrten evaluiert.

Die gelungene Integration der Zeitaspekte wird anhand dem Messetagebuch, einer Beispielanwendung zur Aufzeichnung und Auswertung von Benutzeraktivitäten, gezeigt. Ein weiteres Anwendungsbeispiel ist der Einsatz des NexusDS-Datenstrommanagementsystems zur Erfassung, Integration und Historisierung von Datenströmen unterschiedlicher Herkunft in einer sogenannten Smart Factory.

Department(s)University of Stuttgart, Institute of Parallel and Distributed Systems, Applications of Parallel and Distributed Systems
Superviser(s)Mitschang, Bernhard (Prof. Dr.-Ing. habil.)
Entry dateFebruary 6, 2015
   Publ. Computer Science