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MoVerDW - Mobiles und verteiltes Data Warehousing

Data-Warehouse-Systeme haben sich in den letzten Jahren etabliert und weite Verbreitung gefunden. Aufgrund ihrer positiven Bewährung wird nun der Einsatzbereich erweitert, was zu höheren Datenmengen und Nutzerzahlen führt. Neben technischen Problemen, wie Anfragelaufzeiten und Skalierbarkeit großer monolithischer Data-Warehouse-Systeme, entstehen auch organisatorische Probleme aufgrund der Vielzahl involvierter Organisationseinheiten. Bei der Betrachtung der aktuellen Situation in den Unternehmen muss allerdings festgestellt werden, dass das Ziel des Data Warehousing häufig verfehlt wurde. Statt einer konsistenten, integrierten Datenbasis zu schaffen, wurden viele unabhängige und untereinander inkonsistente Data-Warehouse-Systeme aufgebaut.

Im Projekt MoVerDW (Mobiles und verteiltes Data Warehousing) soll diesen Entwicklungen entgegengewirkt werden. Über einen Ansatz von lose gekoppelten, verteilten Data-Warehouse-Systemen sollen die Einzelsysteme, die einen möglichst hohen Grad an Autonomie behalten, zu einem Gesamtsystem zusammengefügt werden. Das Gesamtsystem soll aus einem lose gekoppelten Verbund von einzelnen Data-Warehouse-Systemen bestehen, wobei einzelne davon auch mobil sein können.

Das Hauptproblem ergibt sich aus der Autonomie und geringen Verfügbarkeit der einzelnen Verbundpartner. Ein wesentliches Optimierungsproblem ist daher die Datenallokation. Diese beinhaltet in einem ersten Schritt die Einführung von Redundanz durch Replikation und materialisierten Sichten. Durch eine optimierte Datenlokalität sollen die Benutzer bestmöglich sowohl bezüglich Anfragegeschwindigkeit als auch Datenverfügbarkeit unterstützt werden. Die Datenallokation berücksichtigt nicht nur komplette multidimensionale Datenwürfel, sondern verteilt auch partitionierte Teilestücke. Bei der Anfrageverarbeitung gilt es, das gewünschte multidimensionale Objekt aus verschiedenen Teilstücken, die unterschiedliche Aggregationsgranularitäten aufweisen können und auf mehreren Knoten verteilt liegen, zusammenzufügen. Hierfür sind in der Regel eine Vielzahl von Kombinationen möglich, aus denen es die kostenoptimale herauszufinden gilt.

Durch die vorhandene Redundanz in Form von Replikaten und materialisierten Sichten ist es notwendig, bei Modifikationen abhängige Datenobjekte zu aktualisieren. Da dies aufgrund von Netzwerkpartitionierungen, weil beispielsweise ein mobiler Rechner momentan offline ist, nicht immer möglich ist, kommt es zu einer verzögerten Aktualisierung. Zur Erhöhung der Verfügbarkeit und Autonomie sollen in Abhängigkeit von den Anwendungsbedürfnissen Einschränkungen bei der Datenkonsistenz gemacht werden. Zusammen mit der Anfragespezifikation können Konsistenzkriterien angegeben werden, die zu einem gewissen Grad veralterte Daten zulassen. Für den vereinheitlichten Datenaustausch zwischen den möglicherweise heterogenen Teilkomponenten wird derzeit an einem einheitlichen Austauschformat für multidimensional strukturierte Daten auf XML-Basis gearbeitet.

Projektleitung:
Dipl.-Inf. Andreas Bauer

Beteiligte:
Thomas Seydel, Michael Schmutterer, Stefan Baas, Sebastian Schmidt, Thomas Weisgerber

Stichwörter:
Data Warehouse; Verteilte Systeme; Mobile Systeme; Anfrageoptimierung; Konsistenz

Laufzeit: 1.1.2001 - 30.3.2003


Institution: Lehrstuhl für Informatik 6 (Datenmanagement)
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