Strombasierte Auswertung im Internet of Events

- Bachelorarbeit -


Beschreibung:
Das Internet of Events hat die Vision, dass anstatt eines weitestgehenden statischen Webs, in dem Informationen nur publiziert werden, zusätzlich Ereignisse (Events) generiert und verarbeitet werden. Die sogenannten Producer generieren dabei die Ereignisse wie zum Beispiel Wetterdaten, Börsenkurse, Nachrichten, EMails, aber auch Ereignisse eines Smart Home Environments von Bewegungsmeldern, Temperatursensoren oder fehlenden Nahrungsmitteln in Kühlschränken. Die Listener reagieren dabei auf Ereignisse bzw. auf gewisse Kombinationen von Ereignissen. Listener können dann auf Grund der Ereignisse bestimmte Aktionen auslösen, wie zum Beispiel das Anschalten des Lichtes, das Versenden einer EMail oder SMS oder auch dem automatischen Nachbestellen von fehlenden Produkten. Listener, die gleichzeitig Producer von Ereignissen sind, werden auch Transformer genannt. Transformer können dazu verwendet werden, um aus elementaren Ereignissen höherschichtige Ereignisse zu bilden. Ein Beispiel eines Transformers ist ein Alarmdienst, der auf Grund von Ereignissen der Uhrzeit ein Alarm-Ereignis zu einer bestimmten Uhrzeit generiert, welches wiederum von anderen Listener verarbeitet werden und zum Beispiel eine entsprechende Nachricht an den Rechner des Benutzers sendet, wenn er sich gerade am Rechner befindet und ansonsten auf sein Smartphone.

Das Semantic Web erweitert das World Wide Web von einem menschen-lesbaren Web zu einem maschinen-verständlichen Web und stellt damit Einsatzmöglichkeiten zum Suchen, Finden, Sortieren und der Klassifikation von Web-Informationen für den Menschen zur Verfügung. Damit ist es sinnvoll, die Ereignisse selbst im Semantic Web-Datenmodell darzustellen und durch Semantic Web-Technolgien zu verarbeiten.

Zu diesem Zweck hat das W3C RDFS und OWL als Ontologiesprachen und RIF als Semantic Web Regelsprache standardisiert. Mit Hilfe von Ontologien kann man implizites Wissen darstellen. Um aus den impliziten Wissen explizite Fakten zu ermitteln, können Inferenzregeln verwendet werden, die zum Beispiel in der RIF Regelsprache ausgedrückt sind.

Im LUPOSDATE-Projekt haben wir eine hocheffiziente Semantic Web Datenbank entwickelt, die die Anfragesprache SPARQL und die Regelsprache RIF unterstützt. Weiterhin haben wir ebenfalls eine strombasierte Evaluation für SPARQL Anfragen entwickelt, die periodisch Anfrageergebnisse auf einem (möglicherweise unendlichen) Datenstrom ermittelt. Die Grundlagen sind in diesem Buch (zugreifbar aus den Pools des Uni-Netzes) beschrieben. Die generierten Ereignisse im Internet of Events können als (unendlicher) Datenstrom angesehen werden. Listener und Transformer könnten in SPARQL bzw. RIF ausgedrückt werden und strombasierte Auswertungsstrategien verwenden. Bei Verwendung von Ontologien mit Berücksichtigung von Inferenz könnte ebenfalls ein strombasierter RIF Auswerter die Ontologie-Inferenz berechnen.

Bei einer Verbreitung des Internet of Events ist mit einer großen Menge von Ereignissen zu rechnen, die mit einem großen Durchsatz bearbeitet werden müssen. Daher kann nicht jedes Ereignis von jedem für dieses Ereignis nicht relevanter Listener bzw. Transformer verarbeitet werden. Vielmehr sollte eine Komponente dafür sorgen, dass z.B. beim Registrieren eines Listeners bzw. Transformers dieser nur mit solchen Producern verbunden wird, die auch für den Listener/Transformer relevante Ereignisse generieren. Die Komponente soll also eine Art globalen Ereignisverarbeitungsplan aufstellen, der immer aktuell bei Hinzukommen oder Entfernen von Producern, Listenern und Transformern gehalten wird. Die verschiedenen Producer, Listener und Transformer können dabei im Allgemeinen verteilt auf mehreren Rechnern laufen (wobei auf einen Rechner natürlich auch mehrere Producer, Listener und Transformer laufen können). Bei Überlast kann man die Replikation von Producern, Listenern bzw. Transfomern vorsehen, so dass es sinnvoll ist, cloudbasierte Technologien einzusetzen.

In dieser Bachelor-/Masterarbeit braucht nicht alles dieser großen Vision des Internet of Events und deren Technologien umgesetzt werden, sondern es kann sich nach Absprache auf bestimmte Teilgebiete konzentriert werden.

Anforderungen/Kenntnisse:
Java

Bearbeitung:
Jan Fechner

Ergebnis:
Die Ausarbeitung kann im Institut für Informationssysteme angefordert werden.

Betreuung:
Privatdozent Dr. rer.nat. habil. Sven Groppe

Institut für Informationssysteme
Ratzeburger Allee 160 ( Gebäude 64 - 2. OG)
23562 Lübeck
Telefon: 0451 / 500 5706