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Open Access
Werkzeuge für die Anforderungsverwaltung
(2011) Graf, Désirée; Mayer, Ruben; Sachers, Christian
Diese Fachstudie untersucht am Markt befindliche Anforderungsverwaltungswerkzeuge auf ihre Eignung in Hinsicht auf einen Einsatz bei der TRUMPF Laser- und Systemtechnik GmbH. Es werden alle Phasen der Fachstudie beschrieben, beginnend mit der Projektplanung und der Erstellung einer Marktübersicht. Im Folgenden werden dann die Interviews mit Mitarbeitern der Firma TRUMPF beschrieben und die darauf basierende grobe Filterung der gefunden Werkzeuge nach ihrer Eignung. Danach wird detailliert die Erstellung von Bewertungskriterien und die Bewertung der verbliebenen Werkzeuge beschrieben. Am Ende wird eine Empfehlung für ein Werkzeug gegeben und eine vielversprechende Alternative aufgezeigt.
Open Access
Wiederherstellung von Ereignisströmen in CEP-Systemen
(2012) Mayer, Ruben
In den letzten Jahren wurde in der Informationstechnologie das Paradigma des "Complex Event Processing" entwickelt, mit dessen Hilfe aus Datenströmen durch Korrelationen von einfachen Ereignissen höherwertige Informationen abgeleitet werden können. Aufgrund der Anforderungen an die Skalierbarkeit, die durch Anwendungsgebiete wie das "Internet der Dinge" an moderne CEP-Lösungen gestellt werden, ist eine verteilte Architektur vorteilhaft. Um die Ausfallsicherheit des Systems unter Einhaltung strenger Korrektheitsbedingungen zu garantieren, wird in dieser Arbeit ein Verfahren zur Wiederherstellung von Operatoren entwickelt, das einen niedrigeren Overhead verursacht als klassische Verfahren wie die redundante Auslegung von Operatoren oder die persistente Speicherung von Prozesszuständen in sogenannten Checkpoints. Dieses Verfahren wird dann durch die Möglichkeit, an beliebigen Stellen der Operatortopologie persistente Schichten einzuziehen, um ein Werkzeug zur Partitionierung der Topologie erweitert, womit die Belastung einzelner Operatoren verringert werden kann. Schließlich wird der Einfluss charakteristischer Gestaltungsparameter auf das Verfahren in einer Simulation evaluiert.
Open Access
Window-based data parallelization in complex event processing
(2018) Mayer, Ruben; Rothermel, Kurt (Prof. Dr. rer. nat. Dr. h. c.)
With the proliferation of streaming data from sources such as sensors in the Internet of Things (IoT), situational aware applications become possible. Such applications react to situations in the surrounding world that are signaled by complex event patterns that occur in the sensor streams. In order to detect the patterns that correspond to the situations of interest, Complex Event Processing (CEP) is the paradigm of choice. In CEP, a distributed operator graph is spanned between the event sources and the applications. Each operator step-wise detects event patterns on subsequences, called windows, of its input stream and forwards output events that signal the detection to its successors. To cope with the ever-increasing workload at the operators, operator parallelization becomes necessary. To this end, data parallelization is a powerful paradigm, building on an architecture that consists of a splitter, operator instances and a merger, to scale up and scale out CEP operators. In doing so, the operators need to provide consistent output streams, i.e., not produce false-negatives or false-positives, keep a latency bound on pattern detection, elastically adapt their resource reservations to the workload, and be fault-tolerant against node and network failures. Related work has proposed data parallelization techniques that build on splitting the input event streams of an operator either in a key-based, a batch-based or a pane-based way. These approaches, however, only support a limited range of CEP operators. The goals of this thesis are (i) to support data parallelization for all window-based CEP operators, (ii) to develop adaptation methods such that CEP operators can keep a user-defined latency bound while minimizing costs for computing and networking resources, and (iii) to develop recovery methods that guarantee fault-tolerance at a low run-time overhead. To this end, the following contributions are made. First, we propose a window-based data parallelization method that is based on the externalization of the operator's window policy to a data parallelization framework. Second, basing on Queuing Theory, we propose a method to adapt the operator parallelization degree at run-time to the workload such that probabilistic bounds on the event buffering in the operator can be met. Third, we propose a batch scheduling algorithm that is able to assign subsequent overlapping windows to the same operator instance, so that communication overhead is minimized, while a latency bound in the operator instances is still kept. Forth, we propose a framework for parallel processing of inter-dependent windows that is based on the speculative processing of multiple versions of multiple windows in parallel. Fifth, we propose a lightweight rollback recovery method for CEP operator networks that exploits the externalization of the operator window policy to allow for the recovery of an arbitrary number of operators.