Name des Teilnehmers: Tobias Mühlbauer
Beschreibung des IT-Forschungsprojekts: Unternehmen und wissenschaftliche Projekte sehen sich mit der Herausforderung konfrontiert, dass zunehmend mehr Daten innerhalb immer kürzerer Zeitspannen (oft quasi in Realzeit) in ihrer Datenbasis bearbeitet und aggregiert werden. Von diesen Daten unterliegt ein Großteil ständigen Änderungen, etwa durch die Geschäftsprozesse in Unternehmen oder durch neue Erkenntnisse und Messwerte in wissenschaftlichen Datensammlungen. Gleichzeitig wird es immer dringlicher Entscheidungen schneller und genauer zu treffen. Diese Entscheidungen sind in den meisten Fällen von Analysen der zuvor genannten sich schnell ändernden Datenbasis abhängig. Es ist deshalb wünschenswert, analytische Anfragen zur Entscheidungsunterstützung auf dem aktuell gültigen Datenbestand effizient auswerten zu können. Eine zentrale Datenhaltung kann auf Grund der enormen Datenmengen und Anfragelast oft nicht hoch genug skaliert werden, um den Anforderungen gerecht zu werden. Um dieses Hindernis zu überwinden müssen Daten auf mehrere physikalische Systeme verteilt werden. Ebenso scheitern zentralisierte Ansätze oft an der geographisch weltweiten Verteilung der Aktoren, welche mit einem Datenbestand interagieren. Auch hier kann eine Verteilung oder Replikation der Daten auf geographisch verteilten Systemen helfen, die Verfügbarkeit zu erhöhen und die Anfragegeschwindigkeit, nicht zuletzt durch geringere Latenzzeiten, zu optimieren.
Das Ziel des Forschungsprojekts war es, ein sich selbst organisierendes Informationssystem auf einer verteilten Infrastruktur zu konzipieren, welches den eingangs genannten Herausforderungen mit der Geschwindigkeit von Hauptspeicher-Datenbanken zu begegnen versucht. Die Knoten in dieser verteilten Infrastruktur betreiben dabei jeweils ein hochperformantes Hauptspeicher-Datenbanksystem. HyPer, ein am Lehrstuhl für Datenbanksysteme der Technischen Universität München entwickeltes modernes Hauptspeicher-Datenbanksystem, bot sich hierbei als eine mögliche Datenbanklösung an; aber auch andere SQL-basierte Hauptspeicher-Datenbanksysteme sind einsetzbar. Diese Systeme ermöglichen schnell ändernde Datenbestände sowie gleichzeitig stattfindende effiziente Datenanalysen.
Software Campus-Partner: TU München, Software AG
Umsetzungszeitraum: 01.06.2012 – 31.05.2014
