Optimized data stream management for global sensor networks

Die stetig steigende Datenmenge stellt eine neue Herausforderung für bestehende Netzwerkstrukturen und Systeme dar. Globale Sensornetzwerke sind des Weiteren auf Grund des steigenden öffentlichen Interesses mit der zunehmenden Anzahl anfragender Clients konfrontiert. Um eine höhere Verfügbarkeit der Daten zu ermöglichen und zugleich die vorhandenen Ressourcen optimal zu nutzen, können verschiedene Maßnahmen ergriffen werden. Innerhalb einer brokerbasierten Netzwerkstruktur wird durch Replikation der Daten von hochfrequentierten Hotspots auf einen Broker mit ausreichend freien Ressourcen die Verfügbarkeit gesteigert. Problematisch ist die Auswahl des Replikationspunktes, die unter Berücksichtigung mehrerer Aspekte erfolgen kann. Ziel der Diplomarbeit ist eine latenzoptimierte Auswahl. Ausgangspunkt für die praktische Umsetzung der theoretisch erarbeiten Lösungen dieser Ausarbeitung ist das bestehende System StreamReUse, das von Dipl.-Inf. Andreas Benzing erstellt wurde. Die negativen Einflüsse auf die Latenz zwischen dem neuen Broker und dem anfragenden Client werden im Rahmen des aktuellen Auswahlverfahrens in StreamReUse vernachlässigt. Durch eine Modifikation des Auswahlalgorithmus kann die Wahl des Replikationspunktes geschickter erfolgen und somit wären diese negativen Einflüsse minimierbar. Das System könnte die Daten effektiver bereitstellen. Die allgemeine Lösung dieser Problematik ist die zentrale Aufgabe dieser Abschlussarbeit. Neben der Optimierung der Replikationsstrategie wird des Weiteren auch das Routing der Clientanfragen analysiert und falls möglich optimiert. Zusätzlich können durch ein entsprechendes Anfragerouting Synergieeffekte erzielt werden, die in einer zusätzlichen Steigerung der Dienstgüte resultieren