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Auflistung nach Schlagwort "Monitoring"

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  • Konferenzbeitrag
    A Data Center Infrastructure Monitoring Platform Based on Storm and Trident
    (Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017) - Workshopband, 2017) Dreissig, Felix; Pollner, Niko
    Sensor data of a modern data center’s cooling and power infrastructure fulfil the character- istics of data streams and are therefore suitable for stream processing. We present a stream-based monitoring platform for data center infrastructure. It is based on multiple independent collectors, which query measurements from sensors and forward them to an Apache Kafka queue. At the platform’s core is a processing cluster based on Apache Storm and its high-level Trident API. From there, results get forwarded to one or multiple data sinks. Using our system, analytical queries can be developed using a collection of universal, generic stream operators including CORRELATE, a novel operator which combines elements from multiple streams with unique semantics. Besides the platform’s general concept, the characteristics and pitfalls of our real-world implementation are also discussed in this work.
  • Konferenzbeitrag
    Digitales Gesundheitsmonitoring einer Milchviehherde
    (40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier, 2020) Pfeiffer, Johanna; Bolduan, Jana; Gandorfer, Markus; Zeiler, Eva
    Auf einem Milchviehbetrieb wurde 65 Kühen ein Pansenbolus zur kontinuierlichen Erfassung von Bewegungsaktivität und Körperkerntemperatur eingegeben. Basierend auf einzeltierspezifischen Entscheidungsalgorithmen gibt das Sensorsystem bei Auffälligkeiten, welche die Gesundheit betreffen, Meldungen aus. Die Sensormeldungen werden mit am Betrieb dokumentierten Krankheitsdiagnosen (Pro Gesund) abgeglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass bei den gewählten Betrachtungszeiträumen bei 64 % aller klinischen Hypokalzämien, bei 40 % aller Mastitiden und bei 9 % aller Erkrankungen des Bewegungsapparates gesundheitsspezifische Meldungen vom Sensorsystem vorlagen. Daraus resultiert ein gewisses Potenzial des Sensorsystems zur Unterstützung des Gesundheitsmonitorings einer Herde, welches jedoch stark von der Diagnosegruppe abhängt.
  • Zeitschriftenartikel
    FAME: Kombinieren von Feedback- und Monitoringdaten für die Anforderungsermittlung
    (Softwaretechnik-Trends Band 39, Heft 1, 2019) Stade, Melanie; Seyff, Norbert
    Zu den vielen Herausforderungen des Requirements Engineerings im Digitalen Wandel zählen die kontinuierliche Erhebung von Anforderungen und Überprüfung, ob IT-Systeme Benutzerbedürfnissen standhalten. Für skalierbare und kontinuierliche Anforderungsermittlung in einem verteilten Umfeld schlägt die Literatur u.a. zwei Ansätze vor: Die Erhebung und Auswertung von Feedback- oder Monitoringdaten. Digitale Feedbackkanäle wie integrierte Feedbacktools oder Soziale Netzwerke ermöglichen, dass viele verschiedene Benutzer jederzeit und von überall u.a. Probleme bei der Nutzung einer Software oder Wünsche und Verbesserungsvorschläge kommunizieren können. Somit werden auch Benutzer involviert, die der Requirements Engineer sonst nur schwer erreichen könnte. Der zweite vielversprechende Ansatz umfasst das Monitoring, z.B. das Loggen von Interaktionen des Benutzers mit der Software. Beide Ansätze sind einzeln geeignet für die Anforderungsermittlung, sollten jedoch kombiniert angewendet werden. Hierfür fehlen in der Forschung jedoch geeignete technische Lösungen.
  • Konferenzbeitrag
    Identification of technology trends for effective policing
    (INFORMATIK 2024, 2024) Morgenstern, Martin; Honekamp, Wilfried
    The rapid development of technology requires law enforcement to continuously adapt its strategies and procedures. Technology radars are important instruments for technology monitoring. A technology radar is a strategic tool that is used to systematically identify, analyse and evaluate new technological developments. It enables organisations to gain an overview of current and future technology trends, provides a structure to categorise potential developments, and assesses their potential relevance and impact for law enforcement. The methodology behind a technology radar usually involves the collection and filtering of information, the assessment of technologies in terms of their relevance and maturity, and finally, the creation of a visual tool that processes this information for strategic decision-making processes. This contribution looks at various methods for early technology identification and assessment. The suitability of these methods for technology monitoring in the field of law enforcement is analysed and evaluated on the basis of defined criteria.
  • Konferenzbeitrag
    Mobiles Assistenzsystem zum Monitoring und Bewertung des Zustandes vonEbersperma
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Schulze, Paul; Fuchs-Kittkowski, Frank; Hafenmeister, Tim; Berndl, Mario; Simmet, Christian; Schulze, Martin
    In diesem Beitrag wird ein mobiles Assistenzsystem zum Monitoring und Bewertung des Transports von Ebersperma präsentiert. Das mobile Assistenzsystem ist Teil eines Gesamtsystems zur Überwachung und Dokumentation des gesamten Transportprozesses von Besamungsportionen für die künstliche Besamung von Nutztieren. Mit dem mobilen Assistenzsystem lassen sich rele- vante Faktoren, die die Qualität des fragilen Produkts Ebersperma während der Lieferung beeinflus- sen, erfassen, bewerten und visualisieren, um letztlich das Fahrverhalten der Liefernden und somit die Produktqualität des Eberspermas zu beeinflussen. Im vorliegenden Artikel werden die Anforde- rungen, das Konzept und die Implementierung des mobilen Assistenzsystems beschrieben. Zu den zentralen Funktionen der App gehören: die Überwachung des Zustands der Besamungsportionen während des Transports, Benachrichtigungen über den Straßenzustand und typische Logistikfunkti- onen. Die Entwicklung des mobilen Assistenzsystems ermöglicht eine vollständige Digitalisierung des Produktionsprozesses von Besamungsportionen sowie eine umfassende Überwachung und Do- kumentation des gesamten Transportprozesses, was zur Verbesserung der Produktqualität beim Kunden führt.
  • Zeitschriftenartikel
    Supporting Situation Awareness in Spatio-Temporal Databases
    (Datenbank-Spektrum: Vol. 16, No. 3, 2016) Behrend, Andreas; Schmiegelt, Philip; Dohr, Andreas
    Situation awareness refers to the capability of systems to perceive an existing or predicted context that determines the values of variables in a changing environment. Despite the enhanced support for managing temporal data, current database systems still lack mechanisms for handling highly dynamic situations in which data may change frequently. We present first results from an ongoing research project investigating these missing database features. In particular, we identify (i) the requirements for representing complex spatio-temporal data, (ii) the reasoning capabilities needed for detecting valid relationships between situations, and (iii) the operators necessary for supporting situation-based reasoning. Our investigations are based on a new perception concept, which comprises interval timestamped data derived from observed events and processed using the sequenced semantics. Perceptions provide a high level (and qualitative) description of past and current situations, complemented by projections into the future.
  • ConferencePaper
    Using Key Performance Indicators to Compare Software-Development Processes
    (Software Engineering 2021, 2021) Sürücü, Cem; Song, Bianying; Krüger, Jacob; Saake, Gunter; Leich, Thomas
    Extended abstract of our paper published at the Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering (ESEC/FSE) 2020.
  • Konferenzbeitrag
    Visualization and Machine Learning for Data Center Management
    (INFORMATIK 2019: 50 Jahre Gesellschaft für Informatik – Informatik für Gesellschaft (Workshop-Beiträge), 2019) Chircu, Alina; Sultanow, Eldar; Baum, David; Koch, Christian; Seßler, Matthias
    In this paper, we present a novel tool for data center management that incorporates data visualization and machine learning capabilities. We developed the tool in the context of an action design research project conducted at a large government agency in Germany, which hosts three highly available data centers containing more than 10,000 servers. We derived the requirements for the tool from qualitative interviews with agency employees who are familiar with monitoring the data center infrastructure as well as from a review of existing data center and other large infrastructure monitoring solutions. We implemented a web-based 3D prototype for the tool as an Angular 6 application running on Node.js, and evaluated it with the same employees. Most participants preferred the new tool, which provided a significantly better option and enabled visualization of historical data for all server instances at the same time, as well as real-time charts. Planned improvements will take advantage of the full potential of machine learning for time series forecasting.