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Auflistung nach Schlagwort "Zeitreihendaten"

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  • Zeitschriftenartikel
    Anforderungen für Zeitreihendatenbanken in der industriellen Edge
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 56, No. 6, 2019) Petrik, Dimitri; Mormul, Mathias; Reimann, Peter
    Das industrielle Internet der Dinge (iIoT) integriert Informations- und Kommunikationstechnologien in die industriellen Prozesse und erweitert sie durch Echtzeit-Datenanalyse. Eine bedeutende Menge an Daten, die in der industriellen Fertigung generiert werden, sind sensorbasierte Zeitreihendaten, die in regelmäßigen Abständen generiert werden und zusätzlich zum Sensorwert einen Zeitstempel enthalten. Spezielle Zeitreihen-Datenbanken (TSDB) sind dafür ausgelegt, die Zeitreihendaten effizienter zu speichern. Wenn TSDBs in der Nähe der Maschine (in der industriellen Edge) eingesetzt werden, sind Maschinendaten zur Überwachung zeitkritischer Prozesse aufgrund der niedrigen Latenz schnell verfügbar, was die erforderliche Zeit für die Datenverarbeitung reduziert. Bisherige Untersuchungen zu TSDBs sind bei der Auswahl für den Einsatz in der industriellen Edge nur begrenzt hilfreich. Die meisten verfügbaren Benchmarks von TSDBs sind performanceorientiert und berücksichtigen nicht die Einschränkungen der industriellen Edge. Wir adressieren diese Lücke und identifizieren die funktionalen Kriterien für den Einsatz von TSDBs im maschinennahen Umfeld und bilden somit einen qualitativen Anforderungskatalog. Des Weiteren zeigen wir am Beispiel von InfluxDB, wie dieser Katalog verwendet werden kann, mit dem Ziel die Auswahl einer geeigneten TSDB für Sensordaten in der Edge zu unterstützen. The industrial Internet of Things (iIoT) integrates information and communication technologies in the industrial processes, and extends them through real-time data analytics. A significant amount of data generated in industrial manufacturing is sensor-based time series data, which is generated at regular intervals, and includes a time stamp in addition to the sensor value. Special time series databases (TSDB) are designed to store the time series data more efficiently. If TSDBs are used close to the machine (in the industrial edge), machine data is quickly available for monitoring time-critical processes due to low latency. This helps to reduce the time required for data processing. Previous research on TSDBs is of limited help during the selection of TSDBs for industrial edge. Most available benchmarks of TSDBs are performance-oriented, and do not consider the restrictions of the industrial edge. We address this gap by identifying the functional criteria for the use of TSDBs in the industrial edge, and by building a qualitative requirements catalogue. Furthermore, we exemplarily show how to use this catalogue by applying it to the TSDB to support the selection of a suitable TSDB for recording sensor data in the edge.
  • Konferenzbeitrag
    Konzepte zum Schutz privater Muster in Zeitreihendaten
    (INFORMATIK 2019: 50 Jahre Gesellschaft für Informatik – Informatik für Gesellschaft, 2019) Stach, Christoph
    Obwohl das Internet der Dinge (IoT) dieVoraussetzung für smarte Anwendungen schafft, die signifikante Vorteile gegenüber traditionellen Anwendungen bieten, stellt die zunehmende Verbreitung von IoT-fähigen Geräten auch eine immense Gefährdung der Privatheit dar. IoT-Anwendungen sammeln eine Vielzahl an Daten und senden diese zur Verarbeitung an ein leistungsstarkes Back- End. Hierbei werden umfangreiche Erkenntnisse über den Nutzer gewonnen. Erst dieses Wissen ermöglicht die Servicevielfalt, die IoT-Anwendungen bieten. Der Nutzer muss daher einen Kompromiss aus Servicequalität und Datenschutz treffen. Heutige Datenschutzansätze berücksichtigen dies unzureichend und sind dadurch häufig zu restriktiv. Aus diesem Grund stellen wir neue Konzepte zum Schutz privater Daten für das IoT vor. Diese berücksichtigen die speziellen Eigenschaften der im IoT zum Einsatz kommenden Zeitreihendaten. So kann die Privatheit des Nutzers gewährleistet werden, ohne die Servicequalität unnötig einzuschränken. Basierend auf den TICK-Stack beschreiben wir Implementierungsansätze für unsere Konzepte, die einem Privacy-by-Design-Ansatz folgen.
  • Konferenzbeitrag
    Serverseitige Aggregation von Zeitreihendaten in verteilten NoSQL-Datenbanken
    (Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017) - Workshopband, 2017) Swoboda, Oliver
    Die effiziente Erfassung, Abspeicherung und Verarbeitung von Zeitreihendaten spielt in der Zeit von leistungsstarken Anwendungen eine große Rolle. Durch die schnelle und stetig wachsende Erzeugung von Daten ist es nötig, diese in verteilten Systemen abzuspeichern. Dadurch wird es nötig über Alternativen zur sequenziellen Berechnung von Aggregationen, wie Minimum, Maximum, der Standardabweichung oder von Perzentilen nachzudenken. Diese Arbeit untersucht, wie existierende Zeitreihendatenbanken im Hadoop-Ökosystem Aggregationen umsetzen und welche Probleme bei der sequenzuellen Berechnung auftreten. Um diese Probleme zu lösen, wird gezeigt, wie Aggregationen auf Zeitreihendaten verteilt und parallel in verschiedenen Systemen umgesetzt werden können und welche Herangehensweise bessere Laufzeiten liefert.