Das Knowledge Grid. Eine Architektur für verteiltes Data Mining

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1 Das Knowledge Grid Eine Architektur für verteiltes Data Mining 1

2 Gliederung 1. Motivation 2. KDD und PDKD Systeme 3. Knowledge Grid Services 4. TeraGrid Projekt 5. Das Semantic Web 2

3 Motivation Rapide Zunahme sowie Zunehmende Bedeutung von Information als wirtschaftlicher Produktionsfaktor/Rohstoff Bedürfnis nach einer adäquaten, zielgerichteten Informationsauswertung und -aufbereitung mehrwertbehafteten Datenmaterials 3

4 KDD (knowledge discovery in database) Software Techniken und Tools zur Analyse großer Datenmengen auf: Muster, Beziehungen, Anomalien, Veränderungen, semantisch bedeutsame Strukturen... Stichwort: Data Mining 4

5 Definition: Data mining is "the process of exploration and analysis, by automatic or semi-automatic means, of large quantities of data in order to discover meaningful patterns and results." (Berry und Linoff,1997) 5

6 Probleme: riesige Menge an Daten rechenintensive Analysen auf Daten geographische Verteilung der Ressourcen 6

7 PDKD Systeme (parallel and distributed knowledge discovery) Parallele Rechenplattformen Höhere Performance (Heterogenität, Skalierbarkeit?) Grid Services Extraktion der Daten 7

8 Das Knowledge Grid, eine Architektur für PDKD Systeme Ziel: Suche, Extraktion, Integration und Synthese von Wissen aus geographisch verteilten Quellen Nutzung einer darunter liegenden Grid Plattform Zusätzliche Layer zur Implementierung von data mining Umgebungen 8

9 Knowledge discovery on computational Grid s Gründe für die Implementierung des PDKD Systems über einer Grid Architektur: Daten Heterogenität Daten Management Skalierbarkeit Sicherheit Large data-set handling 9

10 Knowledge discovery on computational Grid s Die Grid Infrastruktur stellt integrierte Nutzung von High-End Computern, Datenbanken, wissenschaftlichen Instrumenten, Netzwerken und anderen Ressourcen in verteilten Umgebungen zur Verfügung. Grid Anwendungen vereinen oft große Mengen an Daten und Rechnern und ermöglichen einen koordinierten und konsistenten Zugriff auf Datenbanken. 10

11 Folgerung: Ein PDKD System kann insbesondere unter Ausnutzung der Grid Infrastruktur effektiv implementiert werden. 11

12 Basic Grid- und Data Grid Services 12

13 Knowledge Grid Services 1. Core K-Grid Layer: Management aller Metadaten zur Charakterisierung von Datenquellen, Datenverwaltung, Visualisierungs-Tools und Algorithmen Koordination der PDKD Berechnung und Ausführung 13

14 Knowledge Grid Services 2. High-Level K-Grid Layer: Komposition, Validation und Ausführung einer PDKD-Berechnung Speicherung und Analyse der Ergebnisse 14

15 KDS (Knowledge Directory Service) Verwaltet Metadaten und Tools, arbeitet auf: Informationsquellen Data Management, Analysis, Visualization Tools und Algorithmen PDKD Execution Pläne Ergebnisse nach einer PDKD-Berechnung 15

16 RAEMS (Resource Allocation and Execution Management Service): Matching zwischen Execution Plan und verfügbaren Ressourcen Koordination der Ausführung Übersetzt globaler Ressourcen-Anfragen in lokale RSL Anfragen 16

17 DAS (Data Access Service): Suche, Auswahl, Extraktion und Auslieferung von Daten Finden von Datenquellen zu Data Mining Zwecken. TAAS (Tools and Algorithms Access Services): Suche, Auswahl und Download von Data Mining Tools und Algorithmen 17

18 EPMS (Execution Plan Management Services): semi-automatisches Tool zur Generation von Execution Plänen RPS (Results Presentation Services): Präsentation und Visualisierung der PDKD Ergebnisse 18

19 Knowledge Grid Services 19

20 Knowledge Grid Prototyp Basiert auf dem Globus Toolkit Basiskomponenten im VEGA Toolset (Visual Environment for Grid Applications) 20

21 Das TeraGrid Projekt 21

22 TeraGrid Einfacher Zugriff auf verteilte Ressourcen Flexibles, koordiniertes und sicheres Resourcen Sharing Extraktion, Analyse, Integration und Verwaltung der Daten 22

23 23

24 Anwendungsbereiche: Heute hauptsächlich in der Forschung, z.b.: Genetik, Physik, Biologie, Medizin, Astronomie... In naher Zukunft auch industrielle und kommerzielle Nutzung 24

25 Herausforderung: Lösung komplexester wissenschaftlicher Probleme mit Hilfe von Simulation, Analyse und Modellbildung Integration von Knowledge Synthesis Tools Erweiterung der Funktionalität zu einem Knowledge Grid 25

26 Das Semantic Web 26

27 Was ist das Semantic Web? The Semantic Web is an extension of the current Web in which Information is given well defined meaning, better enabling computers and people to work in cooperation. It is the idea of having data on the Web defined and linked in a way that it can be used for more effective discovery, automation, integration, and reuse across various applications data can be shared and processed by automated tools as well as by people. World Wide Web Consortium 27

28 Daten sind wohldefiniert im Web: Effektivere Suche und Integration Wiederverwendung über verschiedene Anwendungen Bessere Kooperation unter und zwischen Computern und Personen Automatisierte Tools 28

29 Das Semantic Web kann man sich in 3 Stufen vorstellen: 1.Fabric Identifier für Ressourcen sowie Metadaten über diese. Metadaten-Sprachen Regeln zum erschließen neuer Metadaten und von Wissen. 2. Base Services Argumentieren über und Anzweifeln von Metadaten, Ontologie Server, Such-Engines, Trust Management 3. Application Services 29

30 Grid und Semantic Web Beide benötigen Metadaten um die automatische Informationssuche und Integration sicherzustellen. Automatisierte Prozesse erfordern Metadaten Semantic Web Grid: Ontologie Server, Metadaten Generatoren Grid Semantic Web: Data Mining, Information Retrieval 30

31 Quellen The Knowledge Grid (Mario Cannataro and Domenico Talia) The Grid: An Application of the Semantic Web (Carole Goble and David De Roure) From TeraGrid to Knowledge Grid (Fran Berman) 31

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