Flexibel und adaptiv: Datenbanksysteme in mobilem Kontext



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Transkript:

Flexibel und adaptiv: Datenbanksysteme in mobilem Kontext Dipl.-Ing. Astrid Lubinski Universität Rostock, FBIN, LS DBIS lubinski@informatik.uni-rostock.de wwwdb.informatik.uni-rostock.de/~lubinski Inhalt Bisherige Aktivitäten: MOVI Der Mobile Kontext Kontextbezogene Adaption von DBS Aktuelle Aktivitäten Zukünftige Arbeit des neuen AK

Mobiler Kontext Zentraler Betrachtungspunkt ist der mobile Anwender, der sich, Informationen abgreifend und verwertend, in Raum und Zeit bewegt. Anwender Gerät Netzwerk Umgebungs- Ressourcen Ort, Zeit Information

Mobile Kontexte, interkontextuelle Beziehungen Umgebungs- Ressourcen Anwender Ort/ Zeit Information Anwender Nutzerprofile, Vorlieben Aufgaben Kommunikationspartner Information Typ, Größe Anwendungen Umgebungsressourcen verfügbare HW, SW Umgebungsobjekte Arbeitsmittel Orts-/Zeitabhängigkeiten: Adreßdaten geographische Orte, relative Orte (hierarchisch) gestern (Statistiken), heute, morgen (Prädiktion)

Adaptive Datenbanksysteme Ziel: Angepaßte Daten und Funktionalität Dynamische, adaptive Anfragebearbeitung mobile, migrierbare DB-Funktionalität konfigurierbare Sicherheit Daten Funktionalität Replizieren prädiktiv verfügbar machen reservieren prädiktiv verfügbar machen Adaptieren (Reduzieren) abstrahieren ranking, top -k Alternativen nutzen: austauschen, ersetzen projizierende, selektierende Auswahl auslagern vereinfachen (ersetzen)

Daten-Adaptionen in DBS 1 Anfrage 2 Adaption 5 Adaptions- (Transformation) Techniken 3 4 DB mobiler Kontext Ergebnis 1 Anfrage gemäß Nutzerprofil 2 Anfragetransformation 3 Optimierung 4 Transformation des Zugriffsziels in reduzierte Alternativen 5 Ergebnistransformation Kontextmonitor

Anfrageadaption Anfragemodifikation Nutzerprofilgesteuerte Anfragegeneration lokale Auswertung Modifikation zum Nachladen fehlender Daten lokationsabhängige Fokussierung Austausch der Zieldaten Optimierung neue, wechselnde Optimierungsziele, Kostenfunktionen top-k

Daten-Adaptionen in DBS Datenadaption Alternativen wie z.b. Beschreibungen Histogramme Cluster Sampling Replikation Ergebnisadaption Ranking Wiederholung der Anfragebearbeitung

Reduzierende Adaption Data Reduction Content Based (Semantic) Non Content Based Number of Objects Object Size Abstraction Selection Sorting Abstracted Meta Derived Meta Values Data Data Sorting Object Replacement Projection Attribute Replacement Reduzieren durch: ersetzen, abstrahieren, sortieren, selektieren, projizieren

Reduzierende Adaption Reduzierte Daten Stärke der Reduktion = 1/Datenmenge Leere Menge v 2 v v 6 v 8 9 v 7 v 3 v 5 (Orts-)fokus l 1 l 2 l 3 l 4 Resultierende Daten v Gesamtmenge 1 Die Menge der lokal verfügbaren Daten ist entsprechend dem Kontext fokussiert und korreliert mit dem verfügbaren Speicher. l 5

Replizierende Adaption Konsistenz 1 Verfügbarkeit 2 Minimale Kosten Zielkonflikt: hohe Verfügbarkeit trotz geringer Kosten und bei akzeptabler Konsistenz Lösung: Auswahl geeigneter Verfahren und dynamisch wechselnde Verfahren bei Kontextwechsel 3

Replizierende Adaption Widersprüche: Speicher (dynamisch) replizierte Datenmenge Informationsmedium Nutzerpräferenz Änderungshäufigkeit Verbindungsunterbrechungen Zielkonflikt Lösung: Replikationsziele wichten Replikationstransparenz senken vorbehaltliches Arbeiten (geschätzte Konsistenz) Hybride Verfahren zuschneiden Probleme: Replikation abstrahierter Daten Semantikverlust durch Reduktion

DBS-Adaption Voraussetzung: Modularisierung der Funktionalität dynamische Funktionsdelegation Modulaustausch reduzierte, angepasste Architektur z.b. selbstadaptiver Optimierer

Sicherheits-Adaption Modulare Sicherheitsmaßnahmen stufenweise Sicherheit mit minimaler Sicherheitsstufe (uneinschränkbar durch Ressoucen und Nutzer) Nutzung von Rollentrennung zum Schutz der Metadaten (Bewegungsbild vermeiden) mobile site

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