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E-Book

Effiziente Datenanalyse in Netzwerkgraphen: Durch User Defined Functions in PostgreSQL

Autor	Andreas Redmer
Verlag	Diplomica Verlag GmbH
Erscheinungsjahr	2012
Seitenanzahl	122 Seiten
ISBN	9783842831612
Format	PDF
Kopierschutz	kein Kopierschutz/DRM
Geräte	PC/MAC/eReader/Tablet
Preis	44,99 EUR

In Link-State Rechnernetzen ist es üblich, dass jeder Knoten die Topologie des gesamten Netzwerks kennt und auf dessen Basis die Routing-Entscheidungen treffen kann. Um die Performance und Qualität des Netzwerks zu erhöhen, ist meist eine Datenanalyse notwendig. Dabei werden beispielsweise Knoten und Verbindungen gefunden, die eine hohe Wichtigkeit für das gesamte Netzwerk haben. Durch die regelmäßige Aufzeichnung der Topologieinformationen an einer Stelle im Netzwerk kann ein Datenbestand geschaffen werden, der bei geeigneter Analyse Rückschlüsse auf Schwachstellen im Netzwerk geben kann. Aufgrund der großen Menge an Daten kann die Datenanalyse sehr viel Zeit in Anspruch nehmen, was die Nützlichkeit ihrer Ergebnisse in Frage stellen kann. Deshalb wurde in einer Publikation von Mundt und Vetterick im Juli 2011 die Rechenleistung mittels Cloud Computing verstärkt und der Zeitaufwand somit verringert. Leider hatte diese Methode auch Nachteile, wie beispielsweise den teuren Upload der großen Datenmengen in die Cloud.
In diesem Buch wird für denselben Datenbestand die Performance erhöht, indem User Defined Functions (UDF) in einem Datenbankmanagementsystem eingesetzt werden. Die Daten werden direkt auf dem Datenbankserver analysiert und die Ergebnisse mit SQL abgefragt. Gleichzeitig wird die bestehende Implementierung untersucht und ihre Komplexität verringert. Im Ergebnis kann die Analyse nicht nur schneller, sondern auch komfortabler für den Anwender durchgeführt werden. Viele Arten der Datenanalyse der Netzwerktopologiedaten können nun mit SQL, ohne zusätzliche Programme durchgeführt werden. Am Ende des Buches werden mehrere Beispiele für Datenanfragen aufgeführt, die den Einsatz der neuen Funktionen zeigen und Hinweise zur Laufzeit geben.

Andreas Redmer studierte Informatik an der Universität Rostock. Seit seinem Abschluss im Jahre 2011 arbeitet er am Lehrstuhl für Datenbank- und Informationssysteme der Universität Rostock an seiner Doktorarbeit.

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Inhaltsverzeichnis

Effiziente Datenanalyse in Netzwerkgraphen:Durch User Defined Functions in PostgreSQL	1
Einleitung	3
Abstract	4
Inhaltsverzeichnis	5
Abbildungsverzeichnis	7
Tabellenverzeichnis	8
Verzeichnis der Listings	9
1. Einleitung	11
1.1. Aufbau der Arbeit	11
1.2. Beschreibung des Mesh-Netzwerks als Graph	12
1.3. Qualität der zu analysierenden Daten	13
1.4. Ziel der Arbeit	17
1.5. Vorausgesetzte Hard- und Software	20
2. Stand der Technik	22
2.1. Routing-Algorithmen	22
2.2. Metriken	23
2.3. Betrachtung der bestehenden Implementierung als Cloud-Service	24
2.3.1. Algorithmische Komplexit¨at	25
2.3.2. Vor- und Nachteile der Cloudl¨osung	29
3. Vorbetrachtungen einer hochperformanten Lösung	31
3.1. Wahl des DBMS und der Programmiersprache	31
3.1.1. Wahl des Datenbankmodells	31
3.1.2. Wahl des DBMS	36
3.1.3. Wahl der Programmiersprache	38
3.2. Schnittstellendefinition	42
3.3. Möglichkeiten der Performancemessung	46
4. Optimierungen in der Implementierung	50
4.1. Algorithmische Optimierungen	50
4.1.1. Optimierung des Dijkstra-Algorithmus	50
4.1.2. Optimierung des Graphen	52
4.1.3. Die”General-Gateway-Strategie“	53
4.1.4. Nutzung stabiler Teilergebnisse bei ähnlichen Graphen	56
4.2. Performanceoptimierter Programmierstil	61
4.2.1. Quellcodedesign	61
4.2.2. Zusammenhang zur algorithmischen Komplexität	63
4.2.3. Design Pattern	64
4.2.4. Implementierung von”unendlich“	65
4.2.5. Adjazenzmatrix statt Adjazenzliste	66
4.3. Parallelisierung	67
4.3.1. Multithreaded Dijkstra	67
4.3.2. Dijkstra auf der GPU	73
4.4. Zusammenfassung und Ergebnisse	75
5. Testläufe - Beispiele für Datenabfragen	78
5.1. Alle Routen zu allen Zeitpunkten	80
5.2. Routenänderungen zwischen zwei Zeitpunkten	81
5.3. Routenänderungen bei Ausfall eines Knotens	83
5.4. Routenänderungen bei Ausfall zweier Knoten	86
5.5. Knoten die häufig auf Routen liegen	89
5.6. Wichtige Knoten und Kanten	92
5.7. Routenänderungen bei Ausfall einer Kante	94
5.8. Suche nach Flaschenhälsen	97
6. Zusammenfassung und Ausblick	100
6.1. Zusammenfassung	100
6.2. Ausblick	101
Literaturverzeichnis	104
A. Anhang: SQL Anfragen	107
A.1. Anzahl neuer Datensätze pro Minute	107
A.2. Prüfung der Vollständigkeit der Daten	108
A.3. Prüfung der Korrektheit der Daten	110
A.4. Maximale Knotenanzahl auf kürzesten Pfaden	111
A.5. Floyd-Warshall-Berechnung in SQL	113
A.6. Floyd-Warshall-Berechnung mit PL/Python	114
A.7. Test der General-Gateway-Strategie	115
A.8. Implementierung der Algebra aus Abschnitt 4.1.4	116
B. Anhang: Suche nach einerPartitionierung	117

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