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E-Book

Effiziente Datenanalyse in Netzwerkgraphen: Durch User Defined Functions in PostgreSQL

AutorAndreas Redmer
VerlagDiplomica Verlag GmbH
Erscheinungsjahr2012
Seitenanzahl122 Seiten
ISBN9783842831612
FormatPDF
Kopierschutzkein Kopierschutz/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis44,99 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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Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Effiziente Datenanalyse in Netzwerkgraphen:Durch User Defined Functions in PostgreSQL1
Einleitung3
Abstract4
Inhaltsverzeichnis5
Abbildungsverzeichnis7
Tabellenverzeichnis8
Verzeichnis der Listings9
1. Einleitung11
1.1. Aufbau der Arbeit11
1.2. Beschreibung des Mesh-Netzwerks als Graph12
1.3. Qualität der zu analysierenden Daten13
1.4. Ziel der Arbeit17
1.5. Vorausgesetzte Hard- und Software20
2. Stand der Technik22
2.1. Routing-Algorithmen22
2.2. Metriken23
2.3. Betrachtung der bestehenden Implementierung als Cloud-Service24
2.3.1. Algorithmische Komplexit¨at25
2.3.2. Vor- und Nachteile der Cloudl¨osung29
3. Vorbetrachtungen einer hochperformanten Lösung31
3.1. Wahl des DBMS und der Programmiersprache31
3.1.1. Wahl des Datenbankmodells31
3.1.2. Wahl des DBMS36
3.1.3. Wahl der Programmiersprache38
3.2. Schnittstellendefinition42
3.3. Möglichkeiten der Performancemessung46
4. Optimierungen in der Implementierung50
4.1. Algorithmische Optimierungen50
4.1.1. Optimierung des Dijkstra-Algorithmus50
4.1.2. Optimierung des Graphen52
4.1.3. Die”General-Gateway-Strategie“53
4.1.4. Nutzung stabiler Teilergebnisse bei ähnlichen Graphen56
4.2. Performanceoptimierter Programmierstil61
4.2.1. Quellcodedesign61
4.2.2. Zusammenhang zur algorithmischen Komplexität63
4.2.3. Design Pattern64
4.2.4. Implementierung von”unendlich“65
4.2.5. Adjazenzmatrix statt Adjazenzliste66
4.3. Parallelisierung67
4.3.1. Multithreaded Dijkstra67
4.3.2. Dijkstra auf der GPU73
4.4. Zusammenfassung und Ergebnisse75
5. Testläufe - Beispiele für Datenabfragen78
5.1. Alle Routen zu allen Zeitpunkten80
5.2. Routenänderungen zwischen zwei Zeitpunkten81
5.3. Routenänderungen bei Ausfall eines Knotens83
5.4. Routenänderungen bei Ausfall zweier Knoten86
5.5. Knoten die häufig auf Routen liegen89
5.6. Wichtige Knoten und Kanten92
5.7. Routenänderungen bei Ausfall einer Kante94
5.8. Suche nach Flaschenhälsen97
6. Zusammenfassung und Ausblick100
6.1. Zusammenfassung100
6.2. Ausblick101
Literaturverzeichnis104
A. Anhang: SQL Anfragen107
A.1. Anzahl neuer Datensätze pro Minute107
A.2. Prüfung der Vollständigkeit der Daten108
A.3. Prüfung der Korrektheit der Daten110
A.4. Maximale Knotenanzahl auf kürzesten Pfaden111
A.5. Floyd-Warshall-Berechnung in SQL113
A.6. Floyd-Warshall-Berechnung mit PL/Python114
A.7. Test der General-Gateway-Strategie115
A.8. Implementierung der Algebra aus Abschnitt 4.1.4116
B. Anhang: Suche nach einerPartitionierung117

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