A platform for research: civil engineering, architecture and urbanism
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Resource and Location Aware Robust Decentralized Data Management ; Ressourcen- und positionsbewusste robuste dezentrale Datenverwaltung
Große Datenmengen werden zunehmend auf weite Netze, die oft aus heterogenen Knoten bestehen, verteilt. Dabei kann Heterogenität beispielsweise variable Batteriekapazität oder Lebenszeiten bedeuten. Beispiele solcher Netzwerke sind Smartphone-Netzwerke, Sensornetzwerke und Clouds. Für diese verteilen heterogenen Netzwerken besteht die Notwendigkeit, den variierenden Zugang der Knoten zu Ressourcen zu berücksichtigen und die Gesamtlast durch kurze Wege zwischen den Speicher- und Anfrageorten der Daten zu minimieren. Die hier vorgestellte Arbeit konzentriert sich auf die Integration von Ressourcen- und Lokationsinformationen für eine robuste Datenverwaltung in verteilten, vielleicht sogar Peer-to-Peer, Netzwerken. Ein strukturierter Netzwerkansatz wurde gewählt, um Verfügbarkeitsgarantien für die gespeicherten Daten zu bieten. Zwei neuen verteilten Hashtabellen wurden auf Basis der existierenden Chord mit einer Routingkomplexität O(logN) entwickelt: Resource Based Finger Management (RBFM) und Hierarchical Resource Management (HRM). Diese DHTs nutzen unterschiedliche Ansätze für den Aufbau deren Overlays und bilden somit eine Grundlage, mit der die Eignung von flachen und hierarchischen Overlaystrukturen bzw. verschiedenen Anzahlen von Hierarchieebenen für Ressourcen- als auch Lokationsbewusstsein verglichen werden kann. Eine mathematische Analyse und simulationsbasierte Evaluation der neuen DHTs zeigen wie Ressourcenbewusstsein sowohl die Lebensdauer der Knoten als auch die Erfolgsrate der Anfragen um das Zweifache erhöht, wobei eine hohe Anzahl von Hierarchieebenen die Lebensdauer der Knoten reduziert. Eine entwickelte Replikationsstrategie, welche die Struktur der vorgestellten DHTs ausnutzt, erhöht das Ressourcen- und Lokationsbewusstsein während die Gesamtlast der Replikation verringert wird. Eine mathematische Analyse zeigt wie die Anzahl der benötigten Replikate, um eine vorgegebene Verfügbarkeitswahrscheinlichkeit zu erreichen, signifikant gesenkt wird, während die übrige Ressourcenlast von den schwachen auf ...
Resource and Location Aware Robust Decentralized Data Management ; Ressourcen- und positionsbewusste robuste dezentrale Datenverwaltung
Große Datenmengen werden zunehmend auf weite Netze, die oft aus heterogenen Knoten bestehen, verteilt. Dabei kann Heterogenität beispielsweise variable Batteriekapazität oder Lebenszeiten bedeuten. Beispiele solcher Netzwerke sind Smartphone-Netzwerke, Sensornetzwerke und Clouds. Für diese verteilen heterogenen Netzwerken besteht die Notwendigkeit, den variierenden Zugang der Knoten zu Ressourcen zu berücksichtigen und die Gesamtlast durch kurze Wege zwischen den Speicher- und Anfrageorten der Daten zu minimieren. Die hier vorgestellte Arbeit konzentriert sich auf die Integration von Ressourcen- und Lokationsinformationen für eine robuste Datenverwaltung in verteilten, vielleicht sogar Peer-to-Peer, Netzwerken. Ein strukturierter Netzwerkansatz wurde gewählt, um Verfügbarkeitsgarantien für die gespeicherten Daten zu bieten. Zwei neuen verteilten Hashtabellen wurden auf Basis der existierenden Chord mit einer Routingkomplexität O(logN) entwickelt: Resource Based Finger Management (RBFM) und Hierarchical Resource Management (HRM). Diese DHTs nutzen unterschiedliche Ansätze für den Aufbau deren Overlays und bilden somit eine Grundlage, mit der die Eignung von flachen und hierarchischen Overlaystrukturen bzw. verschiedenen Anzahlen von Hierarchieebenen für Ressourcen- als auch Lokationsbewusstsein verglichen werden kann. Eine mathematische Analyse und simulationsbasierte Evaluation der neuen DHTs zeigen wie Ressourcenbewusstsein sowohl die Lebensdauer der Knoten als auch die Erfolgsrate der Anfragen um das Zweifache erhöht, wobei eine hohe Anzahl von Hierarchieebenen die Lebensdauer der Knoten reduziert. Eine entwickelte Replikationsstrategie, welche die Struktur der vorgestellten DHTs ausnutzt, erhöht das Ressourcen- und Lokationsbewusstsein während die Gesamtlast der Replikation verringert wird. Eine mathematische Analyse zeigt wie die Anzahl der benötigten Replikate, um eine vorgegebene Verfügbarkeitswahrscheinlichkeit zu erreichen, signifikant gesenkt wird, während die übrige Ressourcenlast von den schwachen auf ...
Resource and Location Aware Robust Decentralized Data Management ; Ressourcen- und positionsbewusste robuste dezentrale Datenverwaltung
Ribe-Baumann, Elizabeth (author) / Sattler, Kai-Uwe / Seitz, Jochen / Hauswirth, Manfred
2015-01-27
Theses
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