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Datenkompression für aktive Diagnose (DAKODIS)

Fachliche Zuordnung Rechnerarchitektur, eingebettete und massiv parallele Systeme
Förderung Förderung von 2015 bis 2021
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 275601549
 
Ziel der Online-Diagnose für offene eingebettete Systeme ist die Lokalisierung und gegebenenfalls die Behebung von Fehlern in offenen Systemen, in denen Komponenten dem System dynamisch beitreten bzw. es verlassen können, um sicherheitsrelevante Dienste zu erbringen. In Vorarbeiten wurde ein Ansatz zur Online-Diagnose basierend auf Techniken des Semantic Webs vorgestellt. Hierbei werden lokal neue Diagnoseinformationen mittels SPARQL-Anfragen aus Sensordaten, Statusinformationen oder bereits abgeleiteten Diagnoseinformationen inferiert und in lokalen Echtzeitdatenbanken verteilt gespeichert. Hierbei werden große Datenmengen gespeichert und zwischen den Komponenten des Systems kommuniziert, wobei die vorhandenen Kommunikationsbandbreiten in vielen Anwendungen limitiert sind. Hauptziel des Projekts ist die Effizienzsteigerung und die Reduktion des Overheads von Online-Diagnose für offene eingebettete Systeme mittels Datenkompression. Die spezifischen Charakteristika von Online-Diagnosesystemen, insbesondere eine große Zahl teils korrelierter Datenströme, aus denen dynamisch fortlaufende Zeitfenster für die Auswertung von Anfragen gespeichert werden müssen, verlangen die Entwicklung neuer Kompressionsverfahren bzw. die Adaption existierender Kompressoren. Der Einbau einer Kompressionskomponente in ein Online-Diagnosesystem bedarf überdies weiterer Anpassungen, insbesondere beim Inferenzprozess für Diagnoseinformationen sowie dem zeitgesteuerten Scheduling für den Inferenzprozess. Die für die Lösung dieser Probleme entwickelten Algorithmen sollen in einer prototypischen Implementierung umgesetzt werden und mittels verschiedener Anwendungsszenarien evaluiert werden.
DFG-Verfahren Sachbeihilfen
 
 

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