BigSIoT: Big Data Management für das Semantic Internet of Things

• Antragsteller: Professor Dr. Stefan Fischer; Professor Dr. Sven Groppe
• Fachliche Zuordnung: Sicherheit und Verlässlichkeit, Betriebs-, Kommunikations- und verteilte Systeme ; Datenmanagement, datenintensive Systeme, Informatik-Methoden in der Wirtschaftsinformatik
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 422053062

Es wird erwartet, dass das Internet der Dinge (IoT) Milliarden von eingebetteten Systemen miteinander verbindet, die sowohl mit Sensoren zur Erfassung von Umweltdaten als auch mit Aktoren zur Veränderung des Zustands der realen Welt ausgestattet sein werden. Auf dieser Basis werden neue Anwendungen wie Smart Cities, Smart Grids oder Smart Healthcare entstehen. Um diese Vision und die versprochenen Anwendungen Realität werden zu lassen, muss noch eine Reihe von Anforderungen erfüllt werden, darunter (a) die Schaffung von Infrastrukturen, die die Verteilung, Speicherung und Abfrage großer Datenmengen, die von den Sensoren produziert werden, ermöglichen, und (b) die semantische Anreicherung dieser Daten sowie ein offenes Datenformat für deren Repräsentation, die dann zusammen eine mächtige maschinelle Verarbeitbarkeit und damit eine effiziente Realisierung der obigen Anwendungen ermöglichen. Im Projekt "BigSIoT" wollen wir diese beiden Punkte adressieren. Zunächst erarbeiten wir eine Infrastruktur, indem wir die existierenden Verabeitungs- und Speicherressourcen in der IoT-Infrastruktur, aber auch IoT-Geräte in ein P2P-Netz organisieren. Basierend auf dieser Infrastruktur werden wir dann die Bereiche großangelegte verteilte semantische Datenverteilung sowie (Einmal-, Trigger- und kontinuierliche) Anfrage- und Inferenzverarbeitung zum Realisieren von praxistauglichen, großangelegten IoT-Szenarien erforschen. Unter anderem werden wir unseren Ansatz in einer großangelegten Smart City Umgebung evaluieren.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen