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Mobile OLAP Optimierungen mittels Ad-hoc Netzwerken
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Mobile OLAP Optimierungen mittels Ad-hoc Netzwerken

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  • 1. Mobile OLAP Optimierungen mittels Ad-hoc Netzwerken Seminar Business Intelligence Institut für Produktion, Wirtschaftsinformatik und Operations Research, FU Berlin Christian Becker Samstag, 18.06.2005
  • 2. Überblick • Einführung: Data Warehousing / OLAP • Traditionelle Client/Server OLAP-Architektur • Mobile Geräte und OLAP – Vorteile und Einschränkungen – Optimierungsansätze durch Ausnutzung der Eigenschaften mobiler Geräte • Ziele der Seminararbeit • Ausblick Christian Becker 18.06.2005 2
  • 3. Data Warehousing / OLAP • Data Warehousing – Datensammlung zur Entscheidungsunterstützung – Fokus auf Geschäftsprozesse (z.B. Verkäufe) – Aus vielen Quellen zusammengestellt – Hohe Anzahl von Einträgen – Betrachtung auf lange Sicht • Online Analytical Processing (OLAP) – Werkzeuge, die schnelle multidimensionale Datenbankabfragen (i.d.R. auf Data Warehouses) ermöglichen Christian Becker 18.06.2005 3
  • 4. Relational -> Dimensional t Standort Produkt Umsatz 1 Berlin 1 500 2 Berlin 2 600 2 München 1 500 3 Berlin 1 700 3 München 2 700 3 Berlin 2 700 Christian Becker 18.06.2005 4
  • 5. Relational -> Dimensional t Standort Produkt Umsatz 1 Berlin 1 500 …… … … Standort t Produkt Christian Becker 18.06.2005 5
  • 6. OLAP / Data Warehousing: Abfragen • Abfagen mithilfe von Aggregationsfunktionen – MIN, MAX, AVG, SUM, COUNT ... Standort t Produkt • „Alle Umsätze in t2“ • „Durchschnittlicher Umsatz in Berlin von t1 bis t3“ • „Anzahl der Nutzer von Produkt A“ Christian Becker 18.06.2005 6
  • 7. Traditionelle OLAP-Architektur Christian Becker 18.06.2005 7
  • 8. Mobile Clients in der traditionellen Architektur Workstation Workstation Mobile Client A Mobile Client OLAP Server Wireless Access Point Q Mobile Client Internet Mobile Client UMTS Christian Becker 18.06.2005 8
  • 9. Mobilität • Vorteile – Zugriff von überall aus möglich – Schnelle Entscheidungsfähigkeit zu jeder Zeit • Einschränkungen – Bandbreite, Übertragungskosten – Längere Übertragungs- und Abfragedauer (langsamere Netze, geringere Rechenleistung) – Visualisierung der Ergebnisse – Batterielaufzeit • Abfragen zum Server sind aufwändig! • Müssen alle Abfragen zum Server laufen? Christian Becker 18.06.2005 9
  • 10. Müssen bei OLAP alle Daten zum Server laufen? • Daten im Data Warehouse haben historischen Charakter – Keine nachträglichen Änderungen – Lange Updatezyklen (z.B. vierteljährlich) • Datenbanken sind groß, mobile Speicherkapazität kann jedoch mithalten! • Fazit: Caching ist möglich! • Subcubes können voneinander abgeleitet werden! Christian Becker 18.06.2005 10
  • 11. Ableitung von Subcubes PT PST PS PT ST ST P S T PS Standort alle t Produkt Christian Becker 18.06.2005 11
  • 12. OLAP auf mobilen Geräten - genauer betrachtet • Mobile Geräte – Sind pausenlos eingeschaltet – Werden aber nur sporadisch genutzt – Sind schon angeschafft – Unterstützen WLAN-Technologien – Sind günstige Massenware (vgl. Server) • Somit: – Kostenlose Rechenpower – wenn auch beschränkt. Batterie muss berücksichtigt werden. – Kostenlose Ad-hoc Netzwerke! • -> Peer To Peer OLAP! Christian Becker 18.06.2005 12
  • 13. Ad-hoc Netzwerke: Peer to Peer OLAP • Grundidee – Ein Client benötigt ein bestimmtes Subset des Data Cubes – Bevor er sich mit dem Server verbindet, fragt er die Geräte in seiner Umgebung – Verfügt ein Peer über das gewünschte Subset oder ein Subset, aus dem das gewünschte Subset abgeleitet werden kann, so übermittelt er es – Wenn dies klappt, wird die Serveranfrage eingespart Christian Becker 18.06.2005 13
  • 14. Ad-hoc Netzwerke: Peer to Peer OLAP Internet UMTS T? T OLAP Server Mobile Client PT Mobile Client Mobile Client Mobile Client Christian Becker 18.06.2005 14
  • 15. Welche Node, welches Subset? • Parameter der Abfrage – Bei wem entstehen welche Kosten? • CPU-Auslastung • Batterieverbrauch • Bandbreite – Wie schnell läuft die Abfrage? • Anzahl der Hops, Verbindungsqualität, CPU- Auslastung der Nodes • Gesucht: Cost Model – Input: Subset S wird benötigt, Umgebungsdaten – Output: Node N nach Subset T fragen Christian Becker 18.06.2005 15
  • 16. Reality Check • Büro – Viele Mitarbeiter, Zugriff auf gleiche Cubes – Ad-hoc OLAP spart Ressourcen des regulären Firmennetzes • Manager unterwegs – Reisen in Gruppen – Ad-hoc OLAP beschleunigt Abfragen während der Reise und beim Kunden Christian Becker 18.06.2005 16
  • 17. Ad-hoc Netzwerke: Peer to Peer OLAP Übertragung Dauer: 2,5 Sekunden ST S T Verbrauch: 1 Batterieeinheit PT AggregationP PST PT Dauer: 1 Sekunde T PT Verbrauch: 1 Batterieeinheit Score: 95 S? S PT P S ST ST Christian Becker 18.06.2005 17
  • 18. Ad-hoc Netzwerke: Peer to Peer OLAP S ST Übertragung S T Dauer: 5 Sekunden PT Verbrauch: 1 Batterieeinheit PST PT P T Aggregation PT Nicht notwendig Score: 92 S? PT P S ST Christian Becker 18.06.2005 18
  • 19. Ziele und Ausblick • Ziele der Seminararbeit – Formale Beschreibung des Problems – Bestimmung der zugrunde liegenden Parameter • Ausblick – Experimente mit ns2 – Hierarchien – Kombination mehrerer Teilantworten – Szenario ohne Server – Weitere multidimensionale Szenarien • Fragen? Christian Becker 18.06.2005 19

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