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

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

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

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

Relational -> Dimensional
t Standort Produkt Umsatz
1 Berlin 1 500
…… … …
Standort
t
Produkt
Christian Becker
18.06.2005 5

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

Traditionelle OLAP-Architektur
Christian Becker
18.06.2005 7

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

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

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

Ableitung von Subcubes
PT
PST
PS PT ST
ST
P S T
PS
Standort
alle
t
Produkt
Christian Becker
18.06.2005 11

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

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

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

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

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

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

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

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