title: Design and Implementation of a Middleware for Uniform, Federated and Dynamic Event Processing
title: Entwurf und Umsetzung einer Middleware für einheitliche, föderierte und dynamische Ereignisverarbeitung
Creators: name: Hoßbach, Bastian
Publisher: name: Philipps-Universität Marburg
Year: 2015
Subjects: Event processing
Data processing, Computer science
Continuous queries
Computer science
Optimization
Informatik
Implementation
Optimierung
Datenverarbeitung

description: In den letzten Jahren hat sich die
      Echtzeitverarbeitung von massiven Ereignisströmen zu einem
      wichtigen Thema im Bereich der Datenanalyse entwickelt. Sie
      wird in Zukunft sogar noch wichtiger aufgrund günstiger
      Sensoren, einer wachsenden Zahl von Geräten und deren
      allgegenwärtigen Vernetzung auch bekannt als das Internet der
      Dinge (IdD). Hochschulen, Industrie und die Open Source
      Gemeinschaft haben viele Systeme zur Ereignisverarbeitung
      (EV) entwickelt, die es Benutzern ermöglichen kontinuierliche
      Anfragen auf Ereignisströmen zu definieren, zu verwalten und
      auszuführen. Diese erzielen eine deutlich bessere Leistung
      als der traditionelle Ansatz, in dem Ereignisse zuerst in
      einer Datenbank gespeichert und indexiert werden. Da
      EV-Systeme unterschiedliche Wurzeln haben und es keine
      Standards gibt, wurde die Systemlandschaft sehr heterogen.
      EV-Systeme unterscheiden sich in APIs, Verhalten und
      Anfragesprachen. In dieser Arbeit werden der Entwurf und die
      Umsetzung einer neuartigen Middleware präsentiert, die von
      unterschiedlichen EV-Systemen abstrahiert und Benutzern sowie
      Entwicklern eine einheitliche Plattform anbietet. Damit
      überwindet die Middleware das Problem des Vendor-Lock-in und
      ermöglicht unterschiedlichen EV-Systemen die Zusammenarbeit.
      In der Praxis unterscheiden sich Ereignisströme deutlich in
      Volumen und Geschwindigkeit. Wir zeigen wie sich die
      Middleware nicht nur zu EV-Systemen verbinden kann, sondern
      auch zu Datenbanken und einer nativen Implementierung.
      Anwendungen wie das IdD führen zu besonderen
      Herausforderungen und benötigen eine dynamischere EV. Wir
      stellen Erweiterungen der Middleware vor, die
      Selbst-Adaptivität ermöglichen, welche in kontextabhängigen
      Anwendungen und jenen, die sich mit sich ständig ändernden
      Mengen von Quellen und Senken befassen müssen, benötigt wird.
      Schließlich erweitern wir die Middleware um die Unterstützung
      der Verarbeitung von räumlichen Daten und die Fähigkeit
      verteilt als Föderation heterogener EV-Systeme zu
      laufen.
description: In recent years, real-time
      processing of massive event streams has become an important
      topic in the area of data analytics. It will become even more
      important in the future due to cheap sensors, a growing
      amount of devices and their ubiquitous inter-connection also
      known as the Internet of Things (IoT). Academia, industry and
      the open source community have developed several event
      processing (EP) systems that allow users to define, manage
      and execute continuous queries over event streams. They
      achieve a significantly better performance than the
      traditional store-then-process'' approach in which events are
      first stored and indexed in a database. Because EP systems
      have different roots and because of the lack of
      standardization, the system landscape became highly
      heterogenous. Today's EP systems differ in APIs, execution
      behaviors and query languages. This thesis presents the
      design and implementation of a novel middleware that
      abstracts from different EP systems and provides a uniform
      API, execution behavior and query language to users and
      developers. As a consequence, the presented middleware
      overcomes the problem of vendor lock-in and different EP
      systems are enabled to cooperate with each other. In
      practice, event streams differ dramatically in volume and
      velocity. We show therefore how the middleware can connect to
      not only different EP systems, but also database systems and
      a native implementation. Emerging applications such as the
      IoT raise novel challenges and require EP to be more dynamic.
      We present extensions to the middleware that enable
      self-adaptivity which is needed in context-sensitive
      applications and those that deal with constantly varying sets
      of event producers and consumers. Lastly, we extend the
      middleware to fully support the processing of events
      containing spatial data and to be able to run distributed in
      the form of a federation of heterogenous EP systems.