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Der Smart Data Server - Neue Konzepte und praktische Anwendung einer Middleware-Architektur

The Smart Data Server - New Concepts and Practical Usage of a Middleware-Architecture

  • Die Geschichte verteilter Systeme und Anwendungen hat die unterschiedlichsten Technologien hervorgebracht: Client-Server-Architekturen, Peer-To-Peer-Netzwerke und Komponentensysteme sind nur einige Vertreter. Die vorliegende Arbeit ist im Bereich der Middleware-Architekturen angesiedelt, einem zur Zeit sehr stark beachteten Zweig der verteilten Anwendungen. Als Mittler zwischen den Anwendungen auf der einen Seite sowie Datenbanken, eMail-Systemen oder weiterer Servern auf der anderen Seite, schlägt sie die Brücke zu heterogenen IT-Landschaften. Sie verbirgt Details und Änderungen dieser IT-Umgebungen und schafft gleichzeitig einen transparenten Zugriff auf sie. Die Forschung hat viele Technologien im Middleware-Umfeld hervorgebracht und setzt bei den Zielen unterschiedliche Schwerpunkte. Eine Sicht auf die Middleware hat den Entwickler im Fokus und soll ihn bei der Erstellung von Anwendungen und Lösungen unterstützen. Aus diesem Grund stehen hier die Schnittstellen zum Server und zur Server-Infrastruktur sowie die Einbettung der Dienste in die Middleware im Vordergrund. Der interne Aufbau sowie die inneren Datenflüsse der Middleware dienen nur der Erfüllung dieser Ziele. Eine andere Sichtweise stellt den inneren Aufbau in den Fokus der Forschung. Hier ist das Ziel die Schaffung von flexiblen und erweiterbaren Server-Strukturen sowie die Effizienz von internen Abläufen und Datenflüssen. Damit ist eine einfache Anpassung an verschiedene Einsatzumgebungen sowie die Fähigkeit, auf die Leistungsmerkmale von Clients individuell eingehen zu können, möglich. Die im Rahmen dieser Arbeit entstandene Middleware-Architektur "Smart Data Server (SDS)" setzt Konzepte um, die beide Sichtweisen miteinander kombiniert. Ein Schwerpunkt neben der Entwicklung neuer Konzepte, liegt in der praktischen Anwendbarkeit der entwickelten Middleware. Die vorliegende Arbeit zeigt, dass der Smart Data Server die Praxistauglichkeit seiner Konzepte unter realen Bedingungen unter Beweis stellen kann und zeigt gleichzeitig, welche Konstrukte für den praktischen Einsatz tatsächlich notwendig sind. Ein zweiter Schwerpunkt liegt in der Entwicklung von Mechanismen zur Abarbeitung von streamingfähigen Anfragen. Üblicherweise folgt auf die Übermittlung von Anfragen an einen Server zunächst die Berechnung einer Antwort und anschließend deren Rücktransport. Bei Streaming-Anfragen ist neben der Übermittlung von Anfrageparametern ein kontinuierlicher und in seiner Dimension nicht beschränkter Datenstrom Bestandteil der Anfrage. Der Server startet seine Berechnungen wenn möglich schon vor dem Ende der Datenübermittlung und liefert schon bei Vorliegen von Teilergebnissen diese an den Client. Der benötigte Bedarf an Speicherplatz im Server kann so optimiert werden, da nur so viele Daten der Anfrage im Server vorgehalten werden müssen wie zur Berechnung tatsächlich notwendig sind und nicht etwa die gesamte Anfrage. Die Entwicklung eines Streaming-Mechanismuses muss entsprechende Möglichkeiten in der Anfragestruktur sowie in der Architektur der Middleware vorsehen. Der Smart Data Server schafft mit der Einführung einer streamingfähigen Anfragestruktur die Voraussetzung für die Verarbeitung solcher Anfragen. Zusätzlich muss eine Server-Architektur geschaffen werden, die das Abarbeiten von Streaming-basierten Anfragen unterstützt. Hier liegt der dritte Schwerpunkt der Arbeit: die Schaffung einer flexiblen und erweiterbaren Server-Struktur sowie die Effizienz von internen Abläufen und Datenflüssen unter Berücksichtigung der Anforderung einer streamingfähigen Anfragebearbeitung. Diese Anforderungen werden mit der neu entwickelten Technologie der inneren Workflow-Programme erfüllt. Innere Workflow-Programme repräsentieren Netzwerke von hochgradig unabhängigen Serverkomponenten. Durch die Umgestaltung dieser Netze sind neue Serverstrukturen möglich, um neuen Einsatzbedingungen angepasst werden zu können. Neben diesem statischen Netzwerk von Server-Komponenten kann zur Laufzeit eine Pipeline zur Abarbeitung von Datenströmen aufgebaut werden, mit der dann letztendlich die Streamingfähigkeit des Servers hergestellt wird.
  • The history of distributed systems and applications has brought out various technologies: Client-server-architectures, peer-to-peer-networks and component-systems are only some representatives. The presented work is settled in the field of middleware-architectures, a currently strong attended branch of distributed applications. As an intermediary between applications on the one side and databases, eMail-systems or other kind of servers on the other side, middleware-systems bridge those two worlds to a heterogeneous IT-environment. It hides details and changes of the environment and creates a transparent access to it. Research has created a lot of technologies in the field of middleware and focuses on different points. One view on middleware focuses on developers and tries to support them during the development of applications and solutions. For that reason, interfaces to the server and to the server-infrastructure and the embedding of services to the middleware come to the fore. The internal structure and the internal data flows of the middleware-architecture serve only to satisfy these aims. Another view targets the inner structure in the center of research. The aim is the creation of flexible and extendable server-structures as the efficiency to inner process-flows and data-flows. With it is an easy adaption to different environments possible is and the ability to adapt to different performance characteristics of clients. The middleware-architecture "Smart Data Server (SDS)" that has been created during the work of this thesis implements concepts that combines those both these views. One main focus aside the creation of new concepts was the ability of practical usage of the developed middleware. The work shows that the Smart Data Server can proof the usability of its concepts under real practical conditions. Furthermore, it displays which aspects are really needed for a practical mission. A second main focus was the creation of mechanisms to process requests on streaming-basis. Normally one transmits a request to the server, which then calculates an answer and transmits the answer after that. Requests on streaming-basis transfer aside parameters a continues data stream with an unknown dimension. The server starts its calculations if possible before the data transmission ends and retransmits results as soon as possible to the client. The demand of memory inside the server can now be optimized because only the amount of data that is actually needed to start and continue calculations has to be allocated and not the entire request. The development of a streaming-mechanism has demands in the structure of the requests as in the architecture of the middleware. The Smart Data Server fulfills these pre-conditions with the introduction of a streaming-based RPC. Additionally, there must be a server-architecture that is able to process streaming-RPCs. Here lies the third main focus of the thesis: The creation of flexible and extensible server-structures as efficient processing of internal workflows and data-flows under the restriction of the requirements of streaming-based RPCs. These requirements can be fulfilled with the new technology of inner workflow-programs. These kinds of workflow-programs represent networks of highly independent server-components. While changing these networks, new server-structures are possible to adapt to different environments. Aside static networks of server-components, a pipeline of data-streams can be created to get the ability to process streaming-based-RPCs.

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Metadaten
Author:Uwe Roth
URN:urn:nbn:de:hbz:385-2808
Advisor:Christoph Meinel
Document Type:Doctoral Thesis
Language:German
Date of completion:2004/11/26
Publishing institution:Universität Trier
Granting institution:Universität Trier, Fachbereich 4
Date of final exam:2004/06/30
Release Date:2004/11/26
Tag:Workflow-Programm
RPC
GND Keyword:Flussdiagramm; Java; Komponente <Software>; Middleware; Pipeline; Server; Streaming <Kommunikationstechnik>
Institutes:Fachbereich 4 / Informatik
Dewey Decimal Classification:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik

$Rev: 13581 $