HiSbase: Informationsfusion in P2P Netzwerken.
Tobias Scholl, Bernhard Bauer, Richard Kuntschke, Daniel J. Weber, Angelika Reiser, Alfons Kemper · BTW · 2007
E-Science Projekte vieler Fachrichtungen sehen sich mit den Herausforderungen einer stark wachsenden Datenflut konfrontiert. Die anwendungsspezifische, dynamische Fusion logisch verwandter Daten aus weltweit verteilten Quellen ist von hochstem wissenschaftlichen Interesse. Eine herkommliche zentrale Datenhaltung stost hierbei allerdings auf Grund der enormen Datenmengen und Transfervolumen an ihre Grenzen. HiSbase bietet einen Ansatz des Datenmanagements, der sowohl verfugbare Rechenleistung als auch freie Hauptspeicherkapazitaten innerhalb einer Forschungs-Community nutzt. Verteilte Hashtabellen (distributed hashtables, DHT) ermoglichen eine dezentrale und skalierbare Kommunikation und Datenhaltung. Fur mehrdimensionale Daten verwenden wir eine Hashfunktion, welche die Daten gemas einer raumfullenden Kurve partitioniert. Dadurch bleibt die logische Nahe der Daten erhalten. Existierende Schieflagen (engl.: skew) der Daten gleichen wir durch ein Verteilungs-Histogramm aus. So verwaltet jeder Rechner einen ungefahr gleich grosen Datencluster. Die Kombination dieser Technologien steigert die Leistungsfahigkeit der Anfragebearbeitung.