Ziel dieser Projektgruppe ist es, auf Basis einer verteilten kontinuierlichen Verarbeitung Sportstatistiken zu einem laufenden Spiel in Echtzeit zu berechnen und bereit zu stellen. Grundlage bilden Sensordaten, die während eines Spiels übermittelt werden (bspw. Positionssensoren in den Schuhen der Spieler). Trainer und Betreuer sollen in Echtzeit auf die Statistiken zugreifen können, um daraus Erkenntnisse ziehen zu können (bspw. optimale Laufwege). Durch die Menge an potenziell eingesetzten Sensoren können sehr große Datenmengen entstehen. Weiterhin liefern die Sensoren ihre Daten autonom (als sogen. aktive Datenquellen), d. h. sie können vom verarbeiteten System nicht kontrolliert werden. Es entstehen sogenannte Datenströme, die nicht vollständig gespeichert werden können. Da zudem eine zeitnahe Verarbeitung der Daten erfolgen muss, soll in der Projektgruppe ein Datenstrommanagementsystem (DSMS) eingesetzt werden. Dieser soll die Daten empfangen, sofort verarbeiten und die Ergebnisse ausgeben. Die Art und Weise, wie die Daten verarbeitet werden sollen, wird über Anfragen geregelt. Da eine hohe Datenrate und –menge zu erwarten ist, wird weiterhin eine verteilte Lösung gesucht. Daher ist es Kern des Projektes, die Verarbeitung der Datenströme verteilt erfolgen zu lassen (s. Abbildung).

Die Grundlage dazu bildet ein Peer-to-Peer (P2P) Netzwerk, in denen jeder Peer eine eigenes DSMS ausführt. Jeder Peer agiert autonom und kann jederzeit das Netzwerk betreten und verlassen. Als DSMS wird Odysseus eingesetzt, ein (erweiterbares) Framework zur Konstruktion von DSMS. Es beinhaltet alle grundlegenden Funktionen und Komponenten zur Datenstromverarbeitung sowie erste Schritte in Richtung Peer Computing. Damit muss sich die Projektgruppe nicht mit grundlegenden Konzepten wie Anfragesprachen, -Übersetzung und (lokaler) Ausführung auseinander setzen, sondern kann sich auf die verteilten Konzepte konzentrieren. Folgende Teilaufgaben sollen umgesetzt werden:

• Anbindung der Sensoren als Datenquellen
• Konzipierung einer geeigneten GUI zur Darstellung von Sportstatistiken in Echtzeit
• Zerlegung und Verteilung von kontinuierlichen Anfragen, die die Statistiken auf Grundlage der Sensordaten berechnen
• Load Balancing: „Verschieben“ von Anfragen von Peer zu Peer, um Lasten auszugleichen
• Replikation: Mehrfache Ausführung einer Anfrage, um Ausfälle in Netzwerk kompensieren zu können
• Recovery: Einfache Reintegration zuvor ausgefallener Peers
• Parallelisierung: Zerlegung eines Datenstroms, um von mehreren Peers verarbeitet werden zu können (und anschließender Vereinigung der Ergebnisse)
• Erweiterbarkeit: Zur Laufzeit sollen neue/verbesserte Komponenten integriert werden können, ohne das Netzwerk deaktivieren zu müssen.
• Query Sharing: (Teil-)ergebnisse von Anfragen sollen in anderen Anfragen wiederverwendet werden können

Die Teilaufgaben sollen als zusätzliche Komponenten in Odysseus umgesetzt werden. Das bedeutet auch, dass die zu entwickelnden Lösungen möglichst universell eingesetzt werden können. Im Laufe des Projektes können verschiedene Datenquellen verwendet werden:

• Während der Entwicklung wird ein Beispieldatensatz angeboten, um die technischen Aspekte der Sensorik auszuklammern. Der Datensatz beinhaltet die Aufzeichnung eines Fußballspiels, in dem die Positionsdaten aller Spieler während des gesamten Spielverlaufs vermerkt sind. Damit lassen sich erste Ergebnisse der Projektgruppe einfach evaluieren.
• Später sollen dann echte Sensoren angebunden werden, die ihre Daten in Echtzeit an das verarbeitende System übertragen. Dabei wird die Projektgruppe zunächst im Selbstversuch die Funktionsfähigkeit gewährleisten, damit anschließend das entwickelte Produkt unter „echten“ Bedingungen getestet werden kann: Die Verarbeitung eines Basketballspiels in Echtzeit. Aktuell werden erste Sondierungen durchgeführt, um die EWE Baskets am Projekt zu beteiligen.
• Alternative Quellen sollen auch angebunden werden können, um die Flexibilität der Lösung zu zeigen. Daher wird ein Satz mit Daten von Windkraftanlagen angeboten. Weiterhin werden Daten aus dem Bereich der Astronomie zur Verfügung gestellt.

Als Ergebnis soll ein flexibles, im P2P-Netzwerk verteilt einsetzbares Odysseus entstehen, dass zur Verarbeitung von Datenquellen mehrere Peers robust und zuverlässig einsetzen kann. Der Anwendungsfall der Sportanalyse soll zeigen, dass eine effiziente verteilte Datenstromverarbeitung tatsächlich möglich ist. Fragen, Kritik und Anmerkungen an Timo Michelsen (timo.michelsen at uni-oldenburg.de) Raum O66 (im OFFIS) Telefon (Büro): 0441 / 9722-141