ADAM - Approximative Analyse massiver Datenströme durch moderne Hardware

31.07.2018 -

TU Berlin & Huawei

Name des Teilnehmers: Martin Kiefer

Beschreibung des IT-Forschungsprojekts: 

Die Analyse massiver Datenströme ist eine der großen technischen Herausforderungen der Zukunft. Das Internet der Dinge (engl. Internet of Things; IoT) ist ein wichtiger Trend mit großer wirtschaftlicher Bedeutung. Das Beratungsunternehmen Gartner schätzt, dass sich die Zahl der an das Internet angeschlossenen Geräte in den nächsten drei Jahren von 8,3 Milliarden (2017) auf 20.4 Milliarden (2020) mehr als verdoppeln wird. Ein weiterer wichtiger Trend ist die Optimie- rung industrieller Fertigungsprozesse durch moderne Informations- und Kommunikationstechnik (Industrie 4.0). Das Ergebnis beider Trends sind eine immense Anzahl Datenquellen, wie mobile Endgeräte oder Sensoren, die kontinuierlich und mit hoher Frequenz Daten zur Verfügung stellen. Die Auswertung dieser hinsichtlich Anzahl und Datenraten massiven Datenströme bietet großes Potential für neue Dienstleistungen und Entscheidungsfindung. Die Auswertung von massiven Datenströmen ist jedoch aus algorithmischer und technischer Sicht eine Herausforderung, da die potentiell unbegrenzten Datenmengen nur in begrenztem Umfang zwischengespeichert und verarbeitet werden können. Analysen in diesen Szenarien möglichst effizient und kostengünstig durchzuführen, ist auch für den Industrie- und Forschungsstandort Deutschland von großer Bedeutung. In diesem Projekt werden Möglichkeiten erforscht, dieses Ziel mittels Approximationen und moderner Hardware zu erreichen. 

Software Campus-Partner: TU Berlin, Huawei

Umsetzungszeitraum: 01.04.2018 - 31.03.2020