EU-Projekt Big-Data-Analysemethoden für die M2M-Kommunikation

Die autonome Interaktion komplexer M2M-Systeme stellt die Industrie mit ihren riesigen, kurzlebigen Datenströmen vor Herausforderungen. Das EU-Projekt Ferari widmet sich Open-Source-Lösungen, welche die massiven Datenströme verteilter Systeme mit Big-Data-Verfahren in Echtzeit analysieren können.

Im EU-Projekt Ferari (Flexible Event Processing for Big Data Architectures) arbeitet ein Team des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme mit Partnern aus Wirtschaft und Wissenschaft an einem Open-Source-Paket, das große Mengen flüchtiger Daten, wie sie etwa bei verteilten Systemen auftreten, effizient verarbeiten soll. Die Projektarbeit beschäftigt sich im Gegensatz zu bisherigen Big-Data-Verfahren mit Daten, die unmittelbar an zeitliche Abläufe gebunden sind.

„Bei der Entwicklung unserer Systeme achten wir darauf, dass sie auch von Anwendern mit wenigen Vorkenntnissen genutzt werden können“, erklärt Dr. Michael Mock, Projektleiter am Fraunhofer IAIS. „Unsere Open-Source-Lösungen sind jedem frei zugänglich und individuell anpassbar. Damit wollen wir die Verbreitung von Big-Data-Technologien in der Wirtschaft vorantreiben. Mit den Softwarepaketen sollen sich komplexe Analyse-Aufgaben in Echtzeit lösen lassen. Dies soll durch Methoden wie das Complex Event Processing sowie hochentwickelte Machine-Learning-Algorithmen erreicht werden.

Die Maschinenebene, das heißt die Ebene der datenverarbeitenden Sensoren an den Maschinen, wurde zum zentralen Bestandteil der Systemarchitektur gemacht. Die Sensoren entscheiden selbstständig, ob und welche Daten sie dem zentralen System liefern, wodurch sie ihren Beitrag zum Gesamtdatenstrom auf das Wesentliche reduzieren. Getestet und bewertet werden die im Rahmen des Feraris-Projekts entstehenden Lösungen in realen Big-Data-Anwendungen der Telekommunikationsbranche sowie in Cloud-Systemen.