Anmerkungen:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Beschreibung:
Le traitement en temps réel des flux de données émanant des capteurs est devenu une tâche courante dans de nombreux scénarios industriels. Dans le contexte de l'Internet des objets (IoT), les données sont émises par des sources de flux hétérogènes, c'est-à-dire provenant de domaines et de modèles de données différents. Cela impose aux applications de l'IoT de gérer efficacement l'intégration de données à partir de ressources diverses. Le traitement des flux RDF est dès lors devenu un domaine de recherche important. Cette démarche basée sur des technologies du Web Sémantique supporte actuellement de nombreuses applications innovantes où les notions de temps réel et de raisonnement sont prépondérantes. La recherche présentée dans ce manuscrit s'attaque à ce type d'application. En particulier, elle a pour objectif de gérer efficacement les flux de données massifs entrants et à avoir des services avancés d’analyse de données, e.g., la détection d’anomalie. Cependant, un moteur de RDF Stream Processing (RSP) moderne doit prendre en compte les caractéristiques de volume et de vitesse rencontrées à l'ère du Big Data. Dans un projet industriel d'envergure, nous avons découvert qu'un moteur de traitement de flux disponible 24/7 est généralement confronté à un volume de données massives, avec des changements dynamiques de la structure des données et les caractéristiques de la charge du système. Pour résoudre ces problèmes, nous proposons Strider, un moteur de traitement de flux RDF distribué, hybride et adaptatif qui optimise le plan de requête logique selon l’état des flux de données. Strider a été conçu pour garantir d'importantes propriétés industrielles telles que l'évolutivité, la haute disponibilité, la tolérance aux pannes, le haut débit et une latence acceptable. Ces garanties sont obtenues en concevant l'architecture du moteur avec des composants actuellement incontournables du Big Data: Apache Spark et Apache Kafka. De plus, un nombre croissant de traitements exécutés sur des moteurs RSP nécessitent des ...