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Gastvortrag "DATA PARTY - Event based services for parallel processing" von Timo Besenreuther


Am 24.11.2016 hält Herr Timo Besenreuther von Kinexon ab 17:15 Uhr einen Gastvortrag in der Ringvorlesung des Elitestudiengangs Software Engineering. Das Thema lautet "DATA PARTY - Event based services for parallel processing". Der Vortrag findet in Raum 1057N statt. Alle sind herzlich eingeladen.

Abstract:

Die Firma KINEXON aus dem Herzen Münchens bietet Lösungen zur zentimetergenauen Lokalisierung an. Das funkbasierte KINEXON Sensornetzwerk liefert hochfrequente Positionen und kann im Gegensatz zu GPS sowohl In- als auch Outdoor eingesetzt werden.

Diese Technologie findet in verschiedenen Bereichen Anwendung, beispielsweise zum Tracking von Fußballspielern auf dem Platz oder zum Lokalisieren von Fahrzeugen und Werkzeugen in der Montage. Ersteres wurde u. A. in Partnerschaft mit dem 1. FC Augsburg entwickelt. 

Timo Besenreuther ist Head of Software Engineering bei KINEXON und war an der Entwicklung des Sensornetzwerkes von Grund auf beteiligt. Er hat zuvor einen Masterabschluss in Informatik an der TU München erlangt und als selbständiger Software Entwickler gearbeitet, wobei er unter anderem mehrere Jahre im Kernentwicklerteam der führenden Open Source Web-Analyse Software Piwik aktiv war. 

Der Vortrag behandelt eines der zentralen Probleme, die sich bei der Implementierung des KINEXON Sensornetzwerkes stellten. Die Serverkomponente des Netzwerkes erhält kontinuierliche Datenströme von allen Empfängern und muss diese möglichst effizient parallel annehmen und weiterverarbeiten. Diese Herausforderung tritt häufig bei der Implementierung von performancekritischen Netzwerksystemen auf (z.B. bei Webservern).

Die möglichen Lösungsansätze sind

(a) ein Thread pro Verbindung,

(b) verteilte Verarbeitung auf mehreren Knoten und

(c) event-basierte Verarbeitung auf einem Knoten

- oder eine Kombination daraus. Im Vortrag werden die Vor- und Nachteile aller Ansätze erörtert. Außerdem wird darauf eingegangen, warum KINEXON den event-basierten Ansatz gewählt hat, welche Konsequenzen sich draus ergeben, und wie dieser Ansatz weiter für Big Data Anwendungen skaliert werden kann.

message of 15.11.2016