CSR: Small: Collaborative Research: Systematic Approaches for Real-Time Stream Data Services

CSR:小型:协作研究:实时流数据服务的系统方法

基本信息

  • 批准号:
    1117352
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 24.99万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2011
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2011-09-01 至 2015-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Data-intensive real-time applications, such as transportation management, military surveillance, and network monitoring, need to handle massive amounts of stream data in a timely fashion. It is challenging to support real-time stream data services (RTSDS) due to stringent timing constraints, potentially unbounded continuous stream data, bursty stream data arrivals, and workload variations due to data value changes. This project will develop cost-effective methods and a runtime system for RTSDS. The project will systematically investigate methods and tools to support real-time continuous queries for RTSDS even in the presence of dynamic workloads. Specifically, the project will study a) real-time continuous query modeling, b) new performance metric design c) adaptive query scheduling design, d) tardiness control and load shedding, for both single node and clustered RTSDS. The project will also have prototype implementation and testbed evaluations. The results and findings of this project will advance and seamlessly integrate real-time computing and stream data management.Real-time stream data services (RTSDS) play an important role in many emerging application including intelligent transportation, green buildings, smart grid management, military surveillance, and network monitoring. Our everyday lives are highly dependent on these applications. RTSDS is a fundamental technology for developing critical data-intensive real-time applications with great socio-economic impacts. The project will develop the scientific foundations and associated engineering principles for building RTSDS. The project will provide excellent opportunities for undergraduate and graduate students to acquire hands-on experience as well as theoretical backgrounds in RTSDS. The PIs will work closely with students to carry out the research in this project. Through this project, the PIs will train students to become strong in both analytical and implementation skills, and help them solve challenging problems in RTSDS.
数据密集型实时应用程序,例如运输管理,军事监视和网络监控,需要及时处理大量的流数据。由于严格的定时限制,潜在无界的连续流数据,爆发流数据到达以及由于数据值更改而导致的工作负载变化,支持实时流数据服务(RTSD)是一项挑战。该项目将开发具有成本效益的方法和RTSD的运行时系统。该项目将系统地调查即使在有动态工作负载的情况下,也将系统地研究RTSD的实时连续查询的方法和工具。具体而言,该项目将研究a)实时连续查询建模,b)新的性能度量设计c)适应性查询调度设计,d)单节和群集的RTSD,d)拖延和负载脱落。该项目还将具有原型实现和测试床评估。该项目的结果和发现将在许多新兴应用程序中提高并无缝整合实时计算和流数据管理。真实时间流数据服务(RTSD)在许多新兴应用程序中都起着重要作用,包括智能运输,绿色建筑,智能网格管理,军事监视,军事监视和网络监控。我们的日常生活高度依赖于这些应用。 RTSD是一种基本技术,用于开发具有巨大社会经济影响的重要数据密集的实时应用程序。该项目将开发用于建筑RTSD的科学基础和相关的工程原则。该项目将为本科和研究生提供极好的机会,以获得RTSD中的动手经验以及理论背景。 PI将与学生紧密合作,在该项目中进行研究。通过该项目,PI将培训学生在分析和实施技能方面变得强大,并帮助他们解决RTSD中的具有挑战性的问题。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

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    Kyoung-Don Kang

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