With the ever-increasing heterogeneity of hardware, the database community is tasked with adapting to the new reality of diverse systems with a rich set of different architectures, capabilities and properties.
The traditional workflow of hand-tuning implementations to the underlying hardware, for peak performance, is commonly considered untenable for an ever-growing variety of hardware with different performance characteristics. Systems like Micro-Adaptivity in Vectorwise or HAWK have been studied as solutions, but their adoption remains limited.
This project aims to explore solutions for a fully adaptive query execution engine and techniques that allow for simple adoption. To achieve this goal, we plan to tackle four problems.
At first, investigate on how to build micro-optimizations into a hardware-oblivious query pipeline in an efficient and simple-to-maintain way, while still offering a large optimization space. Afterwards, we investigate how to select the best optimizations automatically and in an on-the-fly adapting way, depending on the query and hardware properties.
As a third step, we investigate on the integration of the previous research results into a traditional query execution pipeline and query plan generation.
In the last phase of the project, we will explore techniques that can be used to augment the demonstrator with OLTP capabilities and introduce micro-optimizations into transaction processing.

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Feature modeling is widely used to systematically model features of variant-rich software systems and their dependencies. By translating feature models into propositional formulas and analyzing them with solvers, a wide range of automated analyses across all phases of the software development process become possible. Most solvers only accept formulas in conjunctive normal form (CNF), so an additional transformation of feature models is often necessary.
In this project, we investigate whether this transformation has a noticeable impact on analyses and how to influence this impact positively. We raise awareness about CNF transformations for feature-model analysis and mitigate it as a threat to validity for research evaluations to ensure reproducibility and fair comparisons. Furthermore, we investigate other steps in the feature-model analysis process, their alternatives, and their interactions; for instance, we study the potential and impact of knowledge compilation, interfaces, slicing, and evolution on feature-model analyses.
Our vision for this project is to lay a foundation for a compositional feature-model analysis algebra; that is, to understand how complex analyses are made of simple parts, how they can be re-assembled, and how those parts interact with each other.

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Die wissenschaftliche Forschung wird zunehmend von datenintensiven Problemen bestimmt. Da die Komplexität der untersuchten Probleme zunimmt, steigt auch der Bedarf an hohem Datendurchsatz und -kapazität. Das weltweit produzierte Datenvolumen verdoppelt sich etwa alle zwei Jahre, was zu einer exponentiellen Datenflut führt. Diese Datenflut stellt eine direkte Herausforderung für Datenbankmanagementsysteme und Dateisysteme dar, die die Grundlage für eine effiziente Datenanalyse und -verwaltung bilden. Diese Systeme verwenden verschiedene Speichergeräte, die traditionell in Primär-, Sekundär- und Tertiärspeicher unterteilt waren. Mit der Einführung der disruptiven Technologie des nichtflüchtigen Arbeitsspeichers (NVRAM) begannen diese Klassen jedoch miteinander zu verschmelzen, was zu heterogenen Speicherarchitekturen führte, bei denen jedes Speichergerät sehr unterschiedliche Leistungsmerkmale aufweist (z. B. Persistenz, Speicherkapazität, Latenz). Eine große Herausforderung ist daher die Ausnutzung der spezifischen Leistungscharakteristika dieser Speichergeräte.
Zu diesem Zweck wird SMASH die Vorteile einer gemeinsamen Speicher-Engine untersuchen, die eine heterogene Speicherlandschaft verwaltet, einschließlich herkömmlicher Speichergeräte und nichtflüchtiger Speichertechnologien. Das Herzstück dieser Speicher-Engine werden B-epsilon-Bäume sein, da diese zur effizienten Nutzung dieser unterschiedlichen Geräte verwendet werden können. Darüber hinaus werden Strategien zur Datenplatzierung und -migration untersucht, um den durch die Übertragung von Daten zwischen verschiedenen Geräten verursachten Overhead zu minimieren. Durch den Wegfall der Notwendigkeit flüchtiger Caches kann die Datenkonsistenz besser sichergestellt werden. Auf der Anwendungsseite wird die Speicher-Engine Key-Value- und Objekt-Schnittstellen bieten, die für eine Vielzahl von Anwendungsfällen genutzt werden können, zum Beispiel für das Hochleistungsrechnen (HPC) und für Datenbankmanagementsysteme. Aufgrund der immer größer werdenden Kluft zwischen der Leistung von Rechen- und Speichergeräten sowie deren stagnierender Zugriffsleistung sind außerdem Techniken zur Datenreduzierung sehr gefragt, um den Bandbreitenbedarf beim Speichern und Abrufen von Daten zu verringern. Wir werden daher Forschungsarbeiten zu Datentransformationen im Allgemeinen und zu den Möglichkeiten externer und beschleunigter Transformationen durchführen. Übliche HPC-Workflows werden durch die Integration von SMASH in das bestehende JULEA-Storage-Framework unterstützt, während Datenbanksysteme die Schnittstelle von SMASH direkt nutzen können, um Daten zu speichern oder abzurufen.

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Graphdatenbanken stellen eine effiziente Technik zur Speicherung und zum Zugriff auf hochgradig
verknüpfte Daten unter Verwendung einer Graphstruktur dar, wie z.B. Verbindungen zwischen Messdaten zu Umweltparametern oder klinischen Patientendaten. Die flexible Knotenstruktur macht es einfach, die Ergebnisse verschiedener Untersuchungen hinzuzufügen. Dies reicht von einfachen Blutdruckmessungen über die neuesten CT- und MRT-Scans bis hin zu hochauflösenden Omics-Analysen (z.B. von Tumorbiopsien, Darmmikrobiom-Proben). Allerdings wird das volle Potenzial der Datenverarbeitung und -analyse mittels Graphdatenbanken in biologischen und klinischen Anwendungsfällen noch nicht vollständig ausgeschöpft. Insbesondere die riesige Menge an miteinander verbundenen Daten, die geladen, verarbeitet und analysiert werden müssen, führt zu zu langen Verarbeitungszeiten, um in klinische Arbeitsabläufe integriert werden zu können. Um dieses Ziel zu erreichen sind neuartige Optimierungen von Graph-Operatoren sowie eine geeignete Integration von Analyseansätzen notwendig.
Dieses Projekt zielt darauf ab, die oben genannten Probleme in zwei Richtungen zu lösen: (i) Vorschlag geeigneter Optimierungen für Graphdatenbank-Operationen, auch unter Einsatz moderner Hardware, und(ii) Integration von Algorithmen des maschinellen Lernens für eine einfachere und schnellere Analyse der biologischen Daten. Für die erste Richtung untersuchen wir den Stand der Technik von Graphdatenbanksystemenund deren Speicherung sowie ihr Verarbeitungsmodell. Anschließend schlagen wir Optimierungen für effiziente
operationale und analytische Operatoren vor. Für die zweite Richtung stellen wir uns vor, Algorithmen des maschinellen Lernens näher an ihre Datenlieferanten - die Graphdatenbanken - heranzubringen. Zu diesem Zweck füttern wir in einem ersten Schritt die Algorithmen des maschinellen Lernens direkt mit dem Graphen als Eingabe, indem wir geeignete Graphenoperatoren entwerfen. In einem zweiten Schritt integrieren wir das maschinelle Lernen direkt in die Graphdatenbank, indem wir spezielle Knoten hinzufügen, die das Modell des Algorithmus für maschinelles Lernen repräsentieren.
Die Ergebnisse unseres Projekts sind verbesserte Operatoren, die sowohl moderne Hardware als auch Integrationskonzepte für Algorithmen des maschinellen Lernens nutzen. Unsere allgemein entwickelten Ansätze werden das Verarbeiten und Analysieren riesiger Graphen in einer Fülle von Anwendungsfällen über unseren angestrebten Anwendungsfall der biologischen und klinischen Datenanalyse hinaus vorantreiben.

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Beim Pattern Mining geht es darum, statistisch relevante Muster in Daten zu finden, die wertvolle Erkenntnisse und Wissen liefern können. Die meisten bestehenden Pattern-Mining-Methoden verwenden jedoch einen einzigen Schwellenwert, um die Häufigkeit der Muster zu bestimmen, der möglicherweise nicht die Vielfalt und Spezifität der Datenelemente widerspiegelt. Dies kann zu zwei Problemen führen: (1) Wenn der Schwellenwert zu niedrig ist, können zu viele Muster erzeugt werden, von denen viele redundant oder uninteressant sind; (2) wenn der Schwellenwert zu hoch ist, können einige Muster übersehen werden, insbesondere die seltenen, die zwar selten auftreten, aber von großer Bedeutung oder hohem Nutzen sind.

Das Problem der seltenen Muster ist ein herausforderndes und wichtiges Thema im Pattern Mining, da seltene Muster unbekanntes oder verstecktes Wissen darstellen können, das verschiedene Bereiche und Anwendungen, wie z. B. medizinische Diagnose, Betrugserkennung oder Erkennung von Anomalien, informieren und inspirieren kann. In mehreren Studien wurde versucht, dieses Problem zu lösen, indem häufige Muster, einschließlich seltener Muster, unter Verwendung verschiedener Mindestschwellenwerte für die Elementunterstützung (MIS) für jedes Element ermittelt wurden. Dieser Ansatz kann einen vollständigen Satz häufiger Muster erzeugen, ohne dass signifikante Muster verloren gehen. Allerdings ist dieser Ansatz auch sehr kostspielig und ineffizient, da er immer noch viele redundante oder unbrauchbare Muster erzeugen kann, die viel Zeit und Speicherplatz verbrauchen.

Das Hauptziel dieses Projekts ist die Verbesserung einer effizienten und effektiven Methode für die Suche nach seltenen Mustern, ohne den kompletten Satz häufiger Muster zu erzeugen. Die Methode basiert auf dem Mining häufiger geschlossener Elemente, einer Technik, mit der die Anzahl der Muster reduziert werden kann, indem diejenigen eliminiert werden, die in anderen Mustern mit der gleichen Häufigkeit enthalten sind. Die Methode zielt auch darauf ab, eine große Anzahl von Regeln zu vermeiden und stattdessen nur solche Regeln zu entdecken, die selten sind und mehr verwertbare Erkenntnisse liefern. Daher kann die Methode nur die interessantesten Muster ermitteln, d. h. solche, die selten und geschlossen sind und einen hohen Nutzen oder eine hohe Bedeutung haben. Die Methode kann auf verschiedene Datensätze und Bereiche angewandt werden, z. B. auf Gesundheitsdaten, wo seltene Muster seltene Krankheiten, verborgene Zusammenhänge oder komplexe Wechselwirkungen darstellen können. Das Projekt zielt darauf ab, die Leistung und Qualität der Methode zu bewerten und sie mit anderen bestehenden Methoden zur Suche nach seltenen Mustern zu vergleichen. Das Projekt soll auch den Nutzen und die Auswirkungen der Methode demonstrieren und zeigen, wie sie neuartige und faszinierende Muster entdecken kann, die zu sinnvollen Veränderungen führen können.
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Graphdatenbanken stellen eine effiziente Technik zur Speicherung und zum Zugriff auf hochgradig
verknüpfte Daten unter Verwendung einer Graphstruktur dar, wie z.B. Verbindungen zwischen Messdatenzu Umweltparametern oder klinischen Patientendaten. Die flexible Knotenstruktur macht es einfach, dieErgebnisse verschiedener Untersuchungen hinzuzufügen. Dies reicht von einfachen Blutdruckmessungenüber die neuesten CT- und MRT-Scans bis hin zu hochauflösenden Omics-Analysen (z.B. von Tumorbiopsien,Darmmikrobiom-Proben). Allerdings wird das volle Potenzial der Datenverarbeitung und -analyse mittelsGraphdatenbanken in biologischen und klinischen Anwendungsfällen noch nicht vollständig ausgeschöpft.Insbesondere die riesige Menge an miteinander verbundenen Daten, die geladen, verarbeitet und analysiertwerden müssen, führt zu zu langen Verarbeitungszeiten, um in klinische Arbeitsabläufe integriert werdenzu können. Um dieses Ziel zu erreichen sind neuartige Optimierungen von Graph-Operatoren sowie eine
geeignete Integration von Analyseansätzen notwendig.
Dieses Projekt zielt darauf ab, die oben genannten Probleme in zwei Richtungen zu lösen: (i) Vorschlag
geeigneter Optimierungen für Graphdatenbank-Operationen, auch unter Einsatz moderner Hardware, und(ii) Integration von Algorithmen des maschinellen Lernens für eine einfachere und schnellere Analyse der biologischenDaten. Für die erste Richtung untersuchen wir den Stand der Technik von Graphdatenbanksystemen
und deren Speicherung sowie ihr Verarbeitungsmodell. Anschließend schlagen wir Optimierungen für effizienteoperationale und analytische Operatoren vor. Für die zweite Richtung stellen wir uns vor, Algorithmen desmaschinellen Lernens näher an ihre Datenlieferanten - die Graphdatenbanken - heranzubringen. Zu diesemZweck füttern wir in einem ersten Schritt die Algorithmen des maschinellen Lernens direkt mit dem Graphenals Eingabe, indem wir geeignete Graphenoperatoren entwerfen. In einem zweiten Schritt integrieren wir dasmaschinelle Lernen direkt in die Graphdatenbank, indem wir spezielle Knoten hinzufügen, die das Modell des Algorithmus für maschinelles Lernen repräsentieren. Die Ergebnisse unseres Projekts sind verbesserte Operatoren, die sowohl moderne Hardware als auch Integrationskonzepte für Algorithmen des maschinellen Lernens nutzen. Unsere allgemein entwickeltenAnsätze werden das Verarbeiten und Analysieren riesiger Graphen in einer Fülle von Anwendungsfällen überunseren angestrebten Anwendungsfall der biologischen und klinischen Datenanalyse hinaus vorantreiben.

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Heterogene Systemarchitekturen bestehend aus CPUs, GPUs und FPGAs bieten vielfältige Optimierungsmöglichkeiten im Vergleich zu rein CPU-basierten Systemen. Zur vollständigen Ausnutzung dieses Optimierungspotenzials reicht es jedoch nicht, bestehende Softwarekonzepte unverändert auf nicht-von-Neumann-Architekturen wie beispielsweise FPGAs zu übertragen. Vielmehr erfordern die zusätzlichen Verarbeitungsmöglichkeiten dieser Architekturen den Entwurf neuartiger Verarbeitungskonzepte. Dies ist bereits in der Planung der Anfrageverarbeitung zu berücksichtigen. In der ersten Projektphase entwickelten wir hierfür bereits ein erstes Konzept, welches die gerätespezifischen Merkmale in unserer Plug’n’Play Architektur berücksichtigt. Allerdings sehen wir die Notwendigkeit zu dessen Weiterentwicklung, um eine noch bessere Ausnutzung der spezifischen Eigenschaften der Hardwarearchitekturen zu erreichen. Für die zweite Projektphase stellen wir daher die Hypothese auf, dass bekannte Verfahren zur Abbildung von Anfragen auf der Ebene einzelner Operatoren nicht ausreichen sind, um die erweiterten Verarbeitungsmöglichkeiten heterogener Systemarchitekturen auszunutzen.
Unser Ziel ist daher die Erforschung neuartiger Verarbeitungskonzepte und Verfahren zur Abbildung von Anfragen für heterogene Systeme, welche von der üblicherweise verwendeten Granularität auf Ebene einzelner Operatoren abweichen. Wir werden Verarbeitungseinheiten entwickeln, die eine größere Funktionalität als einzelne Operatoren bereitstellen und sich über mehrere Geräte hinweg erstrecken. Diese Verarbeitungseinheiten sind in sich heterogen und kombinieren die spezifischen Eigenschaften einzelner Architekturen. Im Ergebnis ermöglicht unsere heterogene Systemarchitektur das Bereitstellen von Datenbankoperationen und Funktionen, die in klassischen Datenbanksystemen nicht verfügbar oder nicht effizient realisierbar sind.
Zu Demonstrationszwecken haben wir drei Anwendungsfälle identifiziert, welche von heterogenen Systemarchitekturen stark profitieren können: Verarbeitung von Datenströmen mit hohem Aufkommen, approximative Anfrageverarbeitung und dynamische Multianfrageverarbeitung. Hochvolumige Datenströme erfordern eine Hardwarearchitektur, die eine Verarbeitung der Daten ohne vorherige Zwischenspeicherung ermöglicht. Dafür stellen FPGAs eine vielversprechende Plattform durch ihr datenstrombasiertes Verarbeitungsprinzip dar. Darüber hinaus eignen sich sowohl FPGAs als auch GPUs für approximierende Anfragenverarbeitungen, da sie arithmetische Operationen mit reduzierter Genauigkeit und die Realisierung von approximativen, hardwarebeschleunigten Samplingtechniken ermöglichen. Die dynamische Multianfrageverarbeitung ist aus Systemsicht sehr anspruchsvoll, da variable Systemlasten die Effizienz zuvor aufgestellter Anfragepläne reduzieren können. Hier ermöglichen die zahlreichen Parallelitätsebenen in heterogenen Systemen eine bessere Verteilung der Systemlasten.

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Literaturübersichten im Allgemeinen sind Forschungsmethoden, die darauf abzielen, verfügbare Belege zu einem bestimmten Forschungsthema zu sammeln und zu bewerten. Eine gängige wissenschaftliche Methode zur Durchführung solcher Literaturübersichten ist die systematische Literaturübersicht (SLR). Eine andere Methode ist die systematische Mapping-Studie (SMS). Wird dieser Prozess manuell durchgeführt, kann er sehr zeit- und arbeitsaufwändig sein. Daher wurden mehrere Tools und Ansätze vorgeschlagen, um verschiedene Phasen dieses Prozesses zu erleichtern. In dieser Doktorarbeit geht es darum, die Qualität dieser Literaturübersichten anhand kombinierter Aspekte zu bewerten. Wir messen die Qualität der in die Studie einbezogenen primären ausgewählten Arbeiten, indem wir sozialen und akademischen Einfluss auf rekursive Weise kombinieren. Zusätzlich werden wir ein maschinelles Lern-Ranking-Modell anwenden, das auf einer Ähnlichkeitsfunktion basiert, die auf bibliometrischen und Altmetrics-Qualitätskriterien und der Volltextrelevanz aufbaut. Um den vorgeschlagenen Ansatz zu verwirklichen, untersuchen wir zunächst den aktuellen Stand der Technik in verschiedenen Richtungen, vor allem die effektivsten und am häufigsten verwendeten Qualitätsmaße von Publikationen, Altmetrics, Bibliometrics und textbezogene Techniken des maschinellen Lernens. Eine Methode zur Bewertung der Qualität dieser Forschungsmethoden für Literaturübersichten wäre für die wissenschaftliche Forschungsgemeinschaft im Allgemeinen sehr nützlich, da sie wertvolle Zeit sparen und den enormen Aufwand reduzieren würde.
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Das kollaborative Programmieren ist Kernbestandteil des beruflichen Alltags in der Informatik. Diese auf einer technischen und sozialen Ebene komplexen Vorgänge werden im Informatikstudium oftmals abstrakt behandelt und spielen in Fachkonzepten zum Programmierenlernen eine untergeordnete Rolle. Im Rahmen von Gruppenarbeiten müssen sich die Lernenden organisieren, koordinieren und ihre Lernprozesse regulieren - kognitiv anspruchsvolle Tätigkeiten. Um das Potential kollaborativer Lernformen für das Erlernen von Programmiersprachen und die Förderung sozialer Kompetenzen ausschöpfen zu können, müssen die Lernenden bei Bedarf didaktische Unterstützung erhalten, sowohl vor dem als auch während des Lernprozesses. Im Teilprojekt DiP-iT-OVGU werden wir - unterstützt durch die Projektpartner - auf der Basis empirischer Studien ein digitales Fachkonzept zum kollaborativen Programmierenlernen entwickeln und evaluieren, welches diesbezügliche (medien-)didaktische Ansätze enthält. Dabei zielen wir auf die Ermöglichung des Transfers an andere Hochschulen. Auf informationstechnischer Ebene wird hierfür ein Prozessmodell entwickelt, das die Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten und die Übertragbarkeit von Datenmodellen (z.B. zur adaptiven didaktischen Unterstützung) in andere Lehrveranstaltungen bzw. Lehr-Lernsysteme ermöglicht. Das Teilprojekt ordnet sich in das Gesamtprojekt mit folgenden Zielstellungen ein:

• Analyse und Systematisierung von Einstellungen und Vorerfahrungen bei den Akteuren,
• Entwicklung konzeptioneller, mediendidaktischer Kriterien für die Einbindung kollaborativen Programmierenlernens in Lehrveranstaltungen,
• Entwicklung geeigneter Lehr-Lern-Szenarien und Erstellung eines diesbezüglichen digitalen Fachkonzepts,
• empirische Fundierung durch formative und summative Evaluation,
• Untersuchung der Effektivität von Formen der instruktionalen Anleitung angelehnt an die Bedarfe der Lernenden,
• Unterstützung des Transfers der Erkenntnisse, inhaltlich und technisch.

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Das kollaborative Programmieren ist Kernbestandteil des beruflichen Alltags in der Informatik. Diese auf einer technischen und sozialen Ebene komplexen Vorgänge werden im Informatikstudium oftmals abstrakt behandelt und spielen in Fachkonzepten zum Programmierenlernen eine untergeordnete Rolle. Im Rahmen von Gruppenarbeiten müssen sich die Lernenden organisieren, koordinieren und ihre Lernprozesse regulieren - kognitiv anspruchsvolle Tätigkeiten. Um das Potential kollaborativer Lernformen für das Erlernen von Programmiersprachen und die Förderung sozialer Kompetenzen ausschöpfen zu können, müssen die Lernenden bei Bedarf didaktische Unterstützung erhalten, sowohl vor dem als auch während des Lernprozesses. Im Teilprojekt DiP-iT-OVGU werden wir - unterstützt durch die Projektpartner - auf der Basis empirischer Studien ein digitales Fachkonzept zum kollaborativen Programmierenlernen entwickeln und evaluieren, welches diesbezügliche (medien-)didaktische Ansätze enthält. Dabei zielen wir auf die Ermöglichung des Transfers an andere Hochschulen. Auf informationstechnischer Ebene wird hierfür ein Prozessmodell entwickelt, das die Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten und die Übertragbarkeit von Datenmodellen (z.B. zur adaptiven didaktischen Unterstützung) in andere Lehrveranstaltungen bzw. Lehr-Lernsysteme ermöglicht. Das Teilprojekt ordnet sich in das Gesamtprojekt mit folgenden Zielstellungen ein:

• Analyse und Systematisierung von Einstellungen und Vorerfahrungen bei den Akteuren,
• Entwicklung konzeptioneller, mediendidaktischer Kriterien für die Einbindung kollaborativen Programmierenlernens in Lehrveranstaltungen,
• Entwicklung geeigneter Lehr-Lern-Szenarien und Erstellung eines diesbezüglichen digitalen Fachkonzepts,
• empirische Fundierung durch formative und summative Evaluation,
• Untersuchung der Effektivität von Formen der instruktionalen Anleitung angelehnt an die Bedarfe der Lernenden,
• Unterstützung des Transfers der Erkenntnisse, inhaltlich und technisch.

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Das Projekt adressiert den aktuellen Schwerpunkt von Analysen in Hauptspeicherdatenbanken auf moderner Hardware: Heterogenität der Prozessoren und deren Einbindung in die Anfrageverarbeitung. Aufgrund der Vielzahl von Optimierungen und Varianten von Algorithmen und unbegrenzte Anzahl an Anwendungsfällen, ist das Erstellen des perfekten Anfrageplanes nahezu unmöglich.
Ziel der Habilitation ist es, (1) einen umfassenden Katalog von vielversprechenden Algorithmenvarianten aufzustellen, (2) eine optimale Auswahl der Varianten im Zuge der übergeordneten Anfrageoptimierung zu erlangen, (3) als auch Lastverteilung im Co-Prozessorbeschleunigten System zu erreichen.

1. Der Variantenkatalog umfasst als weitere Dimensionen sowohl die Ausführung auf den spaltenorientierten Daten, als auch unter Nutzung von speziellen Indexstrukturen und beinhaltet unterschiedliche Ergebnisrepräsentationen. Aus allen möglichen Dimension wird dann eine Abstraktionsschicht entwickelt, sodass ein Algorithmus unabhängig von dessen Optimierungen definiert werden kann. Dadurch soll jede Variante effizient, mit wenig redundantem Code generiert und ausgeführt werden können.
2. Aufgrund des enormen Variantenraumes bestehend aus den Dimensionen der Varianten inklusive dem Einfluss der ausführenden Prozessoren ist die Wahl einer auszuführenden Variante nicht trivial. Ziel ist es hier lern-basierte Methoden in Hinblick auf die Eignung zur Algorithmenauswahl gegenüber zu stellen, um valide Entscheidungen zu treffen. Die zu treffenden Entscheidungen sollen des Weiteren auch ausgeweitet werden auf das Erstellen von Indexen als auch der Datenverteilung in Ziel (3).
3. Die Lastenverteilung in Co-Prozessorbeschleunigten Systemen wird durch den Grad der Parallelisierung beeinflusst. Dieser Grad teilt sich in mehrere Dimensionen, da Datenbankoperationen in kleinere Funktionseinheiten (sog. Primitive) aufteilen können. Diese Primitive können entweder auf dem ganzen Datenbestand laufen oder partitioniert ausgeführt werden. All diese Optimierungspotentiale (unterschiedliche Granularitätsstufen und Partitionierungsgrößen) müssen analysiert und optimal gewählt werden, um unter der gegebenen und zukünftigen Anfragelast eine angemessene Performanz zu ermöglichen. Ziel ist es, ein Modell lernen zu lassen, um optimale Verteilungen und optimierte Pläne zu erstellen. Wichtig ist hierbei, dass das Modell auch Rückschlüsse auf dessen Entscheidungen zulässt, um eine Generalisierbarkeit zu erreichen.

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Eine Software-Produktlinie (SPL) ermöglicht die systematische Verwaltung einer Menge von wiederverwendbaren Softwareartefakten und damit die effiziente Generierung verschiedener Varianten einer Software. In der Praxis erstellen Entwickler jedoch häufig Softwarevarianten ad-hoc, indem sie Softwareartefakte kopieren und an neue Anforderungen anpassen (Clone-and-Own). Die hierbei fehlende Systematik und Automatisierung macht die Wartung und Weiterentwicklung der Varianten oft zeitaufwendig und fehleranfällig. Wir schlagen daher eine schrittweise Migration von geklonten Softwarevarianten in eine kompositionale (d.h. modular aufgebaute) SPL vor.
In der ersten Projektphase konnten wir bereits beachtliche Ergebnisse bei der Varianten-erhaltenden Transformation und den entsprechenden Analysen auf Modell- und Codeebene erzielen. In der zweiten Phase wollen wir nun auf den daraus gewonnenen Erkenntnisse aufbauen. Dies sind im Besonderen: (1) Eine nur auf Code-Klon Detektion basierende automatisierte Migration erzeugt keine kohärenten Softwareartefakte mit einer bestimmten Funktionalität. (2) Einige potentielle Kooperationspartner hatten Bedenken ihre Systeme zu migrieren, da sie die Einführung neuer Fehler befürchten. (3) Annotative SPL scheinen weniger fehleranfällig und somit robuster gegenüber Änderungen zu sein, als bisher angenommen.
Aufgrund der Probleme mit industriellen Partnern (2) kamen wir zu dem Schluss, dass weitere Forschungen, insbesondere zur Qualitätssicherung von migrierten SPL, Überführungskosten und Eigenschaften von Softwareartefakten notwendig sind. Wir wollen daher untersuchen, welche Kostenfaktoren bei der Überführung und beim Einsatz von SPL eine Rolle spielen und wie stark deren Einfluss jeweils ist. Weiterhin planen wir Qualitätsmetriken für migrierte SPL aufzuzeigen. In der ersten Projektphase haben wir bereits einen teil-automatisierten Migrationsprozess vorgeschlagen (1), welchen wir nun weiter ausbauen und neue Analysen integrieren wollen. Dabei wollen wir vor Allem untersuchen, ob sich nützliche Informationen, insbesondere über die Intention der Entwickler, aus weiteren Quellen, als dem Code beziehen lassen. Vielversprechende Ansätze sind hier die Analyse von Versionsverwaltungssystemen und die Analyse von existierenden Verhaltens- und Architektur-Modellen eines Systems. Des Weiteren haben wir vor, zur Steigerung des Automatisierungsgrads weitere Refactorings, wie z.B. "Move Method" einzusetzen. Um die Struktur und damit auch die Wartbarkeit der resultierenden Modularisierung zu verbessern, planen wir außerdem unseren Migrationsprozess auf Multi-Software-Produktlinien zu erweitern. Dadurch ließen sich einzelne Funktionalitäten eines Systems besser auftrennen. Ebenfalls wollen wir untersuchen, welche Granularität für migrierte Softwareartefakte am besten geeignet ist und ob annotative Verfahren (3) für migrierte SPL Vorteile gegenüber kompositionalen Verfahren bringen können.

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Die Metaproteomik zielt auf die Erforschung zellulärer Funktionen komlexer Lebensgemeinschaften und ergänzt die Metagenomik and Metatranscriptomik als häufig eingesetzte Werkzeuge in der mikrobiellen Ökologie (z.B. humanes Darm-Mikrobiome, Biogasanlagen). Bioinformatische Werkzeuge, die für die Proteomik von Reinkulturen entwickelt wurden, können nicht zufriedenstellend Ergebnis benutzt werden. So führen Datenbanksuchen für die Proteinidentifizierung mit Metagenomsequenzen zu einer hohen Zahl redundanten Hits in den Suchergebnissen in Bezug auf Taxonomy und Funktion identifizierten Proteine. Für eine bessere Auswertung von Metaproteomdaten wurde deshalb MetaProteomAnalyzer (MPA) Software entwickelt. Im Rahmen von MetaProtServ soll das benutzerfreundliche Programm mit einer graphischen Oberfläche als Webservice verfügbar gemacht werden, um mehr Wissenschaftler von den Vorteilen der Metaproteomik zu überzeugen. Gezieltes Training von Anwendern und ein individueller Support sollen die Zugänglichkeit dieser Software in der wissenschaftlichen Gemeinschaft erleichtern. Die Funktionalität und die Wartungsfreundlichkeit werden für den zukünftigen Webservice sowie für eine eigenständige Version parallel basierend auf einem gemeinsamen Code und einer gemeinsamen Struktur weiterentwickelt. Die Software wird beispielsweise um Schnittstellen für den Import und Export von Metaproteomdaten (mzIdentML) erweitert. Der Webservice wird zukünftig vom de.NBI-Zentrum Bielefeld-Gießen (Center for Microbial Bioinformatics) gehostet, mit dem das de.NBI-Partnerprojekt MetaProtServ assoziiert ist.

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Heutzutage stehen Datenbanksysteme vor zwei Herausforderungen. Auf der einen Seite müssen Datenbanksysteme Online-Transaction-Processing (OLTP) und Online-Analytical-Processing (OLAP) kombinieren, um Echtzeitanalysen von Geschäftsprozessen zu ermöglichen. Die Echtzeitanalysen von Geschäftsprozessen ist notwendig, um die Qualität der erstellten Berichte und Analysen zu verbessern, weil aktuelle Daten für die Analyse verwendet werden an Stelle von historischen Daten,die in traditionellen OLAP-Systemen verarbeitet werden. Auf der anderen Seite, werden Computersysteme zunehmend heterogener, um bessere Hardware-Leistung bereitzustellen. Die Architektur wechselt hierbei von Computersystemen mit Single-Core- CPUs zu Multi-Core-CPUs unterstützt von Ko-Prozessoren. Datenbanksysteme müssen beide Trends berücksichtigen, um die Qualität der Systeme zu verbessern, um die Leistung zu erhöhen, und um sicherzustellen, dass Datenbanksysteme künftigen Anforderungen (z.B. komplexere Anfragen oder erhöhte Datenvolumen) genügen.Leider konzentrieren sich aktuelle Forschungsansätze, jeweils nur auf eine der beiden Herausforderungen, entweder auf die Kombination von OLTP und OLAP Workloads in traditionellen CPU-basierte Systeme oder auf Ko-Prozessor-Beschleunigung für einen einzigen Workload-Typ. Daher gibt es keinen ganzheitlichen Ansatz der beide Herausforderungen berücksichtigt. In diesem Projekt wollen wir beide Herausforderungen von Datenbanksystemen berücksichtigen, um eine effiziente Verarbeitung von kombinierten OLTP/ OLAP-Workloads in hybriden CPU/Ko-Prozessor-Systemen zu ermöglichen. Dies ist notwendig, um Echtzeit-Business-Intelligence zu realisieren. Die größte Herausforderung ist hierbei die ACID-Eigenschaften für OLTP und kombinierten OLTP/OLAP-Workloads in hybriden Systemen zu gewährleisten, und gleichzeitig eine effiziente Verarbeitung der kombinierten Workloads zu ermöglichen.

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Organizations heavily rely on forking (or cloning) to implement customer-specific variants of a system. While this approach can have several disadvantages, organizations fear to extract reusable features later on, due to the corresponding efforts and risks. A particularly challenging, yet poorly supported, task is to decide what features to extract. To tackle this problem, we aim to develop an analysis system that proposes suitable features based on automated analyses of the cloned legacy systems. To this end, we are concerned with a several closely related research areas: Cost modeling for software product lines; empirical studies on system evolution, processes, and human factors; as well as concepts to derive reusable features from clones based on, for example, feature location and code clone detection.

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Die Entwicklung von Datenbanksystemen steht vor großen Herausforderungen: Zum einen wandeln sich die Anwendungsszenarien von reinen relationalen zu graph- oder strombasierten Analysen. Zum anderen wird die eingesetzte Hardware heterogener, da neben gewöhnlichen CPUs auch spezialisierte, hoch performante Co-Prozessoren wie z.B. Graphics Processing Unit oder Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) eingesetzt werden. Es konnte gezeigt werden, dass durch Operatoren, die für einen speziellen Co-Prozessor optimiert wurden, ein Performancegewinn erreicht wird. Jedoch sind die meisten Ansätze zur Verarbeitung auf einem einzigen Prozessortyp limitiert und betrachten nicht das Zusammenspiel aller (Co-)Prozessoren. Dadurch bleibt Optimierungs- und Parallelisierungspotential ungenutzt. Darüber hinaus bieten Betrachtungen eines einzelnen Operators auf einem einzigen (Co-)Prozessor wenige Möglichkeiten zur Verallgemeinerung für neue Anwendungsgebiete oder Co-Prozessortypen. Im Rahmen dieses Projektes entwerfen wir Konzepte zur Integration von unterschiedlichen Operatoren und heterogenen (Hardware-)Co-Prozessortypen für adaptive Datenbanksysteme. Wir entwickeln Optimierungsstrategien, die die individuellen Eigenschaften der Co-Prozessortypen und die diesen Systemen inhärente Parallelität ausnutzen. Dabei betrachten wir relationale und graphbasierte Analysen, sodass die hergeleiteten Konzepte nicht auf ein bestimmtes Anwendungsszenario beschränkt sind. Wir werden Schnittstellen und Konzepte zur Abstraktion der Operatoren und Co-Prozessortypen definieren. Des Weiteren müssen die Eigenschaften von Operatoren und Co-Prozessortypen allen Systemebenen zur Verfügung stehen, sodass die Softwareebene besondere Charakteristika der (Co-)Prozessortypen und die Hardwareebene unterschiedliche Eigenschaften von Operatoren und Daten berücksichtigt. Die Verfügbarkeit dieser Charakteristika ist von hoher Relevanz für die globale Anfrageoptimierung, um eine passende Ausführungsmethode zu wählen. Es ist außerdem nötig, den Entwurfsraum der Anfrageverarbeitung auf heterogenen Hardwarearchitekturen zu analysieren und dabei auf Parallelität in der Funktion, den Daten, und zwischen (Co-)Prozessoren zu achten. Aufgrund der dadurch hervorgerufenen Komplexität des Entwurfsraums verfolgen wir einen verteilten Ansatz, in dem die Optimierung soweit möglich an die niedrigsten Ebenen delegiert wird, da diese Informationen über die spezifischen Charakteristika haben. So werden diese effizienter ausgenutzt. Um eine gegenseitige Beeinflussung der Optimierungen zweier Ebenen zu vermeiden, beachten wir auch Optimierungsstrategien zwischen Ebenen. Dabei werden wir auch lernbasierte Methoden einsetzen, um durch eine Evaluierung von Optimierungsentscheidungen zur Laufzeit künftige Entscheidungen zu verbessern. Auch sind diese Methoden am besten geeignet Charakteristika zu erfassen, die zur Entwurfszeit nicht berücksichtigt wurden, wie es häufig mit der Laufzeitrekonfiguration von FPGAs erfolgt.

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There might exist several different descriptions for one real-world entity. The differences may result from typographical errors, abbreviations, data formatting, etc. However, the different descriptions may lower data quality and  lead to misunderstanding. Therefore, it is necessary to be able to resolve and clarify such different descriptions. Entity Resolution (ER) is a process to identify records that refer to the same real-world entity. It is also known under several other names. If the records to be identified are all located within a single source, it is called de-duplication. Otherwise,  in the field of computer science it is also typically referred to data matching, record linkage, duplicate detection, reference reconciliation, object identification. In the database domain, ER is synonymous with similarity join. Today, ER plays a vital role in diverse areas, not only in the traditional applications of census, health data or national security, but also in the network applications of business mailing lists, online shopping, web searches, etc. It is also an indispensable step in data cleaning, data integration and data warehousing. The use of computer techniques to perform ER dates back to the middle of the last century. Since then, researchers have developed many techniques and algorithms for ER due to its extensive applications. In its early days, there are two general goals: efficiency and effectiveness, which means how fast and how accurately an ER task can be solved. In recent years, the rise of the web has led to the extension of techniques and algorithms for ER. Such web data (also known as big data) is often semi-structured, comes from diverse domains and exists on a very large scale. These three properties make big data qualitatively different from traditional data, which brings new challenges to ER that require new techniques or algorithms as solutions. To be specific, specialized similarity measures are required for semi-structured data; cross-domain techniques are needed to handle data from diverse domains; parallel techniques are needed to make algorithms not only efficient and effective, but also scalable, so as to be able to deal with the large scale of the data. This project focuses on the last point: parallelize the process of entity resoution. The specific research direction is to explore several big data processing frameworks to know their advantages and disadvantages on performing ER.

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Die Konstruktion von Merkmalsmodellen aus den Anforderungen oder textlichen Beschreibungen von Produkten kann oft mühsam und ineffektiv sein. In diesem Projekt werden durch automatisches Lernen natürlichsprachlicher Produktdokumente in der Phase der Domänenanalyse auf der Grundlage maschineller Lerntechniken eng miteinander verbundene Anforderungen in Merkmale geclustert. Diese Methode kann den Entwickler unterstützen, indem sie mögliche Merkmale vorschlägt und die Effizienz und Genauigkeit der Merkmalsmodellierung bis zu einem gewissen Grad verbessert.

Diese Forschung konzentriert sich auf die Extraktion von Merkmalen aus Anforderungen oder textlichen Produktbeschreibungen in der Domänenanalyse. Die Deskriptoren werden aus den Anforderungen oder textuellen Beschreibungen von Produkten extrahiert. Anschließend werden die Deskriptoren in Vektoren umgewandelt und bilden einen Wortvektorraum. Basierend auf einem Clustering-Algorithmus wird ein Satz von Deskriptoren zu Merkmalen geclustert. Deren Beziehungen werden abgeleitet. Entwerfen Sie ein Simulationsexperiment zur Merkmalsextraktion aus natürlichsprachlichen Produktdokumenten, um zu beweisen, dass es die Merkmalsextraktion mit Hilfe von Techniken des maschinellen Lernens bewältigen kann.
Dieser Text wurde mit DeepL übersetzt

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Every company needs to be compliant with national and international laws and regulations. Unfortunately, staying complied is a challenging tasks based on the volume and velocity of laws and regulations. Furthermore, laws are often incomplete or inconclusive, whereby also court judgments need to be considered for compliance. Hence, companies in different sectors, e.g. energy, transport, or finance, are spending millions of dollars every year to ensure compliance each year. In this project, we want to automate the process of identifying and analyzing the impact of (changing) laws, regulations, and court judgments using a combination of Information Retrieval, Data Mining and Scalable Data Management techniques. Based on the automated identification and impact analysis, not only the costs for compliance can be reduced, but also the quality can be increased.

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Different join orders can lead to a variation of execution times by several orders of magnitude, which makes join-order optimization to one of the most critical optimizations within DBMSs. At the same time, join-order optimization is an NP-hard problem, which makes the computation of an optimal join-order highly compute-intensive. Because current hardware architectures use highly specialized and parallel processors, the sequential algorithms for join-order optimization proposed in the past cannot fully utilize  the computational power of current hardware architectures. Although existing approaches for join-order optimization such as dynamic programming benefit from parallel execution, there are no approaches for join-order optimization on highly parallel co-processors such as GPUs. 
In this project, we are building a GPU-accelerated  join-order optimizer by adapting existing join-order optimization approaches. Here, we are interested in the effects of GPUs on join-order optimization itself as well as the effects for query processing. For GPU-accelerated DBMSs, such as CoGaDB, using GPUs for query processing, we need to identify efficient scheduling strategies for query processing and query optimization tasks such that the GPU-accelerated optimization does not 
slow down query processing on GPUs.

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Forscher führen Literaturübersichten durch, um die vorhandenen Erkenntnisse über ein Forschungsthema zusammenzufassen. Die Durchführung einer Literaturanalyse, insbesondere einer systematischen Literaturübersicht, ist zwar ein wichtiges Mittel zur Verdichtung von Wissen, erfordert aber viel Zeit und Mühe. Folglich erwägen Forscher halbautomatische Ansätze, um verschiedene Phasen des Review-Prozesses zu erleichtern. Erhebungen haben gezeigt, dass die Auswahl der Primärstudien und die Bewertung ihrer Qualität zu den zeitaufwändigsten Aufgaben bei der Literaturrecherche gehören. Um die Qualität und Zuverlässigkeit der Ergebnisse einer Literaturstudie zu gewährleisten, muss die Qualität der einbezogenen Primärstudien bewertet werden. Obwohl es sich hierbei um kritische Phasen handelt, werden diese noch immer nicht durch halbautomatische Tools unterstützt und daher meist manuell durchgeführt. In dieser Dissertation wollen wir diese Lücke im aktuellen Forschungsstand schließen und Techniken entwickeln, die die Auswahl und Bewertung von Primärstudien für Literaturanalysen unterstützen. Für die Bewertung von Studien werden zunächst die Informationen aus den am häufigsten von Software-Engineering-Forschern genutzten digitalen Bibliotheken wie ACM Digital Library, IEEE Xplore, Science Direct, Springer Link und Web of Science ausgewertet. Die Informationen zu Autoren, Zitationszahlen und Publikationsorten sind besonders wichtig, da sie einen ersten Einblick in die Studien geben können. Daher wäre ein Tool, das solche bibliografischen Informationen aus den digitalen Bibliotheken erfasst und die Studien auf der Grundlage definierter Qualitätsmetriken bewertet, sicherlich von Vorteil, um den Prozess zu beschleunigen. Für eine genaue Bewertung könnte der Ansatz jedoch auf eine eingehende Volltextuntersuchung erweitert werden. Wir glauben, dass die Entwicklung einer solchen Strategie für Forscher, die Literaturanalysen durchführen, insbesondere für Software-Ingenieure, oder für jeden anderen Forschungsbereich sehr nützlich wäre.
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Todays's software systems are getting more complex every day and contain an increasing number of configuration options to customize their behavior. Developers of these highly-configurable systems face the challenge of finding faults within the variable source code and maintaining it without introducing new ones.

In order to understand variable source code of even medium-sized systems developers have to rely on multiple analysis techniques. However, current analysis techniques often do not scale well with the
number of configuration options or utilize heuristics which lead to results that are less reliable.

We propose an alternative approach for analyzing highly-configurable systems based on graph theory.

Both variability models, which describe a system's configuration options and their interdependencies, and variable source code can be represented by graph-like data structures.

Therefore, we want to introduce novel analysis techniques based on well-known graph algorithms and evaluate them regrading their result quality and performance during runtime.

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Cloud-Speicherlösungen werden von vielen großen Anbietern wie Google, Amazon und IBM usw. angeboten. Der Bedarf an Cloud-Speichern wurde durch die Erzeugung von Big Data in fast jedem Unternehmen ausgelöst. Die größte Hürde bei der Auslagerung von Daten an Cloud Data-Anbieter sind die Sicherheitsbedenken der Dateneigentümer. Diese Sicherheitsbedenken sind zum Stolperstein bei der groß angelegten Einführung von Cloud-Datenbanken von Drittanbietern geworden. Der Schwerpunkt dieses Dissertationsprojekts ist es, einen umfassenden Rahmen für die Sicherheit ausgelagerter Daten in nicht vertrauenswürdigen Clouds zu schaffen. Dieser Rahmen umfasst die verschlüsselte Speicherung in Cloud-Datenbanken, den sicheren Datenzugriff, den Schutz des Datenzugriffs und die Authentizität der gespeicherten Daten in der Cloud. Dieser Sicherheitsrahmen wird auf Hadoop-basierten Open-Source-Projekten beruhen.
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Satisfying the performance needs of tomorrow typically implies using modern processor capabilities (such as single instruction, multiple data) and co-processors (such as graphics processing units) to accelerate database operations. Algorithms are typically hand-tuned to the underlying (co-)processors. This solution is error-prone, introduces high implementation and maintenance cost and is not portable to other (co-)processors. To this end, we argue for a combination of database research with modern software-engineering approaches, such as feature-oriented software development (FOSD). Thus, the goal of this project is to generate optimized database algorithms tailored to the underlying (co-)processors from a common code base. With this, we maximize performance while minimizing implementation and maintenance effort in databases on new hardware. Project milestones: 

• Creating a feature model: Arising from heterogeneous processor capabilities, promising capabilities have to be identified and structured to develop a comprehensive feature model. This includes fine-grained features that exploit the processor capabilities of each device.
• Annotative vs. compositional FOSD approaches: Both approaches have known benefits and drawbacks. To have a suitable mechanism to construct hardware-tailored database algorithms using FOSD, we have to evaluate which of these two approaches is the best for our scenario.
• Mapping features to code: Arising from the feature model, possible code snippets to implement a feature have to be identified.
• Performance evaluation: To validate our solution and derive rules for processor allocation and algorithm selection, we have to perform an evaluation of our algorithms.

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Software product lines are families of related software systems that are developed by taking variability into account during the complete development process. In model-based refinement methods (e.g., ASM, Event-B, Z, VDM), systems are developed by stepwise refinement of an abstract, formal model.

In this project, we develop concepts to combine model-based refinement methods and software product lines. On the one hand, this combination aims to improve the cost-effectiveness of applying formal methods by taking advantage of the high degree of reuse provided by software product lines. On the other hand, it helps to handle the complexity of product lines by providing means to detect defects on a high level of abstraction, early in the development process.

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Software-Produktlinien fördern die strategische Wiederverwendung von Software und den systematischen Umgang mit Variabilität. In der Praxis werden Wiederverwendung und Variabilität jedoch häufig ad hoc realisiert, indem Artefakte kopiert und angepasst werden (der Clone-and-Own-Ansatz). Aufgrund mangelnder Automatisierung ist die Übertragung von Änderungen (z.B. Fehlerbeseitigungen, Performance-Verbesserungen) auf mehrere geklonte Produktvarianten sowie der Austausch von Funktionalität zwischen Varianten zeitaufwendig und fehleranfällig.

Zur Lösung schlagen wir die schrittweise Überführung geklonter Produktvarianten in eine kompositionale Software-Produktlinie (SPL) vor. Die Varianten werden zunächst unverändert in eine initiale SPL integriert. Anschließend wird diese SPL mittels kleiner, Semantik-erhaltender Schritte in eine gut strukturierte, modulare Ziel-SPL transformiert. Ein derartiges Vorgehen bietet gegenüber existierenden Ansätzen zur Überführung von Produktvarianten in SPLs folgende Vorteile:

1) Die SPL kann unmittelbar produktiv eingesetzt werden. Bisher waren lange Produktionsstopps erforderlich, da die Überführung nicht unterbrochen werden konnte.

2) Der kompositionale Implementierungsansatz begünstigt die Wartbarkeit. Die Probleme der in der Praxis verbreiteten annotativen SPL-Implementierungsansätze (u. a. wenig modularer, schlecht verständlicher Programm-Code) werden vermieden.

3) Die Semantik-Erhaltung der ursprünglichen Varianten wird garantiert.

Kernziel unseres Projekts ist die Erforschung Varianten-erhaltender Refactorings. Darunter verstehen wir konsistente Transformationen auf Modell- und Implementierungsebene, die Semantik-erhaltend bezüglich aller möglichen Produkte der SPL sind. Diese Refactorings werden wir mit Code-Clone-Erkennung kombinieren, um den Grad der Wiederverwendung schrittweise zu erhöhen und somit den Wartungsaufwand und die zukünftige Defektrate zu senken. Zudem werden wir Feature-Lokalisierungstechniken in multiplen Produktvarianten erforschen. In Verbindung mit Varianten-erhaltendem Refactoring ermöglichen diese Techniken die schrittweise Feature-orientierte Extraktion von Funktionalität aus multiplen Produktvarianten. Durch Komposition der extrahierten Features können nicht nur die ursprünglichen Varianten rekonstruiert werden. Es werden darüber hinaus neue Varianten möglich, sodass noch gezielter auf Anforderungen reagiert werden kann.

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Auf dem heutigen wettbewerbsorientierten Markt müssen die Unternehmen die einzigartigen und besonderen Bedürfnisse ihrer Kunden verstehen. Software-Produktlinien ermöglichen es der Industrie, individuelle Produkte für jeden Kunden zu erstellen, indem sie eine Reihe von voneinander abhängigen Funktionen bereitstellen, die zu personalisierten Produkten konfiguriert werden können. Da die meisten Funktionen jedoch voneinander abhängig sind, müssen die Benutzer die Auswirkungen ihrer schrittweisen Entscheidungen verstehen, um die am besten geeignete Wahl zu treffen. Daher ist insbesondere bei großen Merkmalsmodellen eine spezielle Unterstützung erforderlich, um den Benutzer bei der Personalisierung gültiger Produkte zu unterstützen. In diesem Projekt zielen wir auf die Verwendung von Empfehlungssystemen und suchbasierten Software-Engineering-Techniken ab, um den Produktkonfigurationsprozess in großen und komplexen Produktlinien zu bewältigen.
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Die vollständige Prüfung aller Produkte einer Software-Produktlinie (SPL) ist eine schwierige Aufgabe, da die Zahl der Produkte explosionsartig ansteigt. Kombinatorische Interaktionstests sind eine Technik zur Reduzierung der Anzahl der zu testenden Produkte. In diesem Projekt zielen wir darauf ab, mehrere und möglicherweise widersprüchliche Ziele während des Testprozesses von SPL zu behandeln.
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Deutsche Forschungsorganisationen sind zunehmend an herausragenden südostasiatischen Einrichtungen als Kooperationspartner in den Bereichen Bildung und Forschung interessiert. Bilaterales Know-how, Technologietransfer und Personalaustausch sowie die sich daraus ergebenden Möglichkeiten der Zusammenarbeit sind forschungs- und wirtschaftsstrategisch wichtig. Daher wird im Projekt "SEAR DE Thailand" unter Federführung der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg (OvGU) in Kooperation mit dem Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung (IFF) und der National Science and Technology Development Agency (NSTDA) in Thailand der Aufbau einer gemeinsamen Forschungsstruktur im Bereich des Digital Engineering verfolgt.
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Genome analysis is an important method to improve disease detection and treatment. The introduction of next generation sequencing techniques allows to generate genome data for genome analysis in less time and at reasonable cost. In order to provide fast and reliable genome analysis, despite ever increasing amounts of genome data, genome data management and analysis techniques must also improve. In this project, we develop concepts and approaches to use modern database management systems (e.g., column-oriented, in-memory database management systems) for genome analysis. Project's scope:

• Identification and evaluation of genome analysis use cases suitable for database support
• Development of data management concepts for genome analysis using modern database technology with regard to chosen use cases and data management aspects such as data integration, data integrity, data provenance, data security
• Development of efficient data structures for querying and processing genome data in databases for defined use cases
• Exploiting modern hardware capabilities for genome data processing

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Die Verwendung von Produktlinientechnologie, wie sie beispielsweise in der Automobilbranche seit Jahrzehnten erfolgreich eingesetzt wird, bietet enormes Potential um die Softwareentwicklung zu revolutionieren. Angelehnt an die Wiederverwendung von Motortypen, die mit verschiedenen Karosserien eines Automobilherstellers kombiniert werden können, ermöglichen Softwareproduktlinien die Erstellung von maßgeschneiderten Softwareprodukten auf der Basis gemeinsamer Softwarebestandteile. Ziel des Projektes NaVaS ist es daher, die Entwicklung von Softwareprodukten auf der Basis von Softwareproduktlinien zu vereinfachen und somit die Etablierung dieser Entwicklungstechnologie voranzutreiben.

Kernarbeit des Projektes
Zur Unterstützung der Entwicklung von Softwareproduktlinien wird im Projekt NaVaS eine Softwareentwicklungsumgebung zur Erstellung von Produktlinien entwickelt. Diese basiert auf einem bereits bestehenden Forschungsdemonstrator und wird sowohl funktional und auch aus Anwendersicht den Anforderungen im kommerziellen Gewerbe und der Forschung angepasst. Hierbei werden langjährige Erfahrung bei der Entwicklung maßgeschneiderter Software seitens der METOP GmbH und der Erforschung alternativer Technologien seitens der Universität Magdeburg verschmolzen und deren Praktikabilität mit Hilfe von geeigneten assoziierten Partnern aus Industrie und Forschung sichergestellt. Die Bereitstellung einer Entwicklungsumgebung für Softwareproduktlinien, entsprechend des Forschungsdemonstrators, eröffnet somit neue Möglichkeiten. Entwicklungszeiten würden sich stark verkürzen und damit Produkte schneller am Markt verfügbar sein. Durch den zusätzlich geringeren Wartungsaufwand könnten weitere Kosten eingespart werden.

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In diesem Projekt konzentrieren wir uns auf die Forschung und Entwicklung von Werkzeugen und Sprachen für Software-Produktlinien. Unsere Forschung konzentriert sich auf die Benutzerfreundlichkeit, Flexibilität und Komplexität der aktuellen Ansätze. Die Forschung umfasst Werkzeuge wie FeatureHouse, FeatureIDE, CIDE, FeatureC++, Aspectual Mixin Layers, Refactoring Feature Modules, und Formalisierung von Sprachkonzepten. Die Forschung konzentriert sich auf die Ideen der funktionsorientierten Programmierung und erforscht die Grenzen zu anderen Entwicklungsparadigmen, einschließlich Typsystemen, Refactorings, Entwurfsmustern, aspektorientierter Programmierung, generativer Programmierung, modellgesteuerter Architekturen, serviceorientierter Architekturen und mehr.

• FeatureIDE: Ein erweiterbarer Rahmen für die funktionsorientierte Softwareentwicklung
• SPL2go: Ein Katalog öffentlich verfügbarer Software-Produktlinien

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Die Leistungsanforderungen an Datenbanksysteme steigen ständig, und viele Forschungsarbeiten konzentrieren sich auf neue Ansätze zur Erfüllung der Leistungsanforderungen von morgen. Die GPU-Beschleunigung ist eine neu aufkommende und vielversprechende Möglichkeit, die Abfrageverarbeitung von Datenbanksystemen zu beschleunigen, indem kostengünstige Grafikprozessoren als Coprozessoren eingesetzt werden. Eine große Herausforderung besteht darin, die traditionelle Datenbankabfrageverarbeitung mit GPU-Coprocessing-Techniken und einer effizienten Planung von Datenbankoperationen in einem GPU-gesteuerten Abfrageoptimierer zu kombinieren. In diesem Projekt entwickeln wir eine hybride Abfrageverarbeitungs-Engine, die den traditionellen physikalischen Optimierungsprozess erweitert, um hybride Abfragepläne zu erzeugen und eine kostenbasierte Optimierung durchzuführen, so dass die Vorteile von CPUs und GPUs kombiniert werden. Außerdem streben wir eine von der Datenbankarchitektur und dem Datenmodell unabhängige Lösung an, um die Anwendbarkeit zu maximieren.

• HyPE-Bibliothek
[HyPE ist eine hybride Abfrageverarbeitungsmaschine, die für die automatische Auswahl von Verarbeitungseinheiten für das Coprocessing in Datenbanksystemen entwickelt wurde. Langfristiges Ziel des Projektes ist die Implementierung einer vollwertigen Query Processing Engine, die in der Lage ist, aus einem logischen Query Plan automatisch einen physischen Hybrid CPU/GPU Query Plan zu generieren und zu optimieren. Es handelt sich um einen Forschungsprototyp, der von der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg in Zusammenarbeit mit der Technischen Universität Ilmenau entwickelt wurde
• CoGaDB
[CoGaDB ist ein Prototyp eines spaltenorientierten, GPU-beschleunigten Datenbankmanagementsystems, das an der Universität Magdeburg entwickelt wurde. Sein Ziel ist es, fortschrittliche Coprocessing-Techniken für eine effektive GPU-Nutzung bei der Verarbeitung von Datenbankanfragen zu untersuchen. Es nutzt unsere hybride Query Processing Engine (HyPE) für den physikalischen Optimierungsprozess.

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Over the past decade, cloud data management systems became increasingly popular, because they provide on-demand elastic storage and large-scale data analytics in the cloud. These systems were built with the main intention of supporting scalability and availability in an easily maintainable way. However, the (self-) tuning of cloud data management systems to meet specific requirements beyond these basic properties and for possibly heterogeneous applications becomes increasingly complex. Consequently, the self-management ideal of cloud computing is still to be achieved for cloud data management. The focus of this PhD project is (self-) tuning for cloud data management clusters that are serving one of more applications with divergent workload types. It aims to achieve dynamic clustering to support workload based optimization. Our approach is based on logical clustering within a DB cluster based on different criteria such as: data, optimization goal, thresholds, and workload types.

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Software-product-line engineering has gained considerable momentum in recent years, both in industry and in academia. A software product line is a set of software products that share a common set of features. Software product lines challenge traditional analysis techniques, such as type checking, testing, and formal verification, in their quest of ensuring correctness and reliability of software. Simply creating and analyzing all products of a product line is usually not feasible, due to the potentially exponential number of valid feature combinations. Recently, researchers began to develop analysis techniques that take the distinguishing properties of software product lines into account, for example, by checking feature-related code in isolation or by exploiting variability information during analysis. The emerging field of product-line analysis techniques is both broad and diverse such that it is difficult for researchers and practitioners to understand their similarities and differences (e.g., with regard to variability awareness or scalability), which hinders systematic research and application. We classify the corpus of existing and ongoing work in this field, we compare techniques based on our classification, and we infer a research agenda. A short-term benefit of our endeavor is that our classification can guide research in product-line analysis and, to this end, make it more systematic and efficient. A long-term goal is to empower developers to choose the right analysis technique for their needs out of a pool of techniques with different strengths and weaknesses.

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Cloud storage systems are able to meet the future requirements of the Internet by using non-relational database management systems (NoSQL DBMS). NoSQL system simplifies the relational database schema and the data model to improve system performances, such as system scalability and parallel processing. However, such properties of cloud storage systems limit the implementation of some Web applications like massively multi-player online games (MMOG). In the research described here, we want to expand existing cloud storage systems in order to meet requirements of MMOG. We propose to build up a transaction layer on the cloud storage layer to offer flexible ACID levels. As a goal the transaction processing should be offered to game developers as a service. Through the use of such an ACID level model both the availability of the existing system and the data consistency during the interactivity of multi-player can be converted according to specific requirements.

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Index tuning as part of database tuning is the task of selecting and creating indexes with the goal of reducing query processing times. However, in dynamic environments with various ad-hoc queries it is difficult to identify potentially useful indexes in advance. The approach for self-tuning index cogurations developed in previous research provides a solution for continuous tuning on the level of index configurations, where configurations are a set of common index structures. In this project we investigate a novel approach, that moves the solution of the problem at hand to the level of the index structures, i.e. to create index structures which have an inherently self-optimizing structure.

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In the recent past a new research topic named provenance gained much attention. The purpose of provenance is to determine origin and derivation history of data. Thus, provenance is used, for instance, to validate and explain computation results. Due to the digitalization of previously analogue process that consume data from heterogeneous sources and increasing complexity of respective systems, it is a challenging task to validate computation results. To face this challenge there has been plenty of research resulting in solutions that allow for capturing of provenance data. These solutions cover a broad variety of approaches reaching from formal approaches defining how to capture provenance for relational databases, high-level data models for linked data in the web, to all-in-one solutions to support management of scientific work ows. However, all these approaches have in common that they are tailored for their specific use case. Consequently, provenance is considered as an integral part of these approaches that can hardly be adjusted for new user requirements or be integrated into existing systems. We envision that provenance, which highly needs to be adjusted to the needs of specific use cases, should be a cross-cutting concern that can seamlessly be integrated without interference with the original system.

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Aus der zunehmenden Verbreitung von Softwareproduktlinien resultieren Multi-Software-Produktlinien (kurz Multiproduktlinien), komplexe Softwaresysteme, die aus einer Vielzahl voneinander abhängigen Softwareproduktlinien erstellt werden. Ziel des Projektes ist die Erarbeitung von Konzepten und Methoden zur systematischen Entwicklung von Multiproduktlinien. Schwerpunkt der zweiten Projektphase ist die Verallgemeinerung entwickelter Konzepte, um Kompositionssicherheit und Interoperabilität in heterogenen Multiproduktlinien zu erreichen, die mit unterschiedlichen Programmierparadigmen und Variabilitätsmechanismen entwickelt werden. Dazu muss für alle gültigen Konfigurationen einer Multiproduktlinie sichergestellt werden, dass die Konfiguration der beteiligten Produktlinien aufeinander abgestimmt sind, so dass die von einer Produktlinie benötigte Funktionalität von einer anderen Produktlinie bereitgestellt wird (semantische Interoperabilität) und syntaktische Korrektheit z. B. von Methodenaufrufen (syntaktische Interoperabilität) garantiert wird. Ziel ist es daher, Kompositionssicherheit auf Modellebene zu erreichen, um von Implementierungsdetails zu abstrahieren, sowie Interoperabilität auf Implementierungsebene (z. B. Typsicherheit) über unterschiedliche Variabilitätsmechanismen hinweg zu garantieren. Nur so ist eine skalierende Anwendung der Produktlinientechnologie zur Entwicklung komplexer heterogener Softwaresysteme möglich.

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Die Leistungsanforderungen an Datenbanksysteme steigen ständig, und viele Forschungsarbeiten konzentrieren sich auf neue Ansätze zur Erfüllung der Leistungsanforderungen von morgen. Die GPU-Beschleunigung ist eine neu aufkommende und vielversprechende Möglichkeit, die Abfrageverarbeitung von Datenbanksystemen zu beschleunigen, indem kostengünstige Grafikprozessoren als Coprozessoren eingesetzt werden. Eine große Herausforderung ist die Kombination von traditioneller Datenbankabfrageverarbeitung mit GPU-Coprocessing-Techniken und effizientem Datenbankoperations-Scheduling in einem GPU-bewussten Abfrageoptimierer. In diesem Projekt entwickeln wir eine hybride Abfrageverarbeitungs-Engine, die den traditionellen physikalischen Optimierungsprozess erweitert, um hybride Abfragepläne zu erzeugen und eine kostenbasierte Optimierung durchzuführen, so dass die Vorteile von CPUs und GPUs kombiniert werden. Außerdem streben wir eine von der Datenbankarchitektur und dem Datenmodell unabhängige Lösung an, um die Anwendbarkeit zu maximieren.

• HyPE-Bibliothek
[HyPE ist eine hybride Abfrageverarbeitungsmaschine, die für die automatische Auswahl von Verarbeitungseinheiten für das Coprocessing in Datenbanksystemen entwickelt wurde. Langfristiges Ziel des Projektes ist die Implementierung einer vollwertigen Query Processing Engine, die in der Lage ist, aus einem logischen Query Plan automatisch einen physischen Hybrid CPU/GPU Query Plan zu generieren und zu optimieren. Es handelt sich um einen Forschungsprototyp, der von der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg in Zusammenarbeit mit der Technischen Universität Ilmenau entwickelt wurde
• CoGaDB
[CoGaDB ist ein Prototyp eines spaltenorientierten, GPU-beschleunigten Datenbankmanagementsystems, das an der Universität Magdeburg entwickelt wurde. Sein Ziel ist es, fortschrittliche Coprocessing-Techniken für eine effektive GPU-Nutzung bei der Verarbeitung von Datenbankanfragen zu untersuchen. Es nutzt unsere hybride Query Processing Engine (HyPE) für den physikalischen Optimierungsprozess.

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Konzepte zur verbesserten Operationsvorbereitung und -durchführung, als auch einer langfristigen Qualitätssicherung werden im Projekt betrachtet. Es wird ein Rahmenkonzept entwickelt, dass als Grundlage für die Entwicklung eines Daten- und Prozessmodells für den Forschungscampus mit dem Ziel einer effizienten Integration und Neuentwicklung innovativer Infrastrukturen dient. Die provenance-sensitive Speicherung und Verarbeitung medizinischer Daten liefert einen angepassten Trade Off zwischen den Anforderungen an die Speicherung und Verarbeitung der Daten in Bezug auf Nachvollziehbarkeit bzw. Reproduzierbarkeit auf der einen und den Anforderungen des Datenschutzes auf der anderen Seite.

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Die Funktionalität neuer Produkte wird durch einen zunehmenden Anteil von Software in Form von Eingebetteten Systemen erzielt. Im Zusammenwirken mit anderen funktionsbestimmenden Komponenten komplexer technischer Systeme erfordert das neue Techologien zur Beherrschung von höchster Sicherheit und Zuverlässigkeit von Produktentwicklungen. Ziel von ViERforES ist es, durch Einsatz von Virtueller und Erweiterter Realität auch nicht physikalische Produkteigenschaften sichtbar zu machen und so adäquate Methoden und Werkzeuge für das Engineering zu entwickeln.

Die Bereitstellung von Lösungen zur gesamtheitlichen Betrachtung komplexer Produkte oder Anlagen in der Entwicklung, dem Tests und während des Betriebes stellt die Informationstechnik vor große Herausforderungen. Unter anderem müssen unabhängig voneinander modellierte Komponenten in einen Gesamtkontext eingebracht werden, wofür die virtuelle oder erweiterte Realität als integrierter Arbeitsbereich nutzbar gemacht werden kann. Ziel des Teilprojektes "Interoperabilität für digitale Produkte mit eingebetteten Systemen" ist daher die Sicherstellung der Interoperabilität der beteiligten heterogenen Systeme und der von diesen verwalteten Modelle. Dies reicht von der syntaktischen (verschiedene Schnittstellen, Datenmodelle, etc.) über die semantische (Bedeutung und Zusammenhang von unterschiedlich modellierten Daten und Funktionalitäten) bis zur pragmatischen Ebene (Verwendung durch Nutzer, Unterstützung von Arbeitsabläufen, Kooperation).

In der 2. Phase sollen insbesondere die nicht-funktionale Interoperabilität zwischen Systemen sowie die Interoperabilität zwischen heterogenen Simulationssystemen betrachtet werden.

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In diesem Arbeitspaket des Teilprojekts "Vertrauenswürdige Systeme" wird die Zuverlässigkeit eingebetteter Systeme auf Quelltextebene mit Fokus auf Programmverständnis und Wartbarkeit untersucht. Es geht darum, Konzepte und Visualisierungen zur Verbesserung des Programmverständnisses zu untersuchen und zu implementieren. Ergebnis auf dieser Ebene soll eine prototypische Komponente für eine Entwicklungsumgebung sein, in der Konzepte zur optimalen Unterstützung des Programmverständnisses umgesetzt sind. Dadurch sollen z.B. Sicherheitslücken bereits auf Quelltextebene erkannt und behoben werden sowie die Wartung von Software unterstützt werden, sodass Wartungskosten gesenkt werden. Durch umfassende empirische Untersuchungen soll gezeigt werden, dass durch die umgesetzten Konzepte Gefährdungen der Security gesenkt werden können sowie die Wartung von Software veressert wird.

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Unter dem Titel Virtuelle und Erweiterte Realität für höchste Sicherheit und Zuverlässigkeit eingebetteter Systeme (ViERforES) begann ein Verbund aus universitärer und anwendungsorientierter Forschung sich den Herausforderungen zu stellen, die der verstärkte Einsatz moderner Informations- und Kommunikationstechnologien in den Anwendungsfeldern Automotive/Mobilität, Medizintechnik / Neurowissenschaften und Energiesysteme mit sich bringt.
Die Gemeinsamkeit der genannten drei Anwendungsfelder besteht darin, dass die in diesen Bereichen zu entwickelnden Produkte ihre Funktionalität durch einen wachsenden Anteil an Software realisieren. Damit die Produkte aus Deutschland weiterhin ihrem Anspruch an eine hohe Qualität und Zuverlässigkeit gerecht werden, ist es notwendig neue Methoden des Engineerings zu entwickeln. Die bisher etablierten Methoden der Produkt- und Prozessentwicklung müssen folglich auch auf das Software-Engineering erweitert werden.
Die erreichten Ergebnisse von ViERforES wurden durch den Aufbau von Demonstratoren in jedem Anwendungsfeld gezeigt. Dadurch konnten Industrieunternehmen gewonnen werden, die das Projektkonsortium in dem nun anschließenden Projekt ViERforES II verstärken. Ihre Aufgabe ist es, die anwendungsnahe Weiterentwicklung der Demonstratoren zu unterstützen, so dass die Funktionserprobung ihrer Produkte und Prozesse zukünftig in einer virtuellen Umgebung erfolgen kann.

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Das Projekt Digi-Dak widmet sich der Erforschung von Mustererkennungstechniken für Fingerspuren, welche mittels berührungsloser optischer 3D Oberflächensensortechnik erfasst werden. Das generelle Ziel ist es, eine Verbesserung/Unterstützung der kriminalistischen Forensik (Daktyloskopie) zu erzielen. Insbesondere liegt der Fokus des Projektes dabei auf potentiellen Szenarien in präventiven und forensischen Prozessen, speziell auch für die Überlagerung von Spuren oder die Altersdetektion.   Ziel des Teilprojektes Datenvorverarbeitung und Datenhaltung ist es, die erfassten (dreidimensionalen) Sensordaten aufzubereiten und so zu speichern, dass der automatisierte Prozess der Fingerspurenerfassung unterstützt bzw. verbessert wird. In diesem Rahmen werden Methoden zur effizienten Speicherung und Anfragebearbeitung von hochdimensionalen Daten erforscht. Darüber hinaus sollen Methoden und Konzepte erforscht werden, die die Beweiskraft der erfassten Fingerspuren auch nach deren Vor- bzw. Weiterverarbeitung gewährleisten.

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Data-Warehouse-Systeme werden seit einiger Zeit für Markt- und Finanzanalysen in vielen Bereichen der Wirtschaft eingesetzt. Die Anwendungsgebiete dieser Systeme erweitern sich dabei ständig, und zusätzlich steigen die zu haltenenden Datenmengen (historischer Datenbestand) immer schneller an. Da es sich oft um sehr komplexe und zeitkritische Anwendungen handelt, müssen die Analysen und Berechnungen auf den Daten immer weiter optimiert werden. Dazu allein reicht die stetig steigende Leistung von Rechner- und Serversystemen nicht aus, da die Anwendungen immer neue Anforderungen und komplexer werdende Berechnungen benötigen. Dadurch wird auch klar, daß der zeitliche und finanzielle Aufwand zum Betrieb solcher Systeme immens ist.

Im Rahmen dieses Projekts soll untersucht werden, welche Möglichkeiten existieren, bisherige Ansätze zu erweitern und neue Vorschläge in bestehende System zu integrieren um die Leistung dieser zu steigern. Um dieses Ziel zu erreichen sollen Ansätze aus dem Bereich des Self-Tunings genutzt werden, denn so können die Systeme sich autonom an ständig ändernde Rahmenbedingungen und Anforderungen anpassen. Diese Ansätze sollen durch Erweiterungen wie zum Beispiel die Unterstützung von Bitmap-Indexen verbessert werden. Weiterhin soll Bezug genommen werden auf tiefere Ebenen der Optimierung, wodurch eine physische Optimierung möglich (autonom) und erleichtert werden soll.

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This project focuses on research and development of tools and languages for software product line development. The research aims at improving usability, flexibility and complexity of current approaches. This includes tools as FeatureC++, FeatureIDE, and CIDE as well as concepts like Aspect Refinement, Aspectual Mixin Layers, and formalization of language concepts. The research centers around the ideas of feature-oriented programming and explores boundaries toward other development paradigms including design patterns, aspect-oriented programming, generative programming, model-driven architectures, service-oriented architectures and more.

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Die zunehmende Verbreitung von Softwareproduktlinien in allen Bereichen der Softwareentwicklung resultiert in komplexen Softwaresystemen, die aus einer Vielzahl von Instanzen unterschiedlicher Produktlinien erstellt werden. Beispielsweise können ein Datenbankmanagementsystem und ein Betriebssystem jeweils als Produktlinie entwickelt und ein Gesamtsystem aus Instanzen dieser Produktlinien erstellt werden. Ein solches aus mehreren voneinander abhängigen Produktlinien bestehendes System kann als Multi-Software-Produktlinie aufgefasst werden. Zur Erstellung eines konkreten Gesamtsystems werden die einzelnen Produktlinieninstanzen entsprechend der vom Nutzer gewünschten Funktionalität maßgeschneidert, müssen zusätzlich aber aufeinander abgestimmt werden, um ein funktionsfähiges Gesamtsystem zu erhalten.

Ziel dieses Projektes ist die Erarbeitung von Konzepten und Methoden zur Entwicklung von Multi-Software-Produktlinien, die aus mehreren, voneinander abhängigen Produktlinien bestehen. Dazu sollen Grundlagen zur Modellierung, Implementierung und automatisierten Komposition von Multi-Software-Produktlinien erarbeitet werden.

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Immer mehr IT-Komponenten finden den Weg in ein (Kraft)-Fahrzeug, sei es zur Steigerung des Komforts oder der Sicherheit. Die entsprechenden autarken Steuergeräte kommunizieren dabei über verschiedene Bussysteme und begründen dabei das IT-System Automobil. Durch das erhöhte Aufkommen von Kommunikation (auch über externe Schnittstellen, z.B. car-2-car) steigt sowohl das Sicherheitsrisiko/-bedürfnis als auch die zu verarbeitenden Daten.
Im Teilprojekt B3 des Forschungsprojektes COmpetence in MObility (COMO) sollen daher Konzepte für das automotive System geschaffen werden, um sowohl die Sicherheit im Auto dauerhaft zu gewaehrleisten (z.B. Abwehr gegen Angriffe auf IT-Komponenten) als auch das hohe Datenaufkommen auf effiziente Art und Weise durch Infrastruktursoftware (z.B. DBMS) zu handhaben.
Für das Datenmanagement wird dabei eine Produktlinienentwicklung angestrebt, die durch Anwendung neuer Programmiertechniken sowohl den ressourcenbedingten Einschränkungen im Automobil gerecht wird als auch die Kosten für die Neuentwicklung einzelner Komponenten durch Wiederverwendung minimiert.

Projektpartner sind Prof. J.Dittmann (AG Multimedia & Security) und Prof. G.Saake (AG Datenbanken) vom Institut für technische und betriebliche Informationssysteme (ITI) der OvGU als auch Prof. U. Jumar vom Institut für Automation und Kommunikation (ifak) der OvGU.

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Ein ganzheitliches Virtual Engineering von der Entwicklung bis hin zur Fertigung von Produkten erfordert die Verbindung unterschiedlicher ingenieurwissenschaftlicher Disziplinen bezogen auf die Betrachtungsebenen und Detaillierungsgrade in ihren Modellwelten.
Ziel dieses Teilprojektes, welches im Rahmen des COmpetence in MObility (COMO) Projektes läuft, beinhaltet die Beschreibung, Spezifikation und Entwicklung von Modell- und Schnittstellenwerkzeugen zur Verwaltung der Daten. Die Sammlung von Werkzeugen umfasst Datentransformationen, Meta-Datenbank, die Informationen über Modelle, Komponenten und das System enthält.
Damit soll ein Beitrag zur Weiterentwicklung virtueller Technologien bzw. zur Verbesserung von deren Anwendbarkeit bei Engineering- und Planungsprozessen geleistet werden.

Projektpartner des Teilprojektes sind Prof. U. Gabbert vom Institut für Mechanik (IFME) Magdeburg, Prof. R. Kaspar vom Institut für Mobile Systeme (IMS) Magdeburg und Prof. M. Schenk vom Institut für Logistik und Materialflusstechnik (ILM) Magdeburg.

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Ein ganzheitliches Virtual Engineering von der Entwicklung bis hin zur Fertigung von Produkten erfordert die Verbindung unterschiedlicher ingenieurwissenschaftlicher Disziplinen bezogen auf die Betrachtungsebenen und Detaillierungsgrade in ihren Modellwelten.
Das Teilprojekt C3, des COmpetence in MObility (COMO) Projektes, beinhaltet die Entwicklung einer Referenzdatenbank zur Verwaltung von komplexen Modellen und Abhängigkeiten, sowie die Spezifikation von Referenzdatenmodellen für den mechatronischen Entwurf, die Modellbildung und Simulation.
Das ganzheitliche Referenzdatenmodell wird verschiedenartige (u.a. mechanische, elektrische, regelungstechnische) Modelle in virtuelle Produktkomponenten integrieren. Damit soll ein Beitrag zur Weiterentwicklung virtueller Technologien bzw. zur Verbesserung von deren Anwendbarkeit bei Engineering- und Planungsprozessen geleistet werden.

Projektpartner des Teilprojektes ist Prof. M. Schenk vom Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung (IFF) Magdeburg.

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Auch moderne Informationssysteme sind noch weit davon entfernt in unserer schnell-lebigen wettbewerbsorientierten Welt flexibel zu agieren bzw. zu reagieren. Neben der einfachen und flexiblen Inbetriebnahme bzw. Anpassung von Informations- und Geschäftsdiensten muss ein Höchstmaß an Qualität und Sicherheit gewährleistet werden. Um dieses zu erreichen, fokussiert der vorliegende Antrag auf die rigorose Entwicklung von selbstadaptiven und kontext-sensitiven verteilten Informationssystemen, welche sich dynamisch zur Laufzeit weiterentwickeln. Unser Ansatz sieht die Interaktion mit der Umwelt im Mittelpunkt. Als erster Schritt, wird eine reflexive Middleware entwickelt. Die Basisebene dieser Middleware wird UML-basiert entworfen und implementiert. Die darüberliegende Metaebene steuert die Evolution des Verhaltens und der Struktur mittels eines Script-basierten Ansatzes. Weiterhin enthält sie eine Instanz, welche die Konsistenz während der Adaption überwacht. Diese reflexive Middlewarewird dann um eine domänen-spezifische Architektur erweitert. Diese ermöglicht dynamische Rekonfiguration auf Basis von Graphtransformation und -rewriting sowie die Spezifikation von Eigenschaften mittels temporaler Logiken. Die formale Konsistenzprüfung zur Laufzeit basiert auf Transformationsmodellen, welche Verhalten und Struktur auf Basis- sowie auf Metaebene adaptieren. Neben einer Machbarkeitsstudie werden die Ergebnisse in einer realen Anwendung (europäisches Verkehrskontrollsystem; UTCS) auf ihre praktische Relevanz hin überprüft.

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Data-Warehouse-Systeme werden seit einiger Zeit für Markt- und Finanzanalysen in vielen Bereichen der Wirtschaft eingesetzt. Die Anwendungsgebiete dieser Systeme erweitern sich dabei ständig, und zusätzlich steigen die zu haltenenden Datenmengen (historischer Datenbestand) immer schneller an. Da es sich oft um sehr komplexe und zeitkritische Anwendungen handelt, müssen die Analysen und Berechnungen auf den Daten immer weiter optimiert werden. Dazu allein reicht die stetig steigende Leistung von Rechner- und Serversystemen nicht aus, da die Anwendungen immer neue Anforderungen und komplexer werdende Berechnungen benötigen. Dadurch wird auch klar, daß der zeitliche und finanzielle Aufwand zum Betrieb solcher Systeme immens ist.

Im Rahmen dieses Projekts soll untersucht werden, welche Möglichkeiten existieren, bisherige Ansätze zu erweitern und neue Vorschläge in bestehende System zu integrieren um die Leistung dieser zu steigern. Um dieses Ziel zu erreichen sollen Ansätze aus dem Bereich des Self-Tunings genutzt werden, denn so können die Systeme sich autonom an ständig ändernde Rahmenbedingungen und Anforderungen anpassen. Diese Ansätze sollen durch Erweiterungen wie zum Beispiel die Unterstützung von Bitmap-Indexen verbessert werden. Weiterhin soll Bezug genommen werden auf tiefere Ebenen der Optimierung, wodurch eine physische Optimierung möglich (autonom) und erleichtert werden soll.

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This project focuses on research and development of tools and languages for software product line development. The research aims at improving usability, flexibility and complexity of current approaches. This includes tools as FeatureC++, FeatureIDE, and CIDE as well as concepts like Aspect Refinement, Aspectual Mixin Layers, and formalization of language concepts. The research centers around the ideas of feature-oriented programming and explores boundaries toward other development paradigms including design patterns, aspect-oriented programming, generative programming, model-driven architectures, service-oriented architectures and more.

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Die Funktionalität neuer Produkte wird durch einen zunehmenden Anteil von Software in Form von Eingebetteten Systemen erzielt. Im Zusammenwirken mit anderen funktionsbestimmenden Komponenten komplexer technischer Systeme erfordert das neue Techologien zur Beherrschung von höchster Sicherheit und Zuverlässigkeit von Produktentwicklungen. Ziel von VIERforES ist es, durch Einsatz von Virtueller und Erweiterter Realität auch nicht physikalische Produkteigenschaften sichtbar zu machen und so adäquate Methoden und Werkzeuge für das Engineering zu entwickeln.

Die Bereitstellung von Lösungen zur gesamtheitlichen Betrachtung komplexer Produkte oder Anlagen in der Entwicklung, dem Tests und während des Betriebes stellt die Informationstechnik vor große Herausforderungen. Unter anderem müssen unabhängig voneinander modellierte Komponenten in einen Gesamtkontext eingebracht werden, wofür die virtuelle oder erweiterte Realität als integrierter Arbeitsbereich nutzbar gemacht werden kann. Ziel des Teilprojektes "Interoperabilität für digitale Produkte mit eingebetteten Systemen" ist daher die Sicherstellung der Interoperabilität der beteiligten heterogenen Systeme und der von diesen verwalteten Modelle. Dies reicht von der syntaktischen (verschiedene Schnittstellen, Datenmodelle, etc.) über die semantische (Bedeutung und Zusammenhang von unterschiedlich modellierten Daten und Funktionalitäten) bis zur pragmatischen Ebene (Verwendung durch Nutzer, Unterstützung von Arbeitsabläufen, Kooperation).

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Aufgabe des Teilprojektes ist die Koordinierung der Zusammenarbeit der Projektleiter der Teilprojekte der Anwendungsbereiche und Querschnittthemen des Projektes VIERforES sowie Präsentation, Außendarstellung.

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Die Funktionalität neuer Produkte wird durch einen zunehmenden Anteil von Software in Form von Eingebetteten Systemen erzielt. Im Zusammenwirken mit anderen funktionsbestimmenden Komponenten komplexer technischer Systeme erfordert das neue Techologien zur Beherrschung von höchster Sicherheit und Zuverlässigkeit von Produktentwicklungen. Ziel von VIERforES ist es, durch Einsatz von Virtueller und Erweiterter Realität auch nicht physikalische Produkteigenschaften sichtbar zu machen und so adäquate Methoden und Werkzeuge für das Engineering zu entwickeln.

Ziel des Teilprojektes "Sichere Datenhaltung in eingebetteten Systemen" ist es, den Stand der Technik bezüglich Safety und Security sowie ihrer Wechselwirkungen unter dem speziellen Fokus auf eingebettete Systeme aufzuzeigen und in der Kooperation mit Kaiserslautern auf die Anwendungsgebiete abzubilden. Bedrohungen für dieses spezifische Umfeld sollen analysiert und modelliert (z.B. unter Einbeziehung bestehender Schemata wie der CERT-Taxonomie) werden und dem Anwender über Virtual Engineering greifbar gemacht werden. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Entwicklung einer Produktlinie für sichere Datenhaltung in eingebetteten Systemen und Konzepte für die Verfügbarkeit dieser Produktlinie im Virtual Engineering.

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Indexstrukturen werden seit langer Zeit in Datenbankmanagementsystemen eingesetzt, um bei grösen Datenmengen den Zugriff auf Datenobjekte zu beschleunigen. Dabei werden Datenräume in der Regel gleichmäßig indexiert, um möglichst konstante Zugriffskosten zu erzielen. Weiterhin sind die Indexstrukturen dafür optimiert, den gesamten Datenbereich zu beschreiben, wodurch in der Regel große Indexinstanzen entstehen. Im Rahmen dieses Projektes wird untersucht, welche Möglichkeiten existieren, um Indexe im Rahmen eines Self-Tuning besser an aktuelle Anforderungen eines Systems anzupassen. Im Gegensatz zur parallel betriebenen Forschungen an Indexkonfigurationen sollen hierbei die Indexe selber adaptiv sein, indem sie sich an das Lastverhalten in Form von Zugriffen auf bestimmte Datenbereiche selbständig anpassen. Resultierende Indexstrukturen müssen  dementsprechend nicht mehr höhenbalanciert sein und können gegebenenfalls dünnbesetzt sein oder den Datenraum nur partiell überdecken.

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Die Einsatzbereiche von Rechensystemen werden immer vielfältiger. Mikroprozessoren finden sich heute bereits in jedem Automobil, jedem Flugzeug und selbst in Küchengeräten undWaschmaschinen. Aktuelle Entwicklungen wie "Ambient Intelligence", "Ubiquitous Computing" und "Pervasive Computing" werden diesen Trend noch verstärken.Häufig benötigen auch derartige "eingebettete" Rechensysteme Infrastruktursoftware zur Datenhaltung, die vieles mit klassischen Datenhaltungssysteme (DBMS), die üblicherweise im Großrechner und PC Bereich eingesetzt werden, gemein hat. Allerdings verhindern dieHeterogenität der Hardware, die teilweise extremen Ressourcenbeschränkungen (die Mehrzahl der eingebetteten Rechensysteme arbeitet noch immer mit 8-Bit Mikroprozessortechnik) unddie unterschiedlichen Anforderungen der häufig sehr speziellen Anwendungsprogramme den Einsatz von Standardlösungen. Die Entwickler reagieren auf dieses Problem in der Regel mit Eigenentwicklungen, so dass das Rad sprichwörtlich immer wieder neu erfunden wird.Das Ziel dieses Vorhabens ist es, Methoden und Werkzeuge zu evaluieren und zu verfeinern, die für den Bau anwendungsspezifisch konfigurierbarer DBMS zielführend sind. Derartige Techniken könnten durch Wiederverwendung Entwicklungskosten reduzieren, ohne auf der anderen Seite die Hardwarekosten zu erhöhen. Neben der Konstruktion von DBMS Familien soll dabei auch die Analyse von Anwendungen betrachtet werden, um so den Aufwand für die Konfigurierung derpassenden DBMS Variante durch Automatisierung zu minimieren.Die aus dem Projekt gewonnenen Erkenntnisse sind über die Domäne der eingebetteten DBMS hinaus von Wert, da allgemeine Methoden und Werkzeuge zur Erstellung von Software-Produktlinien entwickelt und bewertet werden. Durch die Anforderungen an Skalierbarkeit und Effizienz sowie die Komplexität und semantische Ausdruckskraftverwendeter Anfragesprachen wie SQL sind eingebettete DBMS zu diesem Zweck ein ideales Experimentierfeld.Das Vorhaben wird in enger Zusammenarbeit zwischen Forschern aus dem Datenbankumfeld und dem Bereich der eingebetteten Systemsoftware durchgeführt. Bestehende Erfahrungen mit Programmfamilien und passenden Implementierungstechniken, die im Bereich eingebetteter Betriebssysteme gesammelt wurden, werden dabei mit Expertenwissen über die Datenbankdomäne vereint.

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Auch moderne Informationssysteme sind noch weit davon entfernt in unserer schnell-lebigen wettbewerbsorientierten Welt flexibel zu agieren bzw. zu reagieren. Neben der einfachen und flexiblen Inbetriebnahme bzw. Anpassung von Informations- und Geschäftsdiensten muss ein Höchstmaß an Qualität und Sicherheit gewährleistet werden. Um dieses zu erreichen, fokussiert der vorliegende Antrag auf die rigorose Entwicklung von selbstadaptiven und kontext-sensitiven verteilten Informationssystemen, welche sich dynamisch zur Laufzeit weiterentwickeln. Unser Ansatz sieht die Interaktion mit der Umwelt im Mittelpunkt. Als erster Schritt, wird eine reflexive Middleware entwickelt. Die Basisebene dieser Middleware wird UML-basiert entworfen und implementiert. Die darüberliegende Metaebene steuert die Evolution des Verhaltens und der Struktur mittels eines Script-basierten Ansatzes. Weiterhin enthält sie eine Instanz, welche die Konsistenz während der Adaption überwacht. Diese reflexive Middlewarewird dann um eine domänen-spezifische Architektur erweitert. Diese ermöglicht dynamische Rekonfiguration auf Basis von Graphtransformation und -rewriting sowie die Spezifikation von Eigenschaften mittels temporaler Logiken. Die formale Konsistenzprüfung zur Laufzeit basiert auf Transformationsmodellen, welche Verhalten und Struktur auf Basis- sowie auf Metaebene adaptieren. Neben einer Machbarkeitsstudie werden die Ergebnisse in einer realen Anwendung (europäisches Verkehrskontrollsystem; UTCS) auf ihre praktische Relevanz hin überprüft.

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Ein ganzheitliches Virtual Engineering von der Entwicklung bis hin zur Fertigung von Produkten erfordert die Verbindung unterschiedlicher ingenieurwissenschaftlicher Disziplinen bezogen auf die Betrachtungsebenen und Detaillierungsgrade in ihren Modellwelten. Als vorteilhaft hat sich in diesem Zusammenhang die Verwendung von Modellkomponenten erwiesen, die sich an dem Modul- und Schnittstellenkonzept der Produkte orientieren. Die hierfür benötigten ingenieurwissenschaftlichen Grundlagen und Modellierungskonzepte sollen im Rahmen dieses interdisziplinären Projektes erarbeitet und anhand einer prototypischen Softwareplattform zur Unterstützung der Produktentstehungsprozesse erprobt werden. Damit soll ein Beitrag zur Weiterentwicklung virtueller Technologien bzw. zur Verbesserung von deren Anwendbarkeit bei Engineering- und Planungsprozessen geleistet werden. Projektpartner sind Prof. R. Kasper vom Institut für Mobile Systeme der OvGU Magdeburg, Prof. U. Gabbert vom Institut für Mechanik der OvGU Magdeburg sowie Prof. M. Schenk vom Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung (IFF) Magdeburg.

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Indexstrukturen werden seit langer Zeit in Datenbankmanagementsystemen eingesetzt, um bei grösen Datenmengen den Zugriff auf Datenobjekte zu beschleunigen. Dabei werden Datenräume in der Regel gleichmäßig indexiert, um möglichst konstante Zugriffskosten zu erzielen. Weiterhin sind die Indexstrukturen dafür optimiert, den gesamten Datenbereich zu beschreiben, wodurch in der Regel große Indexinstanzen entstehen. Im Rahmen dieses Projektes wird untersucht, welche Möglichkeiten existieren, um Indexe im Rahmen eines Self-Tuning besser an aktuelle Anforderungen eines Systems anzupassen. Im Gegensatz zur parallel betriebenen Forschungen an Indexkonfigurationen sollen hierbei die Indexe selber adaptiv sein, indem sie sich an das Lastverhalten in Form von Zugriffen auf bestimmte Datenbereiche selbständig anpassen. Resultierende Indexstrukturen müssen  dementsprechend nicht mehr höhenbalanciert sein und können gegebenenfalls dünnbesetzt sein oder den Datenraum nur partiell überdecken.

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Produktlinientechnologien bzw. Domain Engineering stellen wichtige Methoden zur Erstellung von wiederverwendbarer, konfigurierbarer und beherrschbarer Software dar. Ziel des Projektes ist die durchgehende Unterstützung des Produktlinien bzw. Domain Engineering Prozesses. Im Moment gibt es eine Vielzahl von Methoden und Werkzeugen zur Unterstützung der einzelnen Phasen des Domain Engineering (Analyse, Entwurf, Implementierung, Konfigurierung). Allerdings besteht zwischen diesen oftmals keinerlei Zusammenhang. Dadurch können nicht alle Informationen einer Phase in eine folgende übernommen werden und gehen somit verloren. Diese Informationen fehlen bei späteren Erweiterungen, Anpassungen und Wartungsarbeiten. Deshalb m"ussen viele einmal spezifizierte Eigenschaften der zu erstellenden Software mehrmals neu eingegeben bzw. implementiert oder spezifiziert werden. Des Weiteren wird in diesem Projekt FeatureC++, eine merkmalsorientierte Erweiterung zu C++, entwickelt. Die Idee auch für die Anwendungsentwicklung mit C++ eine Sprachunterstützung  anzubieten (Hierher nur Java mit AHEAD). Weiterhin soll damit gezeigt werden, das die Entwicklungsumgebung sowie der Entwicklungsprozess unabhängig von einer Sprache (AHEAD – Java, FeatureC++ – C++) oder speziellen Werkzeugen ist. Der Prozess und die Werkzeuge folgen lediglich dem Paradigma der Merkmalsorientierung.

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Die Einsatzbereiche von Rechensystemen werden immer vielfältiger. Mikroprozessoren finden sich heute bereits in jedem Automobil, jedem Flugzeug und selbst in Waschmaschinen. Aktuelle Entwicklungen wie "Ubiquitous Computing" und "Pervasive Computing" werden diesen Trend noch verstärken. Häufig benötigen auch derartige "eingebettete" Rechensysteme Infrastruktursoftware zur Datenhaltung, die vieles mit klassischer Datenhaltung in DBMS gemein haben. Allerdings verhindern die Heterogenität der Hardware, die teilweise extremen Ressourcenbeschränkungen und die unterschiedlichen Anforderungen der häufig sehr speziellen Anwendungsprogramme den Einsatz von Standardlösungen. Um zu verhindern, dass Entwickler darauf mit Eigenentwicklungen reagieren bedarf es spezieller anpassbarer DBMS für die Anwendungsdomäne der eingebetteten Systeme. Das Ziel dieses Vorhabens ist es, Methoden und Werkzeuge zu evaluieren und zu verfeinern, die für den Bau anwendungsspezifisch konfigurierbarer DBMS zielführend sind. Dabei soll neben der Konstruktion der DBMS Familie auch die Analyse von Anwendungen betrachtet werden, um so den Aufwand f"ur die Konfigurierung der passenden DBMS Variante durch Automatisierung zu minimieren.

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Bei der Suche in Bilddatenbanken ohne textuelle Annotationen ist man von automatisch extrahierten Metadaten abhängig. Beim Relevance-Feedback erfolgt die Suche interaktiv auf den extrahierten Daten. Bei den extrahierten Daten handelt es sich um Merkmalen wie Farbe und Form. Diese so genannten low-level-Merkmale können ein gesuchtes Bild nur vage beschrieben. Daher entspricht die Ergebnismenge einer Anfrage auf diesem Datenraum in der Regel nicht genau den Vorstellungen des Nutzers.Durch mehrere iterative Schritte während eines Anfrageprozesses kann die menschliche Beurteilung mit in die Anfrageausführung einbezogen werden. Bei einer unbefriedigenden Ergebnismenge gibt es mehrere Verfahren, bei denen durch iterative Anfrageformulierung eine Verbesserung der Ergebnismenge erreicht werden kann. Ein Beispiel wäre die Bewertung der Ergebnismenge durch den Nutzer. Die bewertete Anfrage wird als neue Anfrage an das System geschickt. Eine benutzerorientierte Unterstüzung bei der Iteration ist durch eine geeignete Präsentation der Ergebnismenge möglich.

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Die Behandlung von Diskrepanzen in Daten ist immer noch eine große Herausforderung und zum Beispiel relevant zur Beseitigung von Duplikaten aus semantisch überlappenden Datenquellen als auch zur Verbindung komplementärer Daten aus verschiedenen Quellen. Entsprechende Operationen können meist nicht nur auf Wertegleichheit basieren, da nur in wenigen Fällen über Systemgrenzen hinweg gültige Identifikatoren existieren.Die Verwendung weiterer Attributwerte ist problematisch, da fehlerhafte Daten und unterschiedliche Darstellungsweisen ein häufiges Problem in diesem Kontext sind. Deshalb müssen solche Operation auf der Ähnlichkeit von Datenobjekten und -werten basieren.Dieser Probleme wird sich in dem Promotionsprojekt von Herr Eike Schallehn angenommen, indem ähnlichkeitsbasierte Operationen entsprechend einem leichtgewichtigen, generischen Rahmen bereitgestellt werden. Die ähnlichkeitsbasierte Selektion, der Verbund und die Gruppierung werden bezüglich ihrer allgemeinen Semantik und besonderer Aspekte der zugrunde liegenden Ähnlichkeitsrelationen diskutiert. Entsprechende Algorithmen für die Datenbearbeitung werden für materialisierte und virtuelle Datenintegrationsszenarien beschrieben. Implementierungen werden vorgestellt und bezüglich der Anwendbarkeit und Effizienz der vorgestellten Ansätze evaluiert.

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Für die Suche in Multimedia-Datenbanksystemen müssen neben exakten  Ergebnissen auch solche einbezogen werden, die der gewünschten Information  möglichst nahe kommen, d.h. ähnlich sind. Eine Anfrage könnte etwa sein,  in einer Bilddatenbank die Bilder zu finden, die möglichst ähnlich zu  einem bestimmten Vorgabebild sind. Die "Ähnlichkeit" wird jedoch von  verschiedenen Faktoren, wie der subjektiven Einschätzung des Nutzers und   der Gewichtung von Teilanfragen beeinflusst. Da solche Faktoren allgemein  nicht durch ein System vorhersagbar sind, ist es notwendig, sie in die Anfragesprache des Systems zu integrieren. Dabei eignet sich zur Anfrageformulierung eine kalkülbasierte QBE-Sprache aufgrund des  deklarativen Charakters für den Anwender. Für die Anfrageverarbeitung   durch den Computer hingegegen eignet sich eine algebrabasierte Sprache  besser.Die aus deklarativen Nutzeranfragen erzeugten Algebraausdrücke stellen im  Allgemeinen nicht die bestmögliche Berechnungsvorschrift dar, so dass eine  Optimierung sinnvoll bzw. notwendig ist. Eine besondere Berücksichtigung  bei der Optimierung verlangt dabei die Behandlung der in die Sprache  eingebetteten Ähnlichkeitswerte.

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Das langfristige Ziel ist die Erforschung der Nutzung von Datenbankkonzepten zur Verwaltung von Multimedia-Daten. Der Schwerpunkt liegt auf Methoden und Werkzeugen zur Suche nach Multimedia-Daten. Wichtige Forschungsergebnisse sollen dabei anhand von Prototypen validiert und demonstriert werden.Die Suche nach Multimedia-Daten erfordert die Spezifikation von Anfragen, welche durch den Forschungsschwerpunkt "Gewichten von Anfragen" abgedeckt wird. Dazu wurde die Anfragesprache WS-QBE entwickelt, welche eine QBE-ähnliche Anfragespezifikation von Ähnlichkeitsanfragen erlaubt. WS-QBE-Anfragen werden über eine Kalkülsprache in eine Ähnlichkeitsalgebra überführt, in der eine Optimierung und anschließend die Ergebnisberechnung ausgeführt wird. Zum effizienten Finden von Ergebnissen sind hochdimensionale Indexstrukturen notwendig. Oft kann ein Anfrageergebnis nur mittels mehrerer Anfrage-Iterationen gefunden werden. Dazu werden Konzepte des Relevance Feedbacks verwendet.

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Data mining auf gorßen relationalen Datenbanken hat an popularität gewonnen und seine Besonderheiten sind wohl bekannt.Die Perfomance von SQL gestütztes Data Mining fällt bekannterweise hinter spezialisierten Implementationen zurück.

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Viele Benutzer und Applikationen benötigen die Integration von semi-strukturierten Daten aus autonomen, heterogenenen Web-Datenquellen. In den letzten Jahren entstanden Mediator-Systeme, die Domain-Knowledge in Form von Ontologien oder Vokabularen benutzen, um das Problem der strukturellen Heterogenität zu lösen. Allerdings haben viele Anwender nicht das notwendige Wissen über Daten und deren Struktur sowie über die Anfragesprache, um diese Daten sinnvoll zu nutzen. Somit ist es notwendig einfach zu benutzende Anfrageschnittstellen, d.h. Keyword-Suche und Browsing, bereitzustellen.Das Ziel des Projektes ist eine indexbasierte Realisierung von Keyword-Suchen in konzeptbasierten Mediatorsystemen. Um globale Anfragen effizient auszuführen, wird ein Index auf der globalen Ebene aus Anfrageergebnissen aufgebaut und aktuell gehalten. Zusätzlich sollen neben Stichwortanfragen auch Stringähnlichkeitsoperationen unterstützt werden.

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Ein Hauptmittel zum Tuning von Datenbanken ist das Anlegen von Indexen zur Beschleunigung der Ausführung einer Vielzahl von Operationen. Jedoch ist das Anlegen der geeigneten Indexe eine schwierige Aufgabe, die genaues Wissen über die Nutzung der Daten und die Arbeitsweise des jeweiligen Datenbankmanagementsystems voraussetzt. Zur Unterstützung dieser Aufgabe wurden in den letzten Jahren von den DBMS-Herstellern Werkzeuge entwickelt, die zum Beispiel typische Anfragen oder Anfrage-Logs analysieren und eine statische Empfehlung für eine Indexkonfiguration ableiten.In der Praxis existieren Datenbanken aber in einem sehr dynamischen Umfeld, wo sich neben typischen Nutzungsprofilen (Anfragen) auch die Daten selber und ebenfalls zur Verfügung stehenden Systemressourcen permanent ändern. Im Rahmen dieses Projektes wird untersucht, wie basierend auf einer kontinuierlichen Analyse des Systems und seiner Nutzung automatisch die aktuelle Indexkonfiguration an sich ändernde Anforderungen angepasst werden kann.

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Informationssystemen mit mobilen Klienten müssen die Restriktionen bei Hardware (leichtgewichtige Endgeräte), Energieversorgung (meist Akkumulatoren) und Netzwerknutzung (Kosten, Geschwindigkeiten, Verfügbarkeit) kompensieren. Oftmals kommen hierbei Techniken zum  Einsatz, welche Daten redundant auf dem Mobilgerät speichern. Das Spektrum reicht hierbei von Caching über Hoarding bis hin zur Replikation. Sie unterscheiden sich im Wesentlichen durch das Vorgehen, wie der Nutzer Einfluss auf die zwischenzuspeichernden Daten  nehmen kann. Beim Caching, insbesondere beim semantischen Caching, werden Anfrageergebnisse gepuffert und bei neuen Anfragen gegebenenfalls wiederverwendet. Hoarding-Techniken versuchen vorauszuahnen, welche Daten dem Nutzer eines Mobilgerätes später von Nutzen sein können. Replikationsverfahren erlauben ein gezieltes Anfordern von Daten. Bei allen drei Ansätzen wird jedoch eine künstliche Redundanz der Serverdaten erzeugt, die bei Änderungen zu Inkonsistenzen führt. Daher müssen sowohl Klient, als auch Server konsistenzsichernde    Maßnahmen unterstützen. Im Rahmen dieses Projektes wird daher untersucht, wie ein solcher Abgleich, abhängig vom gewählten  Zwischenspeicherungsansatz erfolgen kann.

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Das langfristige Ziel ist die Erforschung der Nutzung von Datenbankkonzepten zur Verwaltung von Multimedia-Daten. Der Schwerpunkt liegt auf Methoden und Werkzeugen zur Suche nach Multimedia-Daten. Wichtige Forschungsergebnisse sollen dabei anhand von Prototypen validiert und demonstriert werden.Die Suche nach Multimedia-Daten erfordert die Spezifikation von Anfragen, welche durch den Forschungsschwerpunkt "Gewichten von Anfragen" abgedeckt wird. Dazu wurde die Anfragesprache WS-QBE entwickelt, welche eine QBE-ähnliche Anfragespezifikation von Ähnlichkeitsanfragen erlaubt. WS-QBE-Anfragen werden über eine Kalkülsprache in eine Ähnlichkeitsalgebra überführt, in der eine Optimierung und anschließend die Ergebnisberechnung ausgeführt wird. Zum effizienten Finden von Ergebnissen sind hochdimensionale Indexstrukturen notwendig. Oft kann ein Anfrageergebnis nur mittels mehrerer Anfrage-Iterationen gefunden werden. Dazu werden Konzepte des Relevance Feedbacks verwendet.

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Im Kontext der globalen Vernetzung gewinnen verteilte Systeme immer mehr an Bedeutung. Sie durchdringen immer mehr Bereiche des alltäglichen Lebens undmüssen immer flexibler auf äußere Einflüsse reagieren bzw. hinsichtlich dieser angepasst werden. Ziel dieses Promotionsvorhabens ist der wachsenden Komplexität dieser Systeme unter Beachtung des immer breiter werdenden Spektrums von potentiellen Anwendungen und Zielplattformen mittels moderner softwaretechnischer Methoden zu begegnen. Hierbei werden vor allem Aspektorientierte, Generative sowie Merkmalsorientierte Programmierung hinsichtlich Anpassbarkeit, Widerverwendbarkeit und Erweiterbarkeit von verteilten Systemen, ohne die Verständlichkeit und Wartbarkeit einzuschränken, untersucht. In diesem Rahmen wurden und werden außerdem neue Methoden wie konfigurierbares Binden, die kombinierte Anwendung der genannten Sprachparadigmen oder eine visuelle Werkzeugunterstützung entwickelt. Neben dieser statischen Sicht liegt der Fokus außerdem auf der dynamischen Anpassung von verteilten Systemen zur Laufzeit. In diesem Zusammenhang werden auf softwaretechnischer Ebene reflexive Architekturen und dynamisches Aspektweben untersucht. Auf konzeptioneller Ebene wird ein Zusammenhang zwischen Komplexitätsforschung, Kybernetik und selbst-organisierenden adaptiven dezentral-verteilten Systemen hergestellt.

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Moderne Kommunikationsnetze mit mobilem, drahtlosem Zugang eröffnen eine Vielzahl neuer Anwendungsgebiete. Die Mobilität der Endgeräte sowie die Ausdehnung der Netzwerke erfordern eine verteilte und redundante Verwaltung sowohl der Managementdaten als auch der eigentlichen Nutzdaten, um einen reibungslosen Betrieb sowie einen effizienten und kostengünstigen Zugriff zu gewährleisten. Daraus resultiert jedoch gleichzeitig auch die Notwendigkeit einer konsistenten Aktualisierung der einzelnen Kopien der Daten. Erschwert wird dies gleichzeitig durch die Heterogenität der Netze und der darauf aufbauenden Systemdienste, die durch die Vielfalt von Technologien und Betreibern bedingt ist. Gegenstand dieses Projektes sind daher Problemstellungen der Datenhaltung in heterogenen, mobilen Netzen. Ausgehend von der Analyse konkreter Anwendungsszenarien und sich daraus ergebender Möglichkeiten werden Replikationstechniken vor allem hinsichtlich der Anpassbarkeit (Adaptivität) an veränderte Rahmenbedingungen untersucht, wie Änderungen der Netztopologie, der Verfügbarkeit einzelner Knoten oder Netzsegmente sowie Veränderungen des Verhaltens bei der Datennutzung.

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Die Ablaufsteuerung vieler ingenieurwissenschaftlicher Anwendungen kann nur unvollständig durch Software realisiert werden. Äußere Einflüsse und menschliche Interaktionen ("offene Systeme") verhindern dies. Weiterhin müssen die spezifizierten Abläufe flexibel an neue Anforderungen und Rahmenbedingungen anpaßbar sein. In Abhängigkeit von der Flexibilität der beschriebenen Prozesse müssen Ablaufbeschreibungen häufig im laufenden Betrieb angepaßt werden. Daraus ergeben sich neue Anforderungen an Softwarespezifikationen, die von klassischen Methoden der Informatik nur unvollständig abgedeckt werden. Zielstellung ist die Erstellung einer Spezifikationssprache und -methode für ingenieurwissenschaftliche Anwendungen mit  Eigenschaften wie der Verwendung einer verbreiteten Notationen, der Zuordnung von Abläufen zu Objekten, einer hierarchischn Verhaltensverfeinerung, hoher Adaptierbarkeit und Flexibilität, einer guten Analysierbarkeit sowie der Generierbarkeit operationaler Abläufe. Die Spezifikationsmethodik soll anhand der Abläufe in einer konkreten Materialflußanlage mit Hilfe von Testfällen überprüft werden. Dabei soll insbesondere die Adaptierbarkeit von Ablaufbeschreibungen im Vordergrund stehen.

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Die Lehre in der Softwaretechnik soll im Rahmen von MuSofT - Multimedia in der SoftwareTechnik durch den Einsatz neuer Medien unterstützt werden. Die Softwaretechnik zählt in den Diplomstudiengängen für Informatik und Ingenieurinformatik an Fachhochschulen und Universitäten zu den Standardbestandteilen des Curriculums, sie wird in den Studiengängen der Informatik für das Lehramt in der Sekundarstufe II gelehrt und gehört in ingenieurwissenschaftlichen Studiengängen wie Elektro- und Informationstechnik sowie Energietechnik oder Maschinenbau/Logistik zunehmend zur Grundlagenausbildung. Das Projekt MuSofT hat sich zum Ziel gesetzt, die Lehre in diesem anwendungsorientierten Zweig der Informatik durch ein multimediales Angebot nachhaltig zu unterstützen, um auch in Veranstaltungen mit großen und sehr großen Studierendenzahlen die gewohnte und notwendige Qualität der Lehre aufrecht erhalten zu können.
Im Rahmen des Teilprojektes 1.2 wird eine Lerneinheit zum Thema Entwurf von Informationssystemen gestaltet. Dabei wird insbesondere auf den Bereich der Datenbanksysteme fokussiert, die einen wichtigen Bestandteil in modernen Softwaresystemen darstellen. In den Vorlesungen werden neben der Datenbanktheorie auch praxisnahe Kenntnisse zum Entwurf von Datenbanken vermittelt. Für die verschiedenen Phasen des Datenbankentwurfs werden Lernmodule entwickelt, die sowohl die Unterstützung von Präsenzveranstaltungen wie Vorlesungen und Übungen, als auch des Selbststudiums ermöglichen.

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Ziel des Projektes ist die Konzeption und Realisierung einer Datenbank zur Verwaltung von kriegsbedingt verbrachten Kulturgütern (Beutekunst). In diesem Rahmen ist eine WWW-Schnittstelle zu entwickeln, die eine Recherche anhand verschiedener Kriterien ermöglicht und Aspekte der Abrechnung von Anfragen berücksichtigt.

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Im Rahmen der Forschergruppe "Workbench für die Informationsfusion" beschäftigt sich das Projekt mit  Diensten zur Integration von Daten und Methodenbausteinen.  Zur Informationsfusion, d.h. zur Gewinnung von semantisch höherwertigen Informationen aus existierenden heterogenen Datenbeständen, werden sowohl Mechanismen zum transparenten und effizienten Zugriff auf diese Datenbestände als auch Methoden zur Integration, Fusion und Analyse der Daten benötigt.Im Rahmen des beantragten Projektes werden daher essentielle Aspekte einer Datenintegrationskomponente untersucht. Für die Informationsfusion müssen heterogen beschriebene Datenbestände integriert und in eine für Fusionsmethoden geeignete Darstellung transformiert werden. Hier soll eine Transformationsbeschreibung entwickelt werden, aus der möglichst automatisch Komponenten zum Datenzugriff generiert werden können. Da es sich oft um sehr grosse Datenbestände handelt, muß die Kombination von Datenbankzugriffen und Fusionsmethoden gemeinsam optimiert werden, um ein akzeptables Zeitverhalten zu erreichen. Hier muß ein gmeinsames Verarbeitungsmodell entwickelt und die klassische Datenbankoptimierungan dieses Modell angepaßt werden. Die Integration von temporären Zugriffsstrukturen und replizierten Daten ist ein weiterer Schwerpunkt des Projektes.

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Ziel dieses Pojektes ist der Entwurf und die Implementierung eines Föderierungsdienstes zur Literatur- und Informationsrecherche in heterogenen Informationssystemen. Eine derartige Komponente ist notwendig, da im Anwendungsszenario des bundesweiten Projektes Global-Info heterogene und autonome Informationssysteme zusammengefaßt werden müssen, die in der Regel verteilt im Netz agieren und deren lokale Eigenschaften nicht beeinflußbar sind. Der Föderierungsdienst schließt dabei auch die Verwaltung von Metadaten der Föderation in einer Datenbank mit ein. Wesentliche Teilprobleme sind weiterhin Methoden zur Extraktion von Metadaten aus teilweise strukturierten Dokumenten und zur Erkennung identischer Informationsobjekte (Dokumente, Autoreninformationen, etc.).

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Die von der EU im Rahmen des ESPRIT III Programms geförderte Working Group FIREworks ({F}eature {I}ntegration in {R}equirements {E}ngineering) hat sich als Aufgabe gesetzt, das Problem des Hinzufügens sogenannter Features (zusätzlicher Leistungsmerkmale) zu Spezifikationen von komplexen Softwaresystemen zu untersuchen.  Dieses Problem tritt z.B. f"ur Telekommunikationssysteme regelmäßig auf, wenn eine bestehende Spezifikation des Systems um weitere, neue Dienste ergänzt werden soll.  Bei diesem in der Praxis immer wieder auftretenden Anpassen eines bestehenden Systems an neue Anforderungen tritt oft auch ein weiteres Problem, das sogenannte Feature Interaction Problem, auf.  Verschiedene Features, die jeweils einzeln einem bestehenden System hinzugefügt werden können, führen, wenn sie gemeinsam hinzugefügt werden, zu Fehlfunktionen des Systems, weil sie sich gegenseitig beeinträchtigen.  Angestrebt wird eine Erkennung solcher unerwünschten  Interaktionen auf der Basis der System- und Feature-Spezifikationen.

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Dieses Forschungsprojekt ist ein Anschlussprojekt an das im Februar 1998 ausgelaufene Landesprojekt zur Föderierung heterogener Datenbanksysteme und lokaler Datenhaltungskomponenten zur systemübergreifenden Konsistenzsicherung, gefördert unter FKZ 1987A/0025 Im Rahmen des Anschlussprojektes ist der konzeptionelle Entwurf und die Implementierung eines komponentenorientierten Föderierten Datenbanksystems geplant. Dabei sind die Aspekte anwendungsspezifische Konfigurierbarkeit und der praxisgerechte Einsatz zentrale Schwerpunkte der Forschungsbemühungen.

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Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung einer Basis-Informationsinfrastruktur als Grundlage integrierter und einheitlicher Datenhaltung füralle Phasen der Fabrikplanung. Dazu soll ein föderiertes heterogenes Informationssystem entstehen, das als Rahmensystem zur Integrationaller an der Fabrikplanung beteiligten Software-Werkzeuge einschließlich deren lokaler Datenbestände dient. Damit sollen bislangseparate Werkzeuge, die für Produktentwurf, Produktionsplanung und Fabriksimulation eingesetzt werden oder dafür noch entwickeltwerden, synergetisch zusammengefügt werden. Zentrale Aufgabe eines solchen föderierten Informationssystems ist neben der Bereitstellung einer homogenen Datenbankschnittstelle fürglobale Anwendungen die systemübergreifende Gewährleistung der Datenkonsistenz. Um diese zu gewährleisten, sollen aktiveMechanismen auf einer übergeordneten Ebene realisiert werden, um die Einzelsysteme mit ihren unterschiedlichen Möglichkeiten derIntegritätssicherung zu verbinden. Die Verbindung der Einzelsysteme verlangt die Integration der verschiedenen Datenschemata, welcheoft auf unterschiedlichen Datenmodellen basieren.

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