From bb5997d37f1b51e87396c9e85998f805028b3037 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jan Philipp Timme Date: Wed, 17 Aug 2016 11:42:57 +0200 Subject: [PATCH] [TASK] Write up the scenario chapter --- Bachelorarbeit.tex | 67 ++++++++++++++++++---------------------------- 1 file changed, 26 insertions(+), 41 deletions(-) diff --git a/Bachelorarbeit.tex b/Bachelorarbeit.tex index e31bfc2..0b43772 100644 --- a/Bachelorarbeit.tex +++ b/Bachelorarbeit.tex @@ -158,7 +158,7 @@ Diese Arbeit beschäftigt sich mit \enquote{Complex Event Processing} (CEP), als \todo{Dem Dokument anpassen; Soll groben Ausblick auf Inhalte geben.} -Nach einem kurzen Einstieg in das Thema CEP soll der Leser einen Einblick in die Features von aktuellen CEP-Engines erhalten und am Beispiel der Engine C-SPARQL\footnote{Mehr Informationen zu C-SPARQL und Download unter \url{http://streamreasoning.org/resources/c-sparql}} die Verarbeitung von Ereignisströmen im RDF-Format in Kombination mit Hintergrundwissen im Detail kennenlernen. +Nach einem kurzen Einstieg in das Thema CEP soll der Leser einen Einblick in die Features von aktuellen CEP-Engines erhalten und am Beispiel der Engine C-SPARQL\footnote{Mehr Informationen zu C-SPARQL und Download unter \url{http://streamreasoning.org/resources/c-sparql}} die Verarbeitung von Ereignisströmen im RDF-Format in Kombination mit Domänenwissen im Detail kennenlernen. An einem Beispielszenario soll dann der Praxiseinsatz von C-SPARQL erklärt werden, in dem einige der vorgestellten Funktionen Anwendung finden. Im Abschluss wird ein kurzer Ausblick auf die technischen Möglichkeiten des \enquote{Reasoning} gegeben --- eine Technik, die es erlaubt auf den vorhandenen und eingehenden Daten logische Operationen und Schlussfolgerungen durchzuführen um daraus neues Wissen abzuleiten. @@ -168,53 +168,38 @@ Mit der fortschreitenden Digitalisierung von Alltagsgegenständen und ihrer Verb Ein weiteres Ziel ist die Extraktion von Erkenntnissen aus den Ereignisströmen durch das Anstellen von Schlussfolgerungen auf den erhaltenen Daten (Reasoning). Diesbezüglich soll ergründet werden, welche CEP-Engines Reasoning implementieren und wie weitreichend ihre technischen Möglichkeiten in diesem Bereich reichen. -\subsection{Beispielszenario für diesen Kontext} +\section{Szenario} -Beispielszenario im Kontext dieser Arbeit ist eine Autoverleihgesellschaft, die ihre Fahrzeuge überwachen möchte um ihren Kunden vergünstigte Tarife für verschleißarmes Fahrverhalten anbieten zu können. +Beispielszenario im Kontext dieser Arbeit ist eine Autoverleihgesellschaft, die ihren Fuhrpark überwachen möchte um ihren Kunden vergünstigte Tarife für verschleißarmes Fahrverhalten anbieten zu können. Weiterhin soll auf plötzlich auftretende Probleme an den Leihwagen möglichst schnell reagiert werden können um Schäden zu begrenzen, gefährliche Situationen zu vermeiden und dem Kunden sofort eine Lösung anbieten zu können. Um all dies zu erreichen, werden zwei RDF-Datenströme eingerichtet zur späteren Verarbeitung mit der CEP-Engine C-SPARQL eingerichtet. -Lokales Hintergrundwissen: +\paragraph{Statusinformationen der Autos} +Über diesen Datenstrom melden die einzelnen Autos kontinuierlich ihre Statuswerte: \begin{itemize} -\item Welcher Sensor ist an welchem Auto? -\item Welches Automodell ist dieses Auto? -\item Welcher Benutzer hat das Auto gebucht? (wann/wie lange?) -\item Vereinbarungen mit der Versicherung für die Modelle? -\item Attribute des Automodells: +\item Auto verschlossen (ja/nein) +\item Status des Motor (an/aus) +\item Status der Handbremse (angezogen/gelöst) +\item Momentangeschwindigkeit in km/h +\item Drehzahl des Motors +\item Reifendrücke der Reifen in bar +\end{itemize} +Besonders wichtige Ereignisse, wie das Aufleuchten der Motorkontrollleuchte oder das Auslösen des Airbags werden separat gemeldet. + +\paragraph{Benutzerinteraktion mit Autos} +Wird ein Fahrer einem Auto zugewiesen oder gibt ein Fahrer ein geliehenes Auto wieder zurück, so wird hierfür ein Ereignis in diesen Datenstrom eingespeist. Diese Ereignisse enthalten immer eine eindeutige Kombination aus Fahrernummer und Nummer des geliehenen Fahrzeugs. + +\paragraph{Domänenwissen} +Um diese Ereignisdaten bei der Verarbeitung in einen eindeutigen Kontext setzen zu können, wird lokal verfügbares Domänenwissen benötigt. Dieses enthält für dieses Szenario folgende Informationen: +\begin{itemize} +\item Eindeutige Zuordnung von Fahrernummer zu einem Kunden +\item Kundendaten wie z.B. Name und Telefonnummer +\item Eindeutige Zuordnung von Fahrzeugnummer zu Automodell +\item Wissen über die verschiedenen Automodelle: \begin{itemize} - \item Maximale/Empfohlene Motordrehzahlbereiche? - \item Maximale Geschwindigkeit - \item Umweltzone - \item Korrekter Reifendruck - \item Kraftstoffsorte - \item Höhe und Gewicht des Autos; zulässiges Gesamtgewicht? + \item Empfohlene Motordrehzahlbereiche für verschleißarmes Fahren + \item Vorgeschriebener Reifendruck \end{itemize} \end{itemize} -Sensordaten vom Auto: -\begin{itemize} -\item Geschwindigkeit -\item Motortemperatur -\item Status Handbremse -\item Koordinaten? -\item Reifendruckdaten -\item Aufprall -\item Statusänderung Autoverriegelung auf/zu -\item Statusänderung Motor an/aus -\item Check-Engine Licht -\item Füllstand Kraftstoff und Öl -\item Falls vorhanden: Status Schiebedach auf/zu? -\item Fenster auf/zu? :o -\item Durchdrehende Reifen (via ABS/ESP oder so) -\end{itemize} - -Mögliche Abfragen: -\begin{itemize} -\item Welche Benutzer fahren die Autos verschleißarm, welche nicht? (Drehzahl, Handbremse, Reifen drehen durch, starkes Beschleunigen und Abbremsen) -\item Benutzer und Verleih bei Problemen am Auto während der Benutzung warnen (Check-Engine-Events, Reifendruck, Temperatur) -\item Benutzer bei vergessener Handbremse warnen? Zumindest erkennen. -\item Autos bewegen sich obwohl abgeschlossen (Diebstahl, Handbremse vergessen) -\item Bei Aufprall (Airbag): Unfall melden, Koordinaten und Zeitpunkt, vorherige Momentangeschwindigkeit, Benutzer -\end{itemize} - \chapter{Grundlagen}