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Jan Philipp Timme 2016-09-21 11:24:09 +02:00
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Bachelorarbeit.tex
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@ -445,7 +445,7 @@ Nachdem ein kurzer Einstieg in die Welt von RDF und CEP gegeben wurde, soll nun
\section{EP-SPARQL mit der ETALIS-Engine}
Die ETALIS-Engine stellt zur Formulierung von CEP-Regeln neben der eigenen Sprache ELE (\enquote{Etalis Language for Events}) die Sprache EP-SPARQL (\enquote{Event Processing SPARQL}) zur Verfügung\cite{ep:etalis}. Ein erstes Paper\cite{ep:etalis} über die Engine erschien 2009; die Autoren lassen darauf schließen, dass die Engine vom FZI Forschungszentrum Informatik (Karlsruhe, Deutschland), dem Karlsruher Institut für Technologie (Karlsruhe, Deutschland), und der Stony Brook University (New York, USA) entwickelt wurde.
Bei der Engine handelt es sich um einen in Prolog implementierten Prototyp\cite{ep:unified}, der neben der Integration von lokalem Domänenwissen auch Reasoning auf Basis von gegebenem RDFS-Vokabular auf den Ereignisdaten unterstützt\cite{ep:etalis}. Neben einer Schnittstelle für die Sprache Prolog stehen auch Schnittstellen für Java, C und C\# zur Verfügung\cite{ep:etalis}, jedoch wird für den Betrieb der Engine zusätzlich immer eine Prolog-Laufzeitumgebung benötigt.
Bei der Engine handelt es sich um einen in Prolog implementierten Prototyp\cite{ep:unified}, der neben der Integration von lokalem Domänenwissen auch Reasoning auf Basis von gegebenem RDFS-Vokabular auf den Ereignisdaten unterstützt\cite{ep:etalis}. Dabei werden Fakten und CEP-Regeln direkt übersetzt um die vorhandene Prolog-Umgebung zur Auswertung nutzen zu können\cite{hsh:integrating}. Neben einer Schnittstelle für die Sprache Prolog stehen auch Schnittstellen für Java, C und C\# zur Verfügung\cite{ep:etalis}, jedoch wird für den Betrieb der Engine zusätzlich immer eine Prolog-Laufzeitumgebung benötigt.
\section{Das CQELS-Framework}
@ -457,19 +457,9 @@ Eine im Paper \cite{cqels:stream} vorgestellte Lösung\footnote{Unter \url{http:
\section{C-SPARQL-Engine}
\todo{Still to do!}
Die C-SPARQL-Engine
Die C-SPARQL-Engine wurde vom Polytechnikum Mailand (Italien) entwickelt; ein erstes Paper erschien im Jahr 2009\cite{barbieri:csparql}. Sie wurde zur Verarbeitung von RDF-Datenströmen im Rahmen eines Forschungsprojektes\cite{barbieri:csparql} in der Sprache Java entwickelt und bietet einen eigenen CSPARQL-Dialekt zur Formulierung von CEP-Regeln an, in denen direkt Bezug auf lokal vorhandenes Domänenwissen genommen werden kann. Weiterhin beinhaltet sie eine Implementierung von Reasoning auf RDFS-Vokabular, wie \cite{barbieri:reasoning} beschreibt.
\begin{itemize}
\item Woher kommt sie, wie sieht die Entwicklung zur Zeit aus?
\item Eckdaten über Implementierung
\item Fähigkeiten und Funktionen?
\item Verarbeitet Ströme im RDF-Format. Kann Hintergrundwissen im RDF-Format einbeziehen. In Java implementiert und entsprechend auch recht einfach in Java-Projekte zu integrieren.
\item Timestamp-Funktionalität zur Zeit mit einem Bug versehen, aber generell immernoch nutzbar.
\item Integration von Hintergrundwissen und Abfragen über mehrere Streams kombiniert möglich.
\item Reasoning zur Zeit auf RDFS-Niveau enthalten, es gibt Papers zu den Themen
\end{itemize}
Ein \enquote{Hello World}-Softwarepaket zur Demonstration der Engine, welches unter \url{http://streamreasoning.org/resources/c-sparql} zum Download angeboten wird, verschafft Einsteigern einen ersten Überblick und kann leicht für eigene Zwecke angepasst werden. Da die Engine auf Software wie Apache Jena zum Speichern von RDF-Daten, Sesame zur Analyse und Abfrage von RDF-Daten via SPARQL, und die bekannte CEP-Engine Esper aufbaut, sind für die verwendeten Basistechnologien bereits gute Dokumentationen erhältlich.
\section{Auswahl der Engine für die Arbeit}