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23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 1 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken.

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1 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 1 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken Marcus Stühlinger / Ayse Gül Gliederung 1. Einführung in die Informationslogistik 2. Problemstellungen der Informationslogistik 3. Eigenschaften verteilter Systeme 4. Einführung in die Allokationsproblematik 5. Ausgewählte Problemstellungen 6. Dezentrale Lösungsansätze 7. Zusammenfassung

2 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 2 1. Einführung in die Informationslogistik

3 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 3 Einführung in die Informationslogistik Die Information als 4. Produktionsfaktor im Leistungserstellungsprozess –Entscheidungsgrundlage –notwendig zur Kommunikation und Zusammenarbeit –verursachen Kosten durch Sammlung, Transformation und Verteilung –Informationsbeziehungen verbinden Geschäftsprozesse –besitzen Qualitätsmerkmale

4 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 4 Einführung in die Informationslogistik Informationsmanagement z. B. Identifikation, Verarbeitung und Verteilung von Informationen, Entwicklung der Systeme, Aufbau der Infrastruktur, Weiterentwicklung und Wartung

5 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 5 Einführung in die Informationslogistik Die Informationslogistik umfasst die Planung, Steuerung und Überwachung von Informationsflüssen Aufgabe der Informationslogistik ist die Verfügbarkeit der richtige Information, zum richtigen Zeitpunkt, in der richtigen Menge, am richtigen Ort, in der erforderlichen Qualität sicherzustellen.

6 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 6 2. Problemstellungen der Informationslogistik

7 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 7 Problemstellungen der Informationslogistik Kanten Knoten Quelle: eigene Darstellung

8 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 8 Problemstellungen der Informationslogistik knotenbezogene Problemstellungen –Allokation von Daten auf die Knoten im Netzwerk kantenbezogene Problemstellungen –Auslastung der Kommunikationsverbindungen infrastrukturelle Problemstellungen – Standortwahl, Schnittstellenmanagement

9 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 9 3. Eigenschaften verteilter Systeme

10 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 10 Eigenschaften verteilter Systeme Ein verteiltes System besteht aus unabhängigen Komponenten, die räumlich getrennt sein können, die miteinander vernetzt sind, die auf gemeinsame Ressourcen zugreifen, die sich gegenseitig Nachrichten zusenden können und die gemeinsam (DPS) oder autonom (MAS) an verschiedenen Aufgaben arbeiten.

11 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 11 Eigenschaften verteilter Systeme Ein wesentlicher Aspekt der Verteilung liegt in der Möglichkeit der dezentralisierten Systemkontrolle durch autonome Knoten. z. B. auch durch dezentrale Allokations- Mechanismen Problem: Heterogenität und Komplexität

12 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken Einführung in die Allokationsproblematik

13 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 13 Einführung in die Allokationsproblematik Interdependenzen zwischen den einzelnen Zielkriterien Quelle: eigene Darstellung Durchlauf

14 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 14 Einführung in die Allokationsproblematik Man unterscheidet in Netzwerken zwischen Read- Anfragen und Write-Befehlen. Bekanntestes Muster ist das Read-one-write-all-Muster Read-one: Abfrage ist auf jedem Rechner möglich, der eine Replikation lokal gespeichert hat Kosten für Read sind proportional zur Größe des Datensatzes und zur Entfernung des informations- spendendem Rechners

15 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 15 Einführung in die Allokationsproblematik Write-all: Änderung eines Datensatzes muss auf jedem Rechner mit einer lokalen Replikation vorgenommen werden. Ziel: Datenkonsistenz Kosten für Write sind größer als für Read, da sie auf mehreren Kanten im Netzwerk anfallen (Minimal-Spannender-Baum) Kennzahl zu Bestimmung der Read/Write-Intensität ist Update-Ratio: Quotient aus Summe Writes und Summe Reads und Writes

16 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken Ausgewählte Problemstellungen

17 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 17 Ausgewählte Problemstellungen Migration-Problem Replication-Problem File-Allocation-Problem Caching-Problem Distributed-Paging-Problem Daten / Informationen / Objekte stellen die Ressource dar, die es im Modell zu optimieren gilt

18 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 18 Das Migration-Problem Gesucht ist die kostenminimale Position eines Datensatzes innerhalb des Netzwerks Problemstellung: ein Datensatz Read- oder Write-Anfragen Kommunikationskosten, Speicherkosten, Update-Kosten, Datensatz kann beliebig innerhalb des Netzwerks positioniert werden

19 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 19 Das Replication-Problem Gesucht ist die optimale Anzahl der Replikate und ihre Platzierung innerhalb des Netzwerks Problemstellung: Betrachtung eines Datensatzes Read-Anfragen Kommunikationskosten, Speicherkosten, Datensatz kann beliebig innerhalb des Netzwerks repliziert werden

20 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 20 Das Replication-Problem Fall A der Knoten besitzt die Information selbst, es entstehen keine Kommunikationskosten Fall B die Information ist nicht verfügbar

21 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 21 Das Replication-Problem Fall B es entstehen Kommunikationskosten aufgrund der Anfrage bei anderen Knoten (Distanz, Datenvolumen) der Knoten speichert die Information lokal als Kopie, es entstehen Speicherkosten bei der nächsten Anfrage entstehen keine Kommunikationskosten mehr

22 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 22 Replication-Problem Fall B Quelle: eigene Darstellung A/2B C Anfragen nach Objekt X 1 Anfrage nach Objekt Y besitzt Objekt X besitzt Objekt Y Annahme: keine Kosten für lokale Anfrage Kosten der Abfrage für X = 5 x 3 = 15, es wird repliziert!!! Kosten der Abfrage für Y = 1 x 2 = 2, keine Replikation Bei A fallen noch Speicherkosten an

23 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 23 Das File-Allocation-Problem Problemstellung: ein Datensatz Read- und Write-Anfragen das Replizieren eines Datensatzes ist möglich lokal gespeicherte Files können wieder gelöscht werden Kommunikationskosten, Speicherkosten, Update- Kosten, Kombination aus dem Migration- und Replication-Problem keine Speicherrestriktionen vorhanden Ziel: kostenminimale Verteilung des Datensatzes im Netzwerk

24 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 24 Das Caching-Problem Zugriffszeiten sollen minimiert werden, wobei die Speicherkapazität optimal ausgenutzt wird Problemstellung: Betrachtung von Informationen, z. B. im Internet Read-Anfragen Kommunikationskosten, Speicherkosten, caches haben begrenzte Speicherkapazität k Objekte müssen regelmäßig gelöscht werden Informationen können beliebig innerhalb des Netzwerks in Caches gespeichert werden

25 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 25 Das Caching-Problem client caching proxy server caching mögliche caching Architekturen: hierarchical caching / distributed caching

26 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 26 Das Caching-Problem hierarchical caching Server befinden sich auf verschiedenen Ebenen, Abfrage erfolgt buttom up vom client cache zu den intermediate caches. distributed caching Die caches werden gemeinsam genutzt cache sharing, wobei sich die proxy server kooperativ verhalten.

27 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 27 Distributed-Paging-Problem Das Distributed Paging Problem ist eine Erweiterung des FAP Problemstellung: mehrere Datensätze Read- und Write-Anfragen das Replizieren eines Datensatzes ist möglich lokal gespeicherte Files können wieder gelöscht werden Kommunikationskosten, Speicherkosten, Updatekosten, Speichrestriktion in den Knoten Ziel: kostenminimale Verteilung des Datensatzes im Netzwerk komplexere Problemstellung als beim FAP

28 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken Dezentrale Lösungsansätze

29 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 29 Zentrales Modell Im zentralen Modell herrscht vollkommen Information über sämtliche Knoten und Kanten im Netzwerk Es gibt eine übergeordnete Instanz, die über das gesamte Netzwerk herrscht Überinstanz trifft alle Entscheidungen bezüglich der Datenallokation Ziel ist die Minimierung der gesamten Kommunikations- und Speicherkosten

30 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 30 Migration-Problem (zentral) Quelle: eigene Darstellung A/4B/3 C/ Anfragen5 Anfragen 1 Anfrage Annahme: keine Kosten für lokale Anfrage Kosten Position A = 4+5·3+1·2 = 21 Kosten Position B = 3+3·3+1·1 = 13 Kosten Position C = 5+3·2+5·1 = 16

31 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 31 Dezentrales Modell Jeder Knoten stellt einen autonomen Akteur dar; es existiert keine Überinstanz Knoten treffen Entscheidungen auf Basis lokaler Informationen Ziel ist Minimierung der individuellen Kommunikations- und Speicherkosten Knoten müssen sich selbst mit Informationen versorgen zusätzliche Kosten

32 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 32 Migration-Problem (dezentral) Quelle: eigene Darstellung A/4B/3 C/ Anfragen8 Anfragen 5 Anfrage Annahme: keine Kosten für lokale Anfrage Kosten für Read immer gleich keine Suchkosten Gebot von A = 5 – 4 = 1 Gebot von B = 8 – 3 = 5 Gebot von C = 5 – 1 = 4

33 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 33 Migration-Problem (dezentral) Quelle: eigene Darstellung A/4B/3 C/ Anfragen8 Anfragen 5 Anfrage Annahme: keine Kosten für lokale Anfrage keine Aussage über die einzelnen Gebote mehr möglich

34 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 34 Zentral vs. dezentral Zentral –Vollständige Information –Min. der gesamten Kommunikations- und Speicherkosten –Überinstanz entscheidet für Netzwerk Dezentral –Lokale Information –Knoten treffen autonome Entscheidungen –Min. der individuellen, knotenbezogenen Kommunikations- und Speicherkosten

35 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 35 Dezentrales Modell mikroökonomischer Lösungsansatz Verwendung von mikroökonomischen Modellen, da die existierenden Methoden auf Computer Sys- teme übertragbar sind Das betrachtete verteilte System stellt den Markt und dessen Akteure dar Wirtschaftssubjekte sind bspw. die Knoten Die Knoten sind miteinander verbunden und können untereinander kommunizieren Im dezentralen System werden individuelle Zielfunktionen verfolgt

36 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 36 Dezentrales Modell mikroökonomischer Lösungsansatz sehr vereinfacht betrachtet, könnten Knoten als Agenten betrachtet werden, die ihren Nutzen nach Zielvorstellungen maximieren und Präferenzen besitzen Agenten können in supplier und consumer unterteilt werden

37 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 37 Dezentrales Modell mikroökonomischer Lösungsansatz Zielsetzungen der Knoten - Kostenminimierung - Leistungsverbesserung im Modell existieren Preis-basierte und Tausch- basierte Lösungsansätze

38 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 38 Dezentrales Modell mikroökonomischer Lösungsansatz Tausch-basierter Allokationsansatz Jeder Knoten tauscht seine Ressource (Daten, Speicherkapazität) so lange, bis die Grenzrate der Substitution erreicht ist Preis-basierte Allokationsansatz Angebot und Nachfrage nach der Ressource bestimmen den Gleichgewichtspreis

39 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 39 Dezentrales Modell mikroökonomischer Lösungsansatz im Datenallokationsmodell von Ferguson sind Knoten Lieferanten, diese bieten Speicher- kapazitäten oder beantworten Anfragen eingehende Anfragen (read oder write) oder Transaktionen sind Kunden, diese fragen nach Speicherkapazitäten oder Response ihrer Anfrage

40 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 40 Dezentrales Modell mikroökonomischer Lösungsansatz Betrachtung des File-Allokations-Problem mit der Zielsetzung der Gewinnmaximierung (Preis-basierte Lösung) Es existieren n Prozessoren P1, P2, P3... Pn Anfragen T1, T2, T3... Tn Datenobjekte D1, D2, D3... Dn Data Object Manager, M1, M2, M3, Mn Data Agents A1, A2, A3... An

41 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 41 Dezentrales Modell mikroökonomischer Lösungsansatz P1P2 P3 Datenobjekte D1, D2, D3... Data Managers M1, M2, M3... Data Agent A1, A2, A3... D1r D1w D1w – M1 D1 r Anfrage e1,2

42 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 42 2-Phasen-Algorithmus (I) Lösungsansatz für das dezentrale Allokationsproblem Ziel ist die Minimierung der individuellen Gesamtkosten Annahmen zur Kostenfunktion: Kosten für lokalen Read = 0 Kosten für externen Read = r Anzahl der Reads = a Kosten für Write = w Kosten für lokale Speicherung = s Anzahl der Writes = b es gilt das Read-one-write-all Muster (Datenkonsistenz)

43 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 43 2-Phasen-Algorithmus (II) 1. Phase: jeder Knoten bearbeitet alle anfallenden Read/Write-Anfragen 2. Phase: Umverteilung der Datensätze im Netzwerk auf Basis der Read/Write-Anfragen der Vorperiode Logik des Algorithmus: ein Knoten speichert dann einen Datensatz lokal, wenn die zusätzlichen Speicher- und Write-Kosten geringer sind als sie Summe der Einsparungen bei den Read-Anfragen

44 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 44 2-Phasen-Algorithmus Quelle: Eigene Darstellung A B C 4 Read / 5 Write 10 Reads / 5 Writes 3 Read / 5 Write Annahme: keine Kosten für lokale Anfrage Kosten für Write fallen in Knoten mit lokalem Datensatz an Periode t=1 Phase 1

45 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 45 2-Phasen-Algorithmus Quelle: Eigene Darstellung A B C 3 Read / 4 Write 10 Reads / 4 Writes 12 Read / 4 Write Annahme: keine Kosten für lokale Anfrage Kosten für Write fallen in Knoten mit lokalem Datensatz an Periode t=2 Phase 2

46 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 46 2-Phasen-Algorithmus Quelle: Eigene Darstellung A B C 3 Read / 4 Write 10 Reads / 4 Writes 12 Read / 4 Write Annahme: keine Kosten für lokale Anfrage Kosten für Write fallen in Knoten mit lokalem Datensatz an Periode t=2

47 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 47 2-Phasen-Algorithmus (III) Allokation der Daten im Netzwerk ist abhängig vom Update-Ratio Reads und Writes einer Periode sind a priori bekannt Algorithmus liefert nur dann gute Ergebnisse, wenn die Reads und Writes in Periode t+1 denen aus der Vorperiode entsprechen Modifikation: statt der Reads und Writes der Vorperiode ordnet man den zu- künftigen Reads und Writes Wahrscheinlichkeiten zu

48 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken Zusammenfassung

49 23. Januar 2003 Dezentrale Optimierung der Allokation von Informationen in Netzwerken 49 Zusammenfassung Die Zielsetzungen der Modelle sind relativ ähnlich, der Fokus liegt in der Minimierung der Kosten Die Annahmen der dezentralen Problemlösung sind unserer Ansicht nach plausibler als die der zentralen Aufgrund hoher Leistungsfähigkeit und der geringen Kommunikationskosten ist das Allokationsproblem in Festnetzen von geringerer Bedeutung als in mobilen Netwerken Das Allokationsproblem ist sehr komplex und in der Literatur nicht einheitlich beschrieben


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