Serverseitige Aggregation von Zeitreihendaten in verteilten NoSQL-Datenbanken

Abstract

Die effiziente Erfassung, Abspeicherung und Verarbeitung von Zeitreihendaten spielt in der Zeit von leistungsstarken Anwendungen eine große Rolle. Durch die schnelle und stetig wachsende Erzeugung von Daten ist es nötig, diese in verteilten Systemen abzuspeichern. Dadurch wird es nötig über Alternativen zur sequenziellen Berechnung von Aggregationen, wie Minimum, Maximum, der Standardabweichung oder von Perzentilen nachzudenken. Diese Arbeit untersucht, wie existierende Zeitreihendatenbanken im Hadoop-Ökosystem Aggregationen umsetzen und welche Probleme bei der sequenzuellen Berechnung auftreten. Um diese Probleme zu lösen, wird gezeigt, wie Aggregationen auf Zeitreihendaten verteilt und parallel in verschiedenen Systemen umgesetzt werden können und welche Herangehensweise bessere Laufzeiten liefert.