Effiziente Datenanalyse in Netzwerkgraphen: Durch User Defined Functions in PostgreSQL

In Link-State Rechnernetzen ist es üblich, dass jeder Knoten die Topologie des gesamten Netzwerks kennt und auf dessen Basis die Routing-Entscheidungen treffen kann. Um die Performance und Qualität des Netzwerks zu erhöhen, ist meist eine Datenanalyse notwendig. Dabei werden beispielsweise Knoten und Verbindungen gefunden, die eine hohe Wichtigkeit für das gesamte Netzwerk haben. Durch die regelmäßige Aufzeichnung der Topologieinformationen an einer Stelle im Netzwerk kann ein Datenbestand geschaffen werden, der bei geeigneter Analyse Rückschlüsse auf Schwachstellen im Netzwerk geben kann. Aufgrund der großen Menge an Daten kann die Datenanalyse sehr viel Zeit in Anspruch nehmen, was die Nützlichkeit ihrer Ergebnisse in Frage stellen kann. Deshalb wurde in einer Publikation von Mundt und Vetterick im Juli 2011 die Rechenleistung mittels Cloud Computing verstärkt und der Zeitaufwand somit verringert. Leider hatte diese Methode auch Nachteile, wie beispielsweise den teuren Upload der großen Datenmengen in die Cloud.
In diesem Buch wird für denselben Datenbestand die Performance erhöht, indem User Defined Functions (UDF) in einem Datenbankmanagementsystem eingesetzt werden. Die Daten werden direkt auf dem Datenbankserver analysiert und die Ergebnisse mit SQL abgefragt. Gleichzeitig wird die bestehende Implementierung untersucht und ihre Komplexität verringert. Im Ergebnis kann die Analyse nicht nur schneller, sondern auch komfortabler für den Anwender durchgeführt werden. Viele Arten der Datenanalyse der Netzwerktopologiedaten können nun mit SQL, ohne zusätzliche Programme durchgeführt werden. Am Ende des Buches werden mehrere Beispiele für Datenanfragen aufgeführt, die den Einsatz der neuen Funktionen zeigen und Hinweise zur Laufzeit geben.

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