Elosztott inkrementálils gráflekérdezések optimalizációja

Napjainkban a NoSQL adatbázisok egyre nagyobb teret nyernek a nagy méretű adathalmazok tárolása és feldolgozása területén. A NoSQL technológián belül a gráfadatbázisok egyre fontosabb szerepet játszanak a gazdag struktúrával rendelkező adathalmazokra épülő alkalmazásokban (pl. szemantikus adatbázisok, tudásbázisok, szoftvermodellezés, közösségi hálók, intelligens Internet-of-Things rendszerek stb.). 

A MONDO EU FP7 kutatási projekt egyik kiemelt célja, hogy a NoSQL, és különösen az elosztott gráfadatbázisok terén elért eredmények alapján a szoftvermodellezés skálázhatósági problémáinak megoldásait kutassa. A tanszéken folyó kutatásban az EMF-IncQuery inkrementális gráflekérdező keretrendszer eloszott gráfadatbázisokra kiterjesztett változatát, az IncQuery-D keretrendszert fejlesztjük. Az elosztott inkrementális gráflekérdező rendszer egy aszinkron produkciós hálózatra épül, melynek egyes csomópontjai egy számítási felhő különböző számítógépeire szétoszthatóak, s így a teljes rendszer az elosztott felhő összes erőforrását hatékonyan ki tudja használni. A hatékony kihasználás feltétele az, hogy a kiértékelő feldolgozóhálózat számára az elosztott rendszerben rendelkezésre álló erőforrásokat optimális módon tegyük elérhetővé, s ez egy igen összett, sokváltozós optimalizációs probléma.

A témán dolgozó hallgatók feladata, hogy a tanszéken folyó kutatómunkába bekapcsolódva kifejlesszenek egy monitorozó keretrendszert, amely különféle teljesítményjellemzők folyamatos, valós idejű összegyűjtésével és elemzésével lehetővé teszi az optimalizációt. További feladat a teljesítményadatok, illetve a lekérdezés-gráfmodell párosok jellemzőinek alapján komplex optimalizációs algoritmusok kidolgozása.

Jelleg: 
Elméleti és gyakorlati
Advisor: 
Gábor Szárnyas
TDK lehetőség: 
TDK lehetőség
Megismerhető technológiák: 
IncQuery-D, Akka, Scala, Javascript vizualizációs technológiák, optimalizációs keretrendszerek, gráfadatbázisok
Előismeretek: 
Java
Állapot: 
Folyamatban