Vortragsdetails

Konzeption einer Datenspeicherlösung zur Archivierung und Bereitstellung robotischer Log- und Experimentdaten

In der robotischen Forschung entstehen große Mengen an komplexen Log- und Experimentdaten. In der Praxis existieren allerdings oft keine einheitlichen Dateninfrastrukturen um diese angemessen zu archivieren und für die Auswertung und weitere Forschung bereit zu stellen. Aus diesem Grund werden in dieser Bachelorarbeit die fünf Datenbanktechnologien Timescale, MongoDB, InfluxDB, MinIO und Apache Kafka auf ihre Eignung für eine solche Dateninfrastruktur untersucht.
Zunächst wird für jede der Technologien eine Datenbank für die Verwendung in robotischen Experimenten entworfen. Hierfür wird als Beispiel ein Datensatz eines Experiments mit dem ARTEMIS Roboter des DFKI Bremen verwendet.
Auf Basis der entworfenen Datenbanken werden die Datenbanktechnologien anhand einer Reihe von Kategorien, wie zum Beispiel Skalierbarkeit, Zugriffssicherheit oder Abfragezeiten, untersucht und bewertet.
Die Arbeit kommt zu dem Ergebnis, dass keine der Datenbanktechnologien einzeln ausreichend geeignet für eine Dateninfrastruktur für robotische Experimente ist. Stattdessen wird eine duale Infrastruktur vorgeschlagen, welche MinIO als Objektspeicher für die Datenaquise und Timescale als relationale Datenbank für die Datenauswertung verwendet.

In der Regel sind die Vorträge Teil von Lehrveranstaltungsreihen der Universität Bremen und nicht frei zugänglich. Bei Interesse wird um Rücksprache mit dem Sekretariat unter sek-ric(at)dfki.de gebeten.

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zuletzt geändert am 31.03.2023
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