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Research Group Distributed Computing

Die Research Group Distributed Computing (RGDC) kooperiert mit dem SimLab Energie beim Aufbau einer Simulations- und Speicherinfrastruktur für das elektrische Verbundnetz. Ziele sind die Bereitstellung von Informationen über das elektrische Energiesystem, Fehlererkennung, -analyse und -vermeidung und ein optimales Lastmanagement.
Ein Schwerpunkt der Arbeiten in der Research Group liegt auf dem Datenmanagement. Entsprechende Anforderungen aus den genannten Anwendungen rund um das Stromnetz bestimmen in erster Linie die Richtung der Entwicklungsarbeiten. Die Forschungsgruppe ist aber auch offen für Anwendungen aus anderen SimLabs sowie weitere Anwender-Communities der Large Scale Data Facility (LSDF) im Steinbuch Centre for Computing (SCC). Entwicklungsschwerpunkte sind Design und Optimierung von Services für das Datenmanagement, die unabhängig von der jeweiligen Anwendung schnelle Zugriffsmöglichkeiten, Nutzungskomfort für Anwender und Anwendungsentwickler sowie Datenschutz und Datensicherheit bieten.
Die Gruppe erstellt auch semantische Datenmodelle für die Topologie des Netzes und für Komponenten des Stromsystems.
Im Grid Computing entwickelte die Arbeitsgruppe einen global optimierenden Resource Broker (GORBA) als wichtigen Beitrag zum schnellen Grid Scheduling sowie workflowbasierte Modelle zur Beschreibung von Gridanwendungen. Die Untersuchung zahlreicher Optimierungsalgorithmen lieferten Hinweise auf ihre Tauglichkeit für die Lösung des NP-vollständigen GORBA-Problems im Grid Scheduling. Für die optimierte verteilte Datenhaltung rücken Speicherressourcen und ihre Koallokation mit Rechenressourcen in den Fokus des wissenschaftlichen Interesses.
Die methodischen Kompetenzen der Arbeitsgruppe sind:

  •     Optimierung, speziell Evolutionäre und Memetische Algorithmen.
  •     Objektorientiertes Software Engineering.
  •     Serviceorientierung.
  •     Webtechnologien.
  •     Workflowmanagement.
  •     Graphen-basierte Modellierung.

Die Research Group Distributed Computing ist in folgenden Methodengruppen des IAI vertreten: