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    Zwei Forschungsarbeiten von DIMA-Mitgliedern sind zur Veröffentlichung auf der SIGMOD 2024 angenommen worden

    Zwei Forschungsarbeiten von DIMA-Mitgliedern sind zur Veröffentlichung auf der 2024 ACM SIGMOD/PODS Konferenz angenommen worden.

    Query Compilation Without Regrets

    Philipp Grulich TU Berlin (now at Observe), Aljoscha Lepping TU Berlin, Dwi Nugroho TU Berlin, Varun Pandey TU Berlin, Bonaventura Del Monte Observe, Steffen Zeuch TU Berlin, and Volker Markl TU Berlin

    Die Entwicklung leistungsfähiger Query Execution Engines ist eine anspruchsvolle Aufgabe. Query Kompilierung bietet hierbei zum einen eine hervorragende Leistung, führt aber gleichzeitig zu einer erheblichen Systemkomplexität, da sie die Entwicklung, das Debugging und die Wartung erschwert. Um diese Komplexität zu überwinden, stellen wir Nautilus vor. Nautilus is ein Framework, das die Benutzerfreundlichkeit von klassischer Query Interpretierung mit der Leistung von Query Kompilierung kombiniert. Hierzu bietet Nautilus eine interpretationsbasierte Operatorschnittstelle, die es ermöglicht, Operatoren in imperativem C++-Code zu implementieren. Andererseits führt Nautilus eines neuartigen Trace-basierten JIT-Compilers ein, der Operatoren in effizienten Code übersetzt. Damit schließt Nautilus die Lücke zwischen Query Kompilierung und Interpretierung.

    Fault Tolerance Placement for the Internet of Things

    Anastasiia Kozar TU Berlin, Bonaventura Del Monte Observe, Steffen Zeuch TU Berlin, Volker Markl TU Berlin

    IoT-Anwendungen nutzen die Fähigkeiten von drei verschiedenen Berechnungsumgebungen: Sensoren, Edge und Cloud. Die Gewährleistung der Fehlertoleranz auf Edge-Ebene stellt aufgrund komplexer Netzwerkhierarchien und der Präsenz von ressourcenbeschränkten Rechengeräten einzigartige Herausforderungen dar. Im Gegensatz zur Cloud mangelt es der Edgeumgebung an Standards für hohe Verfügbarkeit und einer persistenten Upstream-Sicherung. Um Zuverlässigkeit zu gewährleisten, müssen Fehlertoleranzmechanismen zusammen mit verarbeitenden Operatoren, die um verfügbare Ressourcen konkurrieren, auf den Edge-Geräten eingesetzt werden. Allerdings sind bestehende Strategien zur Platzierung von Operatoren nicht über die Anforderungen an die Ressourcen für die Fehlertoleranz informiert, und bestehende Ansätze zur Fehlertoleranz berücksichtigen daher diese verfügbaren Ressourcen nicht. Diese Fehlkommunikation in ressourcenbeschränkten Umgebungen wie der Edgeumgebung führt zu Überprovisionierung und Ausfällen. In diesem Papier präsentieren wir einen ressourcenbewussten Ansatz zur Fehlertoleranz, der die einzigartigen Eigenschaften der Edgeumgebung berücksichtigt, um zuverlässige Stream-Verarbeitung zu ermöglichen. Zu diesem Zweck modellieren wir die Fehlertoleranz als ein Problem der Operatorenplatzierung, das eine Mehrzieloptimierung verwendet, um zu entscheiden, wo Daten gesichert werden sollen. Im Gegensatz zu bestehenden Ansätzen, die die Platzierung von Operatoren und Fehlertoleranz als zwei getrennte Schritte behandeln, kombinieren wir sie und zeigen, dass dies insbesondere für Low-End-Edge-Geräte wichtig ist. Insgesamt mildert unser Ansatz potenzielle Ausfälle effektiv ab und übertrifft bestehende Ansätze zur Fehlertoleranz um bis zu einer Größenordnung im Durchsatz.