Metoder för att behandla enorma dataströmmar utvärderade

Moderna vetenskapliga instrument som satelliter, digitala antenner och radioteleskop avger hela tiden mätvärden. Sådana kontinuerliga sekvenser av värden kallas dataströmmar. I sin avhandling har Milena Ivanova utvärderat olika metoder för att bryta ned dataströmmarna för att effektivt kunna behandla informationen. Disputationen sker vid Uppsala universitet den 7 november. Milena Ivanova Scalable Scientific Stream Query Processing ISBN: 91-554-6351-7 Abstract Fysiker vill göra analyser och beräkningar på dataströmmar för att upptäcka intressant information och lära sig mer om hur fysikens lagar fungerar. Många instrument avger mätvärden med en enorm hastighet, vilket leder till väldiga dataströmmar. Det gör det omöjligt att lagra dem på hårddisk för senare analys. Istället måste informationen behandlas genast. I sin avhandling undersöker Milena Ivanova olika metoder för att bryta ned dataströmmarna till lagom stora sekvenser och sprida ut dem mellan samverkande datorer för att beräkningar ska kunna göras mer effektivt. Hon har jämfört en generell metod med en specifik metod som anpassas efter användarens behov av beräkningar. Resultaten visar att den specifika metoden är mer lämplig när den tillgängliga datorkraften är relativt liten. - Men för vissa applikationer är den specifika metoden dyr och då blir den generella metoden mer intressant, säger Milena Ivanova. Hon har dessutom tagit fram ett ramverk till ett dataprogram som automatiskt väljer den lämpligaste metoden för att dela upp dataströmmarna. - Men ramverket måste vidareutvecklas, påpekar Milena Ivanova. Milena Ivanovas forskning har drivits av frågeställningar inom rymdfysiken, där man snabbt måste analysera mycket stora mängder mätvärden från digitala radioteleskop. Resultaten från hennes forskning är emellertid relevanta för andra områden, till exempel för styrning och övervakning av trafik, nätverk och industriella processer. Milena Ivanova kan nås på tel 018-471 28 46 eller milena.ivanova@it.uu.se Linda Nohrstedt