forschungsbericht 1998 - Friedrich-Alexander-Universität Erlangen ...
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118 Forschungsbericht der WiSo <strong>1998</strong><br />
3.2 Entwicklung eines relationalen Datenbankschemas unter Oracle 7.1 sowie eines Zu-<br />
gangssystems zum Retrival über das World Wide Web für volkswirtschaftliche Zeitreihen<br />
Bearbeiter: Dr. Rainer Groß, Dipl.-Inf. Thomas Graf, cand rer. pol. Ingo Ruth<br />
Projektstart und -ende: Juni 1994 – März <strong>1998</strong><br />
Charakterisierung: siehe 4.<br />
3.3 Entwicklung eines Prognosesystems für Verbindungsdaten eines Internetproviders und<br />
seine prototypische Integration in die bestehende IV-Infrastruktur<br />
Partner: mediaways AG (Bertelsmann)<br />
Bearbeiter: Dipl.-Kfm. Michael Grottke<br />
Projektstart und -ende: Oktober 1997 – März <strong>1998</strong><br />
Charakterisierung: Das Auffinden auffälliger Beobachtungen in großen Datenbeständen<br />
gehört zu einer der wichtigsten Aufgaben der modernen Statistik.<br />
Diesbezügliche Fragestellungen findet man z. B. im Online-Monitoring<br />
medizinischer Daten, wo Auffälligkeiten in den kontinuierlich aufge-<br />
zeichneten Daten sofortige Warnsignale auslösen. Aber auch im<br />
technischen Bereich ist die Identifizierung ungewöhnlicher Beobach-<br />
tungen von Bedeutung, um möglichst schnell Fehler erkennen und<br />
beheben zu können. In der vorliegenden Arbeit wird deshalb für die<br />
Verbindungsdaten eines Internetproviders ein automatisches Fehler-<br />
erkennungssystem entwickelt und vor Ort implementiert. Der Internet-<br />
nutzer wählt einen von ca. 220 Einwahlknoten an, wobei die Verbin-<br />
dung zwischen dem öffentlichen Telefonnetz und dem IP-Netzwerk<br />
des Providers über sog. Hubs hergestellt wird, die über eine unter-<br />
schiedliche Anzahl von Ports verfügen, deren Belegung zu einem<br />
Zeitpunkt den sog. Peakwert determiniert. Diese Peakwerte werden<br />
alle zehn Minuten an den zentralen Managementrechner übertragen,<br />
so daß dort eine Vielzahl von Zeitreihen zur Verfügung steht, deren<br />
Auffälligkeiten genutzt werden, um mit statistischen Methoden techni-<br />
sche Probleme an den jeweiligen Standorten zu identifizieren.