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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.

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