Automatische Dienstvermittlung in dienstorientierten Architekturen in Aktion (ADDOaction)

In diesem Bericht werden die Ergebnisse und Fortschritte des Forschungsprojekts ADDOaction vorgestellt. Durch die Entwicklung in den letzten Jahrzehnten wurde das Internet zu einer wichtigen Infrastruktur für Geschäftsprozesse. Beliebige Anwendungen können als Dienste angeboten und übers Internet den Kunden online zur Verfügung gestellt werden. Eine flexible Dienstarchitektur ist dabei durch einen gewissen Grad an Dynamik gekennzeichnet, wo Dienste angepasst, ausgetauscht oder entfernt werden können und eventuell gleichzeitig von verschiedenen Anbietern bereitgestellt werden können. Dienste müssen dabei sowohl die funktionalen als auch die nicht-funktionalen Quality of Service (QoS) Anforderungen der Klienten erfüllen, um Kundenzufriedenheit garantieren zu können. Die Vielzahl der angebotenen Dienste und die unterschiedlichen Anforderungen der Klienten machen eine manuelle Entdeckung und ein manuelles Management der Dienste praktisch unmöglich. ADDOaction adressiert genau diese Probleme einer dienstorientierten Architektur und liefert innovative Lösungen von der automatischen Entdeckung von Diensten bis hin zur Überwachung und zum Management von Diensten zur Laufzeit.

Methodische Ansätze zur unscharfen Mustererkennung bei Deformationsmessergebnissen

In dieser Dissertation werden mithilfe von Ansätzen, die aus der Mustererekennung abgeleiteten sind, zwei typische Aufgabenstellungen aus dem Bereich der geodätischen Überwachungsmessungen bearbeitet. Die hier benutzten Ansätze bedienen sich automatisch arbeitender Clusterverfahren, die unter Nutzung formaler Kriterien Daten in homogene Gruppen einordnen. Die Besonderheit sind hier die verwendeten Fuzzy-Clusterverfahren, bei denen die Daten nicht genau einer Gruppe zugeordnet werden, sondern jeder Gruppe mit einem graduell variierenden Zugehörigkeitswert. In dem ersten Beispiel geht es um das Auffinden von Punktgruppen mit einem gleichförmigen Bewegungsverhalten in einem zweidimensionalen Überwachungsnetz und in dem zweiten Beispiel um die automatische Klassifizierung von Setzungszeitreihen. In beiden Beispielen wird gezeigt, dass die bisher in der Praxis überwiegend durch einen erfahrenen Auswerter, durch manuelle Beurteilung von graphischen Darstellungen, erfolgte Vorgehensweise weitestgehend automatisiert werden kann.