User Profile Management and Selection in Context-Aware Service Platforms for Networks Beyond 3G

In recent years, progress in the area of mobile telecommunications has changed our way of life, in the private as well as the business domain. Mobile and wireless networks have ever increasing bit rates, mobile network operators provide more and more services, and at the same time costs for the usage of mobile services and bit rates are decreasing. However, mobile services today still lack functions that seamlessly integrate into users’ everyday life. That is, service attributes such as context-awareness and personalisation are often either proprietary, limited or not available at all. In order to overcome this deficiency, telecommunications companies are heavily engaged in the research and development of service platforms for networks beyond 3G for the provisioning of innovative mobile services. These service platforms are to support such service attributes. Service platforms are to provide basic service-independent functions such as billing, identity management, context management, user profile management, etc. Instead of developing own solutions, developers of end-user services such as innovative messaging services or location-based services can utilise the platform-side functions for their own purposes. In doing so, the platform-side support for such functions takes away complexity, development time and development costs from service developers. Context-awareness and personalisation are two of the most important aspects of service platforms in telecommunications environments. The combination of context-awareness and personalisation features can also be described as situation-dependent personalisation of services. The support for this feature requires several processing steps. The focus of this doctoral thesis is on the processing step, in which the user’s current context is matched against situation-dependent user preferences to find the matching user preferences for the current user’s situation. However, to achieve this, a user profile management system and corresponding functionality is required. These parts are also covered by this thesis. Altogether, this thesis provides the following contributions: The first part of the contribution is mainly architecture-oriented. First and foremost, we provide a user profile management system that addresses the specific requirements of service platforms in telecommunications environments. In particular, the user profile management system has to deal with situation-specific user preferences and with user information for various services. In order to structure the user information, we also propose a user profile structure and the corresponding user profile ontology as part of an ontology infrastructure in a service platform. The second part of the contribution is the selection mechanism for finding matching situation-dependent user preferences for the personalisation of services. This functionality is provided as a sub-module of the user profile management system. Contrary to existing solutions, our selection mechanism is based on ontology reasoning. This mechanism is evaluated in terms of runtime performance and in terms of supported functionality compared to other approaches. The results of the evaluation show the benefits and the drawbacks of ontology modelling and ontology reasoning in practical applications.

Autonomes Performance-Management in dienstorientierten Architekturen

Die Bedeutung des Dienstgüte-Managements (SLM) im Bereich von Unternehmensanwendungen steigt mit der zunehmenden Kritikalität von IT-gestützten Prozessen für den Erfolg einzelner Unternehmen. Traditionell werden zur Implementierung eines wirksamen SLMs Monitoringprozesse in hierarchischen Managementumgebungen etabliert, die einen Administrator bei der notwendigen Rekonfiguration von Systemen unterstützen. Auf aktuelle, hochdynamische Softwarearchitekturen sind diese hierarchischen Ansätze jedoch nur sehr eingeschränkt anwendbar. Ein Beispiel dafür sind dienstorientierte Architekturen (SOA), bei denen die Geschäftsfunktionalität durch das Zusammenspiel einzelner, voneinander unabhängiger Dienste auf Basis deskriptiver Workflow-Beschreibungen modelliert wird. Dadurch ergibt sich eine hohe Laufzeitdynamik der gesamten Architektur. Für das SLM ist insbesondere die dezentrale Struktur einer SOA mit unterschiedlichen administrativen Zuständigkeiten für einzelne Teilsysteme problematisch, da regelnde Eingriffe zum einen durch die Kapselung der Implementierung einzelner Dienste und zum anderen durch das Fehlen einer zentralen Kontrollinstanz nur sehr eingeschränkt möglich sind. Die vorliegende Arbeit definiert die Architektur eines SLM-Systems für SOA-Umgebungen, in dem autonome Management-Komponenten kooperieren, um übergeordnete Dienstgüteziele zu erfüllen: Mithilfe von Selbst-Management-Technologien wird zunächst eine Automatisierung des Dienstgüte-Managements auf Ebene einzelner Dienste erreicht. Die autonomen Management-Komponenten dieser Dienste können dann mithilfe von Selbstorganisationsmechanismen übergreifende Ziele zur Optimierung von Dienstgüteverhalten und Ressourcennutzung verfolgen. Für das SLM auf Ebene von SOA Workflows müssen temporär dienstübergreifende Kooperationen zur Erfüllung von Dienstgüteanforderungen etabliert werden, die sich damit auch über mehrere administrative Domänen erstrecken können. Eine solche zeitlich begrenzte Kooperation autonomer Teilsysteme kann sinnvoll nur dezentral erfolgen, da die jeweiligen Kooperationspartner im Vorfeld nicht bekannt sind und – je nach Lebensdauer einzelner Workflows – zur Laufzeit beteiligte Komponenten ausgetauscht werden können. In der Arbeit wird ein Verfahren zur Koordination autonomer Management-Komponenten mit dem Ziel der Optimierung von Antwortzeiten auf Workflow-Ebene entwickelt: Management-Komponenten können durch Übertragung von Antwortzeitanteilen untereinander ihre individuellen Ziele straffen oder lockern, ohne dass das Gesamtantwortzeitziel dadurch verändert wird. Die Übertragung von Antwortzeitanteilen wird mithilfe eines Auktionsverfahrens realisiert. Technische Grundlage der Kooperation bildet ein Gruppenkommunikationsmechanismus. Weiterhin werden in Bezug auf die Nutzung geteilter, virtualisierter Ressourcen konkurrierende Dienste entsprechend geschäftlicher Ziele priorisiert. Im Rahmen der praktischen Umsetzung wird die Realisierung zentraler Architekturelemente und der entwickelten Verfahren zur Selbstorganisation beispielhaft für das SLM konkreter Komponenten vorgestellt. Zur Untersuchung der Management-Kooperation in größeren Szenarien wird ein hybrider Simulationsansatz verwendet. Im Rahmen der Evaluation werden Untersuchungen zur Skalierbarkeit des Ansatzes durchgeführt. Schwerpunkt ist hierbei die Betrachtung eines Systems aus kooperierenden Management-Komponenten, insbesondere im Hinblick auf den Kommunikationsaufwand. Die Evaluation zeigt, dass ein dienstübergreifendes, autonomes Performance-Management in SOA-Umgebungen möglich ist. Die Ergebnisse legen nahe, dass der entwickelte Ansatz auch in großen Umgebungen erfolgreich angewendet werden kann.

Capturing Emergent Semantics from Social Annotation Systems

The ongoing growth of the World Wide Web, catalyzed by the increasing possibility of ubiquitous access via a variety of devices, continues to strengthen its role as our prevalent information and commmunication medium. However, although tools like search engines facilitate retrieval, the task of finally making sense of Web content is still often left to human interpretation. The vision of supporting both humans and machines in such knowledge-based activities led to the development of different systems which allow to structure Web resources by metadata annotations. Interestingly, two major approaches which gained a considerable amount of attention are addressing the problem from nearly opposite directions: On the one hand, the idea of the Semantic Web suggests to formalize the knowledge within a particular domain by means of the "top-down" approach of defining ontologies. On the other hand, Social Annotation Systems as part of the so-called Web 2.0 movement implement a "bottom-up" style of categorization using arbitrary keywords. Experience as well as research in the characteristics of both systems has shown that their strengths and weaknesses seem to be inverse: While Social Annotation suffers from problems like, e. g., ambiguity or lack or precision, ontologies were especially designed to eliminate those. On the contrary, the latter suffer from a knowledge acquisition bottleneck, which is successfully overcome by the large user populations of Social Annotation Systems. Instead of being regarded as competing paradigms, the obvious potential synergies from a combination of both motivated approaches to "bridge the gap" between them. These were fostered by the evidence of emergent semantics, i. e., the self-organized evolution of implicit conceptual structures, within Social Annotation data. While several techniques to exploit the emergent patterns were proposed, a systematic analysis - especially regarding paradigms from the field of ontology learning - is still largely missing. This also includes a deeper understanding of the circumstances which affect the evolution processes. This work aims to address this gap by providing an in-depth study of methods and influencing factors to capture emergent semantics from Social Annotation Systems. We focus hereby on the acquisition of lexical semantics from the underlying networks of keywords, users and resources. Structured along different ontology learning tasks, we use a methodology of semantic grounding to characterize and evaluate the semantic relations captured by different methods. In all cases, our studies are based on datasets from several Social Annotation Systems. Specifically, we first analyze semantic relatedness among keywords, and identify measures which detect different notions of relatedness. These constitute the input of concept learning algorithms, which focus then on the discovery of synonymous and ambiguous keywords. Hereby, we assess the usefulness of various clustering techniques. As a prerequisite to induce hierarchical relationships, our next step is to study measures which quantify the level of generality of a particular keyword. We find that comparatively simple measures can approximate the generality information encoded in reference taxonomies. These insights are used to inform the final task, namely the creation of concept hierarchies. For this purpose, generality-based algorithms exhibit advantages compared to clustering approaches. In order to complement the identification of suitable methods to capture semantic structures, we analyze as a next step several factors which influence their emergence. Empirical evidence is provided that the amount of available data plays a crucial role for determining keyword meanings. From a different perspective, we examine pragmatic aspects by considering different annotation patterns among users. Based on a broad distinction between "categorizers" and "describers", we find that the latter produce more accurate results. This suggests a causal link between pragmatic and semantic aspects of keyword annotation. As a special kind of usage pattern, we then have a look at system abuse and spam. While observing a mixed picture, we suggest that an individual decision should be taken instead of disregarding spammers as a matter of principle. Finally, we discuss a set of applications which operationalize the results of our studies for enhancing both Social Annotation and semantic systems. These comprise on the one hand tools which foster the emergence of semantics, and on the one hand applications which exploit the socially induced relations to improve, e. g., searching, browsing, or user profiling facilities. In summary, the contributions of this work highlight viable methods and crucial aspects for designing enhanced knowledge-based services of a Social Semantic Web.

Context as a Service

In the vision of Mark Weiser on ubiquitous computing, computers are disappearing from the focus of the users and are seamlessly interacting with other computers and users in order to provide information and services. This shift of computers away from direct computer interaction requires another way of applications to interact without bothering the user. Context is the information which can be used to characterize the situation of persons, locations, or other objects relevant for the applications. Context-aware applications are capable of monitoring and exploiting knowledge about external operating conditions. These applications can adapt their behaviour based on the retrieved information and thus to replace (at least a certain amount) the missing user interactions. Context awareness can be assumed to be an important ingredient for applications in ubiquitous computing environments. However, context management in ubiquitous computing environments must reflect the specific characteristics of these environments, for example distribution, mobility, resource-constrained devices, and heterogeneity of context sources. Modern mobile devices are equipped with fast processors, sufficient memory, and with several sensors, like Global Positioning System (GPS) sensor, light sensor, or accelerometer. Since many applications in ubiquitous computing environments can exploit context information for enhancing their service to the user, these devices are highly useful for context-aware applications in ubiquitous computing environments. Additionally, context reasoners and external context providers can be incorporated. It is possible that several context sensors, reasoners and context providers offer the same type of information. However, the information providers can differ in quality levels (e.g. accuracy), representations (e.g. position represented in coordinates and as an address) of the offered information, and costs (like battery consumption) for providing the information. In order to simplify the development of context-aware applications, the developers should be able to transparently access context information without bothering with underlying context accessing techniques and distribution aspects. They should rather be able to express which kind of information they require, which quality criteria this information should fulfil, and how much the provision of this information should cost (not only monetary cost but also energy or performance usage). For this purpose, application developers as well as developers of context providers need a common language and vocabulary to specify which information they require respectively they provide. These descriptions respectively criteria have to be matched. For a matching of these descriptions, it is likely that a transformation of the provided information is needed to fulfil the criteria of the context-aware application. As it is possible that more than one provider fulfils the criteria, a selection process is required. In this process the system has to trade off the provided quality of context and required costs of the context provider against the quality of context requested by the context consumer. This selection allows to turn on context sources only if required. Explicitly selecting context services and thereby dynamically activating and deactivating the local context provider has the advantage that also the resource consumption is reduced as especially unused context sensors are deactivated. One promising solution is a middleware providing appropriate support in consideration of the principles of service-oriented computing like loose coupling, abstraction, reusability, or discoverability of context providers. This allows us to abstract context sensors, context reasoners and also external context providers as context services. In this thesis we present our solution consisting of a context model and ontology, a context offer and query language, a comprehensive matching and mediation process and a selection service. Especially the matching and mediation process and the selection service differ from the existing works. The matching and mediation process allows an autonomous establishment of mediation processes in order to transfer information from an offered representation into a requested representation. In difference to other approaches, the selection service selects not only a service for a service request, it rather selects a set of services in order to fulfil all requests which also facilitates the sharing of services. The approach is extensively reviewed regarding the different requirements and a set of demonstrators shows its usability in real-world scenarios.

The Human in the Loop: User Participation in Self-Adaptive Software

Self-adaptive software provides a profound solution for adapting applications to changing contexts in dynamic and heterogeneous environments. Having emerged from Autonomic Computing, it incorporates fully autonomous decision making based on predefined structural and behavioural models. The most common approach for architectural runtime adaptation is the MAPE-K adaptation loop implementing an external adaptation manager without manual user control. However, it has turned out that adaptation behaviour lacks acceptance if it does not correspond to a user’s expectations – particularly for Ubiquitous Computing scenarios with user interaction. Adaptations can be irritating and distracting if they are not appropriate for a certain situation. In general, uncertainty during development and at run-time causes problems with users being outside the adaptation loop. In a literature study, we analyse publications about self-adaptive software research. The results show a discrepancy between the motivated application domains, the maturity of examples, and the quality of evaluations on the one hand and the provided solutions on the other hand. Only few publications analysed the impact of their work on the user, but many employ user-oriented examples for motivation and demonstration. To incorporate the user within the adaptation loop and to deal with uncertainty, our proposed solutions enable user participation for interactive selfadaptive software while at the same time maintaining the benefits of intelligent autonomous behaviour. We define three dimensions of user participation, namely temporal, behavioural, and structural user participation. This dissertation contributes solutions for user participation in the temporal and behavioural dimension. The temporal dimension addresses the moment of adaptation which is classically determined by the self-adaptive system. We provide mechanisms allowing users to influence or to define the moment of adaptation. With our solution, users can have full control over the moment of adaptation or the self-adaptive software considers the user’s situation more appropriately. The behavioural dimension addresses the actual adaptation logic and the resulting run-time behaviour. Application behaviour is established during development and does not necessarily match the run-time expectations. Our contributions are three distinct solutions which allow users to make changes to the application’s runtime behaviour: dynamic utility functions, fuzzy-based reasoning, and learning-based reasoning. The foundation of our work is a notification and feedback solution that improves intelligibility and controllability of self-adaptive applications by implementing a bi-directional communication between self-adaptive software and the user. The different mechanisms from the temporal and behavioural participation dimension require the notification and feedback solution to inform users on adaptation actions and to provide a mechanism to influence adaptations. Case studies show the feasibility of the developed solutions. Moreover, an extensive user study with 62 participants was conducted to evaluate the impact of notifications before and after adaptations. Although the study revealed that there is no preference for a particular notification design, participants clearly appreciated intelligibility and controllability over autonomous adaptations.

Adaptive Real-time Anomaly-based Intrusion Detection using Data Mining and Machine Learning Techniques

Die zunehmende Vernetzung der Informations- und Kommunikationssysteme führt zu einer weiteren Erhöhung der Komplexität und damit auch zu einer weiteren Zunahme von Sicherheitslücken. Klassische Schutzmechanismen wie Firewall-Systeme und Anti-Malware-Lösungen bieten schon lange keinen Schutz mehr vor Eindringversuchen in IT-Infrastrukturen. Als ein sehr wirkungsvolles Instrument zum Schutz gegenüber Cyber-Attacken haben sich hierbei die Intrusion Detection Systeme (IDS) etabliert. Solche Systeme sammeln und analysieren Informationen von Netzwerkkomponenten und Rechnern, um ungewöhnliches Verhalten und Sicherheitsverletzungen automatisiert festzustellen. Während signatur-basierte Ansätze nur bereits bekannte Angriffsmuster detektieren können, sind anomalie-basierte IDS auch in der Lage, neue bisher unbekannte Angriffe (Zero-Day-Attacks) frühzeitig zu erkennen. Das Kernproblem von Intrusion Detection Systeme besteht jedoch in der optimalen Verarbeitung der gewaltigen Netzdaten und der Entwicklung eines in Echtzeit arbeitenden adaptiven Erkennungsmodells. Um diese Herausforderungen lösen zu können, stellt diese Dissertation ein Framework bereit, das aus zwei Hauptteilen besteht. Der erste Teil, OptiFilter genannt, verwendet ein dynamisches "Queuing Concept", um die zahlreich anfallenden Netzdaten weiter zu verarbeiten, baut fortlaufend Netzverbindungen auf, und exportiert strukturierte Input-Daten für das IDS. Den zweiten Teil stellt ein adaptiver Klassifikator dar, der ein Klassifikator-Modell basierend auf "Enhanced Growing Hierarchical Self Organizing Map" (EGHSOM), ein Modell für Netzwerk Normalzustand (NNB) und ein "Update Model" umfasst. In dem OptiFilter werden Tcpdump und SNMP traps benutzt, um die Netzwerkpakete und Hostereignisse fortlaufend zu aggregieren. Diese aggregierten Netzwerkpackete und Hostereignisse werden weiter analysiert und in Verbindungsvektoren umgewandelt. Zur Verbesserung der Erkennungsrate des adaptiven Klassifikators wird das künstliche neuronale Netz GHSOM intensiv untersucht und wesentlich weiterentwickelt. In dieser Dissertation werden unterschiedliche Ansätze vorgeschlagen und diskutiert. So wird eine classification-confidence margin threshold definiert, um die unbekannten bösartigen Verbindungen aufzudecken, die Stabilität der Wachstumstopologie durch neuartige Ansätze für die Initialisierung der Gewichtvektoren und durch die Stärkung der Winner Neuronen erhöht, und ein selbst-adaptives Verfahren eingeführt, um das Modell ständig aktualisieren zu können. Darüber hinaus besteht die Hauptaufgabe des NNB-Modells in der weiteren Untersuchung der erkannten unbekannten Verbindungen von der EGHSOM und der Überprüfung, ob sie normal sind. Jedoch, ändern sich die Netzverkehrsdaten wegen des Concept drif Phänomens ständig, was in Echtzeit zur Erzeugung nicht stationärer Netzdaten führt. Dieses Phänomen wird von dem Update-Modell besser kontrolliert. Das EGHSOM-Modell kann die neuen Anomalien effektiv erkennen und das NNB-Model passt die Änderungen in Netzdaten optimal an. Bei den experimentellen Untersuchungen hat das Framework erfolgversprechende Ergebnisse gezeigt. Im ersten Experiment wurde das Framework in Offline-Betriebsmodus evaluiert. Der OptiFilter wurde mit offline-, synthetischen- und realistischen Daten ausgewertet. Der adaptive Klassifikator wurde mit dem 10-Fold Cross Validation Verfahren evaluiert, um dessen Genauigkeit abzuschätzen. Im zweiten Experiment wurde das Framework auf einer 1 bis 10 GB Netzwerkstrecke installiert und im Online-Betriebsmodus in Echtzeit ausgewertet. Der OptiFilter hat erfolgreich die gewaltige Menge von Netzdaten in die strukturierten Verbindungsvektoren umgewandelt und der adaptive Klassifikator hat sie präzise klassifiziert. Die Vergleichsstudie zwischen dem entwickelten Framework und anderen bekannten IDS-Ansätzen zeigt, dass der vorgeschlagene IDSFramework alle anderen Ansätze übertrifft. Dies lässt sich auf folgende Kernpunkte zurückführen: Bearbeitung der gesammelten Netzdaten, Erreichung der besten Performanz (wie die Gesamtgenauigkeit), Detektieren unbekannter Verbindungen und Entwicklung des in Echtzeit arbeitenden Erkennungsmodells von Eindringversuchen.

Datenbanken I

Das hier frei verfügbare Skript und die Sammlung an Klausuren mit Musterlösungen aus den Jahren 2003 bis 2013 geht auf die gleichnamige Vorlesung im Bachelorstudiengang Informatik an der Universität Kassel zurück, die von Prof. Dr. Wegner bis zum Sommer 2012 angeboten wurde. Behandelt werden Theorie und Praxis relationaler Datenbanksysteme, einschließlich Schichtenarchitektur, Modellierung mittels ER-Diagrammen, funktionale Abhängigkeiten, Normalisierung, Armstrongsche Axiome, Relationenkalkül und dessen Realisierung in SQL, Transaktionskonzept. In der Regel wird man den Stoff ergänzen um praktische Übungen, in denen Studierende u. a. mit SQL auf dem vorhandenen Datenbank-System arbeiten.

Das Unix-Kursbuch

Das hier frei verfügbare Skript und die Sammlung an Klausuren mit Musterlösungen aus den Jahren 2004 bis 2015 geht auf einen E-Learning Kurs mit zehn Lektionen zurück, den Prof. Dr. Wegner ab 1985 zunächst an der FH Fulda für das COSTOC-Projekt von Prof. Maurer verfasste. Die COSTOC-Lernsoftware war für den Vertrieb mit Bildschirmtext gedacht, wenn man will, ein Vorläufer des heutigen Internets. Mit im Wesentlichen unverändertem Inhalt wurde der Kurs mehrfach auf neue Plattformen portiert, zuletzt für das Web mit SVG für die animierten Grafiken, und an der Universität Kassel im Bachelorstudium als Wahlveranstaltung angeboten. Das Skript kann also parallel zu der weiterhin verfügbaren elektronischen Vorlesung benutzt werden und gibt eine grundlegende Übersicht zu Unix/Linux mit Prozesskonzept, Dateisystem, Shell-Programmierung und den wesentlichen 50+ Kommandos, die man üblicherweise im Kopf hat, wenn man mit Unix arbeitet.

Einführung in XML

Das hier frei verfügbare Skript und die Sammlung an Klausuren mit Musterlösungen aus den Jahren 2006 bis 2015 geht auf die gleichnamige Vorlesung im Bachelorstudiengang Informatik an der Universität Kassel zurück, die von Prof. Dr. Wegner und ab 2012 von Dr. Schweinsberg angeboten wurde. Behandelt werden die Grundlagen der eXtensible Markup Language, die sich als Datenaustauschsprache etabliert hat. Im Gegensatz zu HTML erlaubt sie die semantische Anreicherung von Dokumenten. In der Vorlesung wird die Entwicklung von XML-basierten Sprachen sowie die Transformierung von XML-Dokumenten mittels Stylesheets (eXtensible Stylesheet Language XSL) behandelt. Ebenfalls werden die DOM-Schnittstelle (Document Object Model) und SAX (Simple API for XML) vorgestellt.

Grundlagen der Betriebssysteme

Das hier frei verfügbare Skript wurde zuletzt im Oktober 2003 in der 3. Auflage überarbeitet und war Grundlage der von Prof. Dr. Wegner bis dahin gehaltenen gleichnamigen Veranstaltung. Die Ursprünge gehen bis auf ein Skript des Kollegen Jürgen Nehmer (Kaiserslautern) aus den Siebzigern zurück. Eine wesentliche Überarbeitung erfuhr das Material mit Erscheinen des didaktisch exzellenten Buchs von Ben-Ari „Grundlagen der Parallel-Programmierung“ aus dem Jahr 1984. Konkrete Umsetzungen von Prozesssynchronisierungskonzepten in lauffähige Programme wurden allerdings ausgespart und finden sich im ebenfalls frei verfügbaren Skript „Interprozesskommunikation“.

Skript Interprozesskommunikation

Das hier frei verfügbare Skript gehört zu einer gleichnamigen Vorlesung, die von Prof. Dr. Lutz Wegner bis zum Sommersemester 2007 gehalten wurde. Davor lief sie bis 1999 unter dem etwas irreführenden Titel „Ausgewählte Themen zu Rechnernetzen“. Behandelt wird die IPC in UNIX-basierten Rechnernetzen. Dazu gehören allgemeine Kenntnisse der Prozessumgebung, die fork- und exec-Systemaufrufe, Lock Files, Signale, Pipes, das Botschaftenkonzept (message queues), Semaphore, Shared Memory, Remote Procedure Calls, Sockets und Threads. Jedes Konzept wird mit kleinen Beispielen besprochen, die in C geschrieben sind. Der Quelltext liegt auf unseren Anlagen vor (für AIX, LINUX, Solaris). Grundlage der Vorlesung und des Skripts ist das ausgezeichnete Buch von John Shapley Gray „Interprocess Communications in UNIX“ aus dem Jahr 1998 bzw. die auf Linux angepasste Auflage desselben Buches „Interprocess Communications in LINUX“ aus dem Jahr 2003.

Programmierung graphischer Benutzerschnittstellen mit Tcl/Tk. - 4. Aufl.

Das hier frei verfügbare Skript und die Sammlung an Klausuren mit Musterlösungen aus den Jahren 2005 bis 2015 geht auf die gleichnamige Vorlesung im Masterstudium Informatik an der Universität Kassel zurück. Kenntnisse in der Programmierung graphischer Oberflächen sind offensichtlich sehr nützlich, da es kaum noch Anwendungen gibt, die auf eine ansprechend gestaltete Benutzeroberfläche verzichten können. Andererseits ist die Programmierung auch heute noch sehr aufwendig. Als Ausweg empfiehlt sich die Beschäftigung mit Ousterhouts Tcl/Tk, das einerseits eine leicht lernbare und universell einsetzbare Skriptsprache (Tcl) bietet, andererseits mit Tk über einen überschaubaren und auf fast allen Betriebssystemen einsetzbaren Werkzeugkasten für die Konstruktion graphischer Oberflächen verfügt. Grundlage des Skripts ist das ausgezeichnete Buch von Harrison und McLennan „Effective Tcl/Tk Programming - Writing Better Programs with Tcl and Tk“ aus dem Jahr 1998, das inzwischen auch in einer deutschen Übersetzung vorliegt.

Folien zur Vorlesung Sortierverfahren

Die hier frei verfügbare Foliensammlung stammt aus der gleichnamigen Master-Veranstaltung im Sommersemester 2014. Das zugehörige Skript (in Englisch) kann als PDF heruntergeladen werden von der Universität Turku (Lutz M. Wegner, Sorting – The Turku Lectures, Lecture Notes in Computing 2014, Univ. of Turku, Finland, http://tucs.fi/publications/attachment.php?fname=bWegner_LutzMx14a.full.pdf). Das überarbeitete Material geht auf eine dort im Jahre 1987 gehaltene Gastvorlesung zurück. Betrachtet werden Varianten von Quicksort und Heapsort, speziell bei Quicksort solche für Multimengen und Vorsortierung, sowohl für verkettete Listen als auch für Datenstrukturen mit Direktzugriff. Neben dem Standardheapsort werden die Floydverbesserung und Dijkstras Smoothsort vorgestellt. Eine Netzwerkvariante und zwei Externspeicherverfahren auf Basis von Quicksort und Heapsort werden untersucht. Der Stand der Technik bei den stabilen, in-situ Verfahren wird skizziert. Der Stoff eignet sich für eine Vorlesung mit angegliederten Projektübungen, in denen Studierende selbstständig Algorithmen, die als Pseudo-Code vorgegeben sind, in effizienten, lauffähigen Java-Code umsetzen und in einer Laufzeitbibliothek mit vorgegebenen Testdaten messen.

Programmierung in Pascal

Das hier frei verfügbare Skript gehört zu einer gleichnamigen Vorlesung, die von Prof. Dr. Lutz Wegner bis zum Wintersemester 1998/99 am damaligen Fachbereich 17 Mathematik/Informatik der Universität Kassel gehalten wurde. Thema ist die Einführung in die Programmierung, wie sie am Anfang fast aller Informatik-, Mathematik- und verwandter Ingenieurstudiengänge steht. Hier erfolgt die Einführung mit der Programmiersprache Pascal, die Niklaus Wirth (ehemals ETH Zürich) bereits 1968 entwickelte. Sie gilt als letzte Vertreterin der rein prozeduralen Sprachen und führt in der Regel zu sauber strukturierten Programmen. In der damals auf PCs weit verbreiteten Turbo Pascal Variante geht es auch um Objektorientierung, die charakteristisch für das heutige Programmierparadigma mit Java ist. Alte (und neu geschriebene) Pascal-Programme lassen sich problemlos mit den Free Pascal Open Source Compilern (www.freepascal.org) übersetzen und unter allen gängigen Betriebssystemen zur Ausführung bringen. Wer hierfür eine fachlich präzise und trotzdem vergleichsweise gut lesbare Einführung mit Hinweisen auf guten und schlechten Programmierstil braucht, wird hier fündig und kommt über den Stickwortindex am Ende auch schnell zu Einzelthemen wie Parameterübergabe oder das Arbeiten mit Pointern.

Managing Quality Properties of Web Service Compositions

Web services from different partners can be combined to applications that realize a more complex business goal. Such applications built as Web service compositions define how interactions between Web services take place in order to implement the business logic. Web service compositions not only have to provide the desired functionality but also have to comply with certain Quality of Service (QoS) levels. Maximizing the users' satisfaction, also reflected as Quality of Experience (QoE), is a primary goal to be achieved in a Service-Oriented Architecture (SOA). Unfortunately, in a dynamic environment like SOA unforeseen situations might appear like services not being available or not responding in the desired time frame. In such situations, appropriate actions need to be triggered in order to avoid the violation of QoS and QoE constraints. In this thesis, proper solutions are developed to manage Web services and Web service compositions with regard to QoS and QoE requirements. The Business Process Rules Language (BPRules) was developed to manage Web service compositions when undesired QoS or QoE values are detected. BPRules provides a rich set of management actions that may be triggered for controlling the service composition and for improving its quality behavior. Regarding the quality properties, BPRules allows to distinguish between the QoS values as they are promised by the service providers, QoE values that were assigned by end-users, the monitored QoS as measured by our BPR framework, and the predicted QoS and QoE values. BPRules facilitates the specification of certain user groups characterized by different context properties and allows triggering a personalized, context-aware service selection tailored for the specified user groups. In a service market where a multitude of services with the same functionality and different quality values are available, the right services need to be selected for realizing the service composition. We developed new and efficient heuristic algorithms that are applied to choose high quality services for the composition. BPRules offers the possibility to integrate multiple service selection algorithms. The selection algorithms are applicable also for non-linear objective functions and constraints. The BPR framework includes new approaches for context-aware service selection and quality property predictions. We consider the location information of users and services as context dimension for the prediction of response time and throughput. The BPR framework combines all new features and contributions to a comprehensive management solution. Furthermore, it facilitates flexible monitoring of QoS properties without having to modify the description of the service composition. We show how the different modules of the BPR framework work together in order to execute the management rules. We evaluate how our selection algorithms outperform a genetic algorithm from related research. The evaluation reveals how context data can be used for a personalized prediction of response time and throughput.