Fachbereich Informatik
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In einem Grid steht Benutzern mit entsprechendem Zugang eine Vielzahl verteilter Ressourcen zur Verfügung. Die daraus entstehenden wirtschaftlichen und technischen Vorteile rechtfertigen die Portierung von bestehenden Desktop-Anwendungen. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Fragestellung, welche Einflussfaktoren bei der Portierung von Desktop-Anwendungen in ein Grid eine Rolle spielen können und wie diese in Hinblick auf die Machbarkeit zu bewerten sind. Basierend auf den zugrunde liegenden Softwarearchitekturen werden Architekturmerkmale von Desktop-Anwendungen identifiziert und Hypothesen darüber entwickelt, welche Aspekte den Portierungsprozess beeinflussen. Am Beispiel der Portierung der Anwendung „DataFinder“ der Abteilung Verteilte Systeme und Komponentensoftware des DLR werden die entwickelten Hypothesen überprüft. Die Erkenntnisse aus der Beispielportierung werden ausführlich dargestellt und anschließend kritisch diskutiert.
Grid Infrastrukturen sind heute in der Lage, auch große Datenmengen verteilt zu verarbeiten. Ein Anwendungsgebiet, das davon profitiert, ist das Textmining. Es zeichnet sich vor allem durch die große Anzahl voneinander unabhängiger Teiljobs aus, in die eine Aufgabe zerlegt werden kann. Um die Gesamtlaufzeit bis zur Fertigstellung eines Textmininglaufes für einen großen Datenbestand zu optimieren, ist Load-Balancing unerlässlich. Dafür muss abgeschätzt werden, wie lange eine Ressource für die Lösung eines Teilproblems benötigt. Diese Abschätzungen beruhen auf den Aufzeichnungen vorangegangener Textminingverarbeitungen. Sind darüber noch keine Daten vorhanden, muss die Laufzeitvorhersage anhand der Leistungsfähigkeit der Hardware einer Ressource prognostiziert werden. Wir stellen in dieser Arbeit Methoden vor, mit denen die Laufzeit für Textmining-Applikationen mittels historischer Daten und Hardwareeigenschaften vorhergesagt werden kann. Dabei nutzen wir Methoden der Statistik und des maschinellen Lernens, um eine Prognose zu berechnen. Anschließend wird ein Dienst vorgestellt, der eine Laufzeitvorhersage im Grid anbietet. Er kann auch für andere Anwendungsgebiete als das Textmining eingesetzt werden und ist in der Lage, Informationen über die Laufzeiten von Jobs auf den Ressourcen abzurufen. Dazu nutzt er bereits vorhandene Dienste der Grid-Middleware und kann sich so dynamisch in bestehende Strukturen eingliedern.
Volumen Rendering ist ein eigenes Thema der Computergrafik und wurde in den letzten Jahren fortlaufend optimiert. Neben verschiedenen Ansätzen, die in Software implementiert sind, gibt es auch einige spezielle Methoden, die die Grafikhardware geeignet nutzen. 2003 wurde ein erstes Paper von J. Krüger und R. Westermann veröffentlicht, in dem eine Hardwareimplementierung eines Raycasting Volumen Renderers gezeigt wurde, ein Ansatz, der bislang nicht geeignet in Hardware umgesetzt werden konnte. Die Vorteile von diesem Ansatz bestehen in zwei Beschleunigungstechniken, die entweder bei fast opaken Darstellungen der Datensätze oder bei Darstellungen mit wenig sichtbaren Daten ausgespielt werden können.
Diese Arbeit zeigt und erläutert, neben der theoretischen Einführung in das Thema, die Implementierung eines interaktiven raycasting-basierten Volumen Renderers auf neuester Grafikhardware mit Hilfe von Shaderprogrammen. Wesentliche Schritte folgen der Veröffentlichung von J. Krüger und R. Westermann, welche aber viele Details und Problemstellen verschweigt. Die Ergebnisse werden mit einem 3D-Textur Volumenrenderverfahren verglichen, wobei durch charakteristische Testdatensätze die beiden Beschleunigungstechniken des Raycasters untersucht werden. Weil beide Techniken bei fast allen Datensätzen eine Beschleunigung des Rendervorgangs hervorrufen sollten, werden die erzielten Ergebnisse miteinander verglichen und kritisch besprochen, um zu beurteilen, ob das hier implementierte Verfahren schneller als das bisher oft verwendete 3D-Texturverfahren ist.