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Diese Abschlussarbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines VHDL-Ethernet Protokollstapels. Aufbauend auf einem existierenden Protokollstapel für 1 GBit/s ist das Ziel dieser Arbeit, einen Protokollstapel zu entwerfen, der eine Datenübertragungsrate von mehr als 10 GBit/s erreicht. Dieser Protokollstapel soll die Protokolle Ethernet, IPv4, ARP, ICMP und UDP enthalten. Durch eine flexible Struktur der Ports und den Einsatz von generics soll dieser Protokollstapel leicht konfigurierbar und so für viele Anwendungszwecke nutzbar sein.
Zunächst wurde der existierende Protokollstapel von der Xilinx Vertix5 Serie auf die 7er Serie portiert und in Betrieb genommen. Dabei traten Probleme mit dem Transceiver und dem ARP Protokoll auf. Nachdem diese gelöst wurden, konnte ein Konzept für den neuen Protokollstapel erarbeitet werden. Dieser nutzt nun ein – in der Busbreite – flexibles Streaming Interface, um die Geschwindigkeit der Datenübertragung anzupassen.
Da jedes der genutzten Protokolle an die Daten einen Header/Trailer anhängt oder entfernt,
wurden für diese Aufgabe insgesamt vier Low-Level-Module entwickelt. Diese Module wurden
mit Hilfe einer Testbench und einer Testmatrix verifiziert. Die Protokollmodule stellen nun den Header/Trailer zusammen und fügen diese mit Hilfe der Low-Level-Module an oder entfernen diese.
Bei der Simulation des Protokollstapels wurde die Funktion der Protokolle nachgewiesen. Durch die große Busbreite, von 64 Bit bei 10 GBit/s und 128 oder 256 Bit bei 40 GBit/s, schlug allerdings die Timing-Analyse fehl. Der kritische Pfad konnte bei der CRC Berechnung gefunden werden. Durch parallele CRC-Berechnungen wurde eine vorübergehende Lösung dieses Problems für die Geschwindigkeit 10 GBit/s erreicht.
Die Analyse des Ressourcenverbrauchs zeigte, dass der neue Protokollstapel nur wenig Ressourcen in einem FPGA nutzt. Für 10 GBit/s werden lediglich 3000 LUTs und 2400 Register
benötigt. Des weiteren wurde festgestellt, dass der Ressourcenverbrauch nicht proportional zur Busbreite ist. Bei einer Verdopplung der Busbreite werden lediglich 60 % mehr Ressourcen benötigt.
This Master's Thesis discusses intelligent sensor networks considering autonomous sensor placement strategies and system health management. Sensor networks for an intelligent system design process have been researched recently. These networks consist of a distributed collective of sensing units, each with the abilities of individual sensing and computation. Such systems can be capable of self-deployment and must be scalable, long-lived and robust. With distributed sensor networks, intelligent sensor placement for system design and online system health management are attractive areas of research. Distributed sensor networks also cause optimization problems, such as decentralized control, system robustness and maximization of coverage in a distributed system. This also includes the discovery and analysis of points of interest within an environment. The purpose of this study was to investigate a method to control sensor placement in a world with several sources and multiple types of information autonomously. This includes both controlling the movement of sensor units and filtering of the gathered information depending on individual properties to increase system performance, defined as a good coverage. Additionally, online system health management was examined in this study regarding the case of agent failures and autonomous policy reconfiguration if sensors are added to or removed from the system. Two different solution strategies were devised, one where the environment was fully observable, and one with only partial observability. Both strategies use evolutionary algorithms based on artificial neural networks for developing control policies. For performance measurement and policy evaluation, different multiagent objective functions were investigated. The results of the study show that in the case of a world with multiple types of information, individual control strategies performed best because of their abilities to control the movement of a sensor entity and to filter the sensed information. This also includes system robustness in case of sensor failures where other sensing units must recover system performance. Additionally, autonomous policy reconfiguration after adding or removing of sensor agents was successful. This highlights that intelligent sensor agents are able to adapt their individual control policies considering new circumstances.
Über die letzten Jahre entstanden unterschiedlichste Gerätschaften, besonders im mobilen Bereich und der Industrie 4.0, die große Datenmengen generieren. Diese müssen in entsprechenden Netzwerken entgegengenommen, verarbeitet und ggf. analysiert werden um einen Mehrwert zu erzielen. Ein Vertreter für die Umsetzung von Echtzeit-Datenverarbeitung ist Apache Spark, ein Open Source Framework, welches für die Analyse von Informationsströmen und Datenbeständen eingesetzt werden kann. Im Rahmen dieser Masterarbeit wird die Apache Spark Plattform von Grund auf erläutert und auf ihre Einsatzfähigkeit im Bereich der verteilten Datenverarbeitung untersucht. Durch die theoretische Einleitung in die Themen Big Data, Streaming Data, Data Mining und Real-Time Analytics wird ein grundlegendes Verständnis für die Aufgaben und Herausforderungen dieses Sachgebiets vermittelt. Es wird die Entwicklung von der Batch- zur Streamingverarbeitung vorgestellt und die Anforderungen, sowie Voraussetzungen für die Umsetzung von Echtzeitsystemen aufgezeigt.
Nachdem diese Grundlagen vermittelt wurden, folgt eine Vorstellung des Projektumfangs der Apache Software Foundation, in welchen sich auch das Spark Projekt einordnen lässt. Die Arbeit erläutert die Grundkonzepte von Apache Spark, wie die Entwicklung, Architektur und der Clusterbetrieb der Plattform. Dabei stützen sich die Untersuchungen auf praktische Beispiele, um die Arbeitsweise von Apache Spark näher aufzuzeigen. Die vorgestellten Themen fallen in die Bereiche der parallelen Datenverarbeitung mit Spark und beschäftigen sich mit den Voraussetzungen für das Erstellen von Anwendungen, die den verteilten Aufbau und die horizontale Skalierbarkeit von Spark ausnutzen. Spark bringt über eigene Bibliotheken auch Funktionalitäten für die Datenverarbeitung in speziellen Aufgabengebieten mit sich. In dieser Arbeit werden ebenfalls die beiden Bibliotheken MLlib, welche im Bereich des maschinellen Lernens Einsatz findet, und Spark Streaming, die Bibliothek für Verarbeitung von Datenflüssen, vorgestellt und deren Funktionsumfang untersucht. Das Kernthema dieser Arbeit bildet die Modellierung von Lösungsmöglichkeiten zur Analyse von Streaming Data. Es wird hierdurch die Funktionsweise von Spark und dessen Streaming Bibliothek anhand von kompletten Applikationen zur Ausreißererkennung in Datenströmen im Detail aufgezeigt.
Die Arbeit zeigt auf, dass Spark durchaus für den Einsatz zur verteilten Datenverarbeitung geeignet ist. Auch der Umgang mit Streaming Data wird durch den Bau der Prototypen nachgewiesen. In dem abschließenden Fazit werden die Erkenntnisse der Arbeit zusammengefasst und die Einsetzbarkeit von Spark diskutiert.