Effiziente Datenanalyse in Netzwerkgraphen

In Link-State Rechnernetzen ist es blich, dass jeder Knoten die Topologie des gesamten Netzwerks kennt und auf dessen Basis die Routing-Entscheidungen treffen kann. Um die Performance und Qualitt des Netzwerks zu erhhen, ist meist eine Datenanalyse notwendig. Dabei werden beispielsweise Knoten und Verbindungen gefunden, die eine hohe Wichtigkeit fr das gesamte Netzwerk haben. Durch die regelmige Aufzeichnung der Topologieinformationen an einer Stelle im Netzwerk kann ein Datenbestand geschaffen werden, der bei geeigneter Analyse Rckschlsse auf Schwachstellen im Netzwerk geben kann. Aufgrund der groen Menge an Daten kann die Datenanalyse sehr viel Zeit in Anspruch nehmen, was die Ntzlichkeit ihrer Ergebnisse in Frage stellen kann. Deshalb wurde in einer Publikation von Mundt und Vetterick im Juli 2011 die Rechenleistung mittels Cloud Computing verstrkt und der Zeitaufwand somit verringert. Leider hatte diese Methode auch Nachteile, wie beispielsweise den teuren Upload der groen Datenmengen in die Cloud.
In diesem Buch wird fr denselben Datenbestand die Performance erhht, indem User Defined Functions (UDF) in einem Datenbankmanagementsystem eingesetzt werden. Die Daten werden direkt auf dem Datenbankserver analysiert und die Ergebnisse mit SQL abgefragt. Gleichzeitig wird die bestehende Implementierung untersucht und ihre Komplexitt verringert. Im Ergebnis kann die Analyse nicht nur schneller, sondern auch komfortabler fr den Anwender durchgefhrt werden. Viele Arten der Datenanalyse der Netzwerktopologiedaten knnen nun mit SQL, ohne zustzliche Programme durchgefhrt werden. Am Ende des Buches werden mehrere Beispiele fr Datenanfragen aufgefhrt, die den Einsatz der neuen Funktionen zeigen und Hinweise zur Laufzeit geben.