1 / 17

A Jövő Internet alkalmazásai

A Jövő Internet alkalmazásai. Sidló Csaba, Benczúr András {sidlo, benczur}@ilab.sztaki.hu MTA SZTAKI Informatika Kutató Laboratórium Adatbányászat és Webes Keresés Csoport. Jövő Internet NTP 2011. November 15. Adatbányászat és Webes Keresés Csoport. Benczúr András

mei
Download Presentation

A Jövő Internet alkalmazásai

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. A Jövő Internet alkalmazásai Sidló Csaba, Benczúr András {sidlo, benczur}@ilab.sztaki.hu MTA SZTAKI Informatika Kutató Laboratórium Adatbányászat és Webes Keresés Csoport Jövő Internet NTP 2011. November 15.

  2. Adatbányászat és Webes Keresés Csoport Benczúr András Informatika Labor vezető Fekete Zsolt elosztott adatbányászat, mesterséges intelligencia 3 posztdoktor 8 doktorandusz 7 fejlesztő sok végzett diákunk: Google, Yahoo, Morgan Stenley, … Sidló Csaba elosztott adattárházak, üzleti intelligencia

  3. Adatbányászat és Webes Keresés Csoport egyeditechnológiákextrémadatméretekre: • (web)keresés, szövegfeldolgozás • Európai Internet Archívum Web Spam szűrés • viselkedésmodellezés, eseményfelderítés • gráf-alapú biztosítási csalás felderítő eszköz • együttműködés az EU terrorelhárítás adatbányászati támogatás előkészítésére • nagyméretű naplóállományok elemzése, riasztás • lemorzsolódás, árrugalmasságvizsgálatok • hazai biztosítók, telefontársaságok • azonosságfeloldás (entityresolution) • ügyfél-adatok, háztartások • ajánlórendszerek • KDD Cup első helyezés

  4. Tartalom • EU FIRE kezdeményezés: Future Internet Research and Experimentation • célok • projektek, csatlakozási lehetőségek • alkalmazások • jövő média • szenzorok, intelligens környezet • nagy adatok • felhő (cloud) infrastruktúra

  5. Jelen és közelmúlt projektjei, testbed-ek FIRE célok: • hálózatok (alap infrastruktúrák, protokollok, vezetéknélküli) • felhő (infrastruktúra, szolgáltatások, nagyléptékű elosztott adatfeldolgozás) • tartalom, felhasználók (IMS: IP MultimediaSubsystem, UDI: UserDrivenInnovation, Web TV) • szenzorok, Internet of Things, intelligens környezet forrás: http://www.ict-fire.eu/fileadmin/images/fire.jpg

  6. Csatlakozási lehetőség futó projektekhez • cél a FIRE testbed-ek használata • open call: minden integrált projekt (IP) kötelező része http://www.ict-fire.eu/home/fire-calls/open-calls.html • relatív egyszerűbb, de erősen túljelentkezett • jövő évi kiírások nyár végén várhatók példák: • Smartsantander: intelligens város http://www.smartsantander.eu/index.php/open-calls • CREW: rádiófrekvenciák használata http://www.crew-project.eu/sites/default/files/CREW_Announcement_Open_Call1_v2_4_final.pdf • OpenLab: hibrid hálózat middleware még nyitott, november 30.http://www.ict-openlab.eu/open-calls.html

  7. FIRE Alkalmazások Intelligens város, környezet, energiahatékonyság Multimédia Web adat példák részben innen: http://www.smartsantander.eu/images/IoT_Comic_Book.pdf

  8. Szenzorok városokban … • fenntartható közlekedés – meteorológia, szennyezettség • parkolás, útdíj optimalizálás használat mérésével • személyre szabott, mobil információ • példa: SmartSantander szenzorhálózat

  9. GPS trajektóriák: magyar alkalmazás példa (kitérő) forrás: http://matra115.huhttp://woophoo.comhttp://monotic.com

  10. … szenzorok épületekben … • WISEBED • 9 helyszín • 100-200 szenzor/helyszín • alkalmazás szoftver testbed

  11. … és a mezőgazdaságban Pl. SmartAgriFood ma 12:10-12:30

  12. Multimédia • közösségi, P2P, személyre szabott • platform konvergencia • saját hálózati igény • heterogén • elosztott • QoS igény • példa: VITAL++ tesztbed • BitTorrent kliensek • Azureus (Vuze) • Zene • Kazaa • Video • *-Tube

  13. Web adatok • fő hajtóerő: marketing optimalizálás • időbeliség, trendek, vélemény-változások • példa: E-health • járványok követése és előrejelzése • védőoltás-ellenes aktivitás monitorozása • információgyűjtés és együttműködés • spam, spam, spam … • példa: LAWA projectVirtuális Web Obszervatórium forrás: VAST Challenge 2011

  14. Nagy adathalmazok minden FIRE projekt jellemzője nagy adatok elérhető közelségben hardver és egyéb feldolgozási korlátok

  15. Extrém méretű adatok, „big data” • Web (100G oldal, 1-10 KB, Internet Achívum 200TB/2hó) • Web Retrieval, Spam & QualityChallenges • 1-25 Tbytes, ált. adathordozó áron • LAWA FP7: Web adatok felhő tesztbeden • emberigének(3 milliárdbázispár) • ZINC kereskedelembenelérhető 2M potenciálisgyógyszermolekula, ligand.info >1M térszerkezet • közlekedés, parkolás • SmartSantander: 12,000 actuators, sensors and tags • szenzorok: energia-gazdálkodás, üzemek, mezőgazdaság • IT-architektúrák: naplók

  16. Extrém adatméretek: korlátok • hardware képessége 18 havonta duplázódik • adatmennyiség még gyorsabban növekszik • külső tár elérési sebessége sokkal lassabban nő • elosztott környezet architekturálisan még nehéz maradt

  17. Köszönöm a figyelmet! Sidló Csaba Benczúr András http://datamining.sztaki.hu {sidlo,benczur}@ilab.sztaki.hu

More Related