The increasing number of smart systems inevitably leads to a huge number of systems that potentially provide independently designed, autonomously operating services. In near-future smart computing systems, such as smart cities, smart grids or smart mobility, independently developed and heterogeneous services need to be dynamically interconnected in order to develop their full potential in a rather complex collaboration with others. Since the services are developed independently, it is challenging to integrate them on-the-fly at run time. Due to the increasing degree of distribution, such systems operate in a decentralized and volatile environment, where central management is infeasible. Conversely, the increasing computational power of such systems also supersedes the need for central management. The four identified key problems of adaptable, collaborative Smart Service Systems are on-demand composition of complex service structures in decentralized environments, the absence of a comprehensive, serendipity-aware specification, a discontinuity from design-time specification to run-time execution, and the lack of a development methodology that separates the development of a service from that of its role essential to a collaboration. This approach utilizes role-based models, which have a collaborative nature, for automated, on-demand service composition. A rigorous two-phase development methodology is proposed in order to demarcate the development of the services from that of their role essential to a collaboration. Therein, a collaboration designer specifies the collaboration including its abstract functionality using the proposed role-based collaboration specification for Smart Service Systems. Thereof, a partial implementation is derived, which is complemented by services developed in the second phase. The proposed middleware architecture provides run-time support and bridges the gap between design and run time. It implements a protocol for coordinated, role-based composition and adaptation of Smart Service Systems. The approach is quantitatively and qualitatively evaluated by means of a case study and a performance evaluation in order to identify limitations of complex service structures and the trade-off of employing the concept of roles for composition and adaptation of Smart Service Systems.:1 Introduction 1.1 Motivation 1.2 Terminology 1.3 Problem Statement 1.4 Requirements Analysis 1.5 Research Questions and Hypothesis 1.6 Focus and Limitations 1.7 Outline 2 The Role Concept in Computer Science 2.1 What is a Role in Computer Science? 2.2 Roles in RoleDiSCo 3 State of the Art & Related Work 3.1 Role-based Modeling Abstractions for Software Systems 3.1.1 Classification 3.1.2 Approaches 3.1.3 Summary 3.2 Role-based Run-Time Systems 3.2.1 Classification 3.2.2 Approaches 3.2.3 Summary 3.3 Spontaneously Collaborating Run-Time Systems 3.3.1 Classification 3.3.2 Approaches 3.3.3 Summary 3.4 Summary 4 On-Demand Composition and Adaptation of Smart Service Systems 4.1 RoleDiSCo Development Methodology 4.1.1 Role-based Collaboration Specification for Smart Service Systems 4.1.2 Derived Partial Implementation 4.1.3 Player & Context Provision 4.2 RoleDiSCo Middleware Architecture for Smart Service Systems 4.2.1 Infrastructure Abstraction Layer 4.2.2 Context Management 4.2.3 Local Repositories & Knowledge 4.2.4 Discovery 4.2.5 Dispatcher 4.3 Coordinated Composition and Subsequent Adaptation 4.3.1 Initialization and Planning 4.3.2 Composition: Coordinating Subsystem 4.3.3 Composition: Non-Coordinating Subsystem 4.3.4 Competing Collaborations & Negotiation 4.3.5 Subsequent Adaptation 4.3.6 Terminating a Pervasive Collaboration 4.4 Summary 5 Implementing RoleDiSCo 5.1 RoleDiSCo Development Support 5.2 RoleDiSCo Middleware 5.2.1 Infrastructure Abstraction Layer 5.2.2 Knowledge Repositories and Local Class Discovery 5.2.3 Planner 6 Evaluation 6.1 Case Study: Distributed Slideshow 6.1.1 Scenario 6.1.2 Phase 1: Collaboration Design 6.1.3 Phase 2: Player Complementation 6.1.4 Coordinated Composition and Adaptation at Run Time 6.2 Runtime Evaluation 6.2.1 General Testbed Setup and Scenarios 6.2.2 Discovery Time 6.2.3 Composition Time 6.2.4 Discussion 6.3 The ›Role‹ of Roles 6.4 Summary 7 Conclusion 7.1 Summary 7.2 Research Results 7.3 Future Work

Der technologische Fortschritt im Bereich multimedialer Sensorik und zugehörigen Methoden zur Datenaufzeichnung, Datenhaltung und -verarbeitung führt im Big Data-Umfeld zu immensen Datenbeständen in Mediatheken und Wissensmanagementsystemen. Zugrundliegende State of the Art-Verarbeitungsalgorithmen werden oftmals problemorientiert entwickelt. Aufgrund der enormen Datenmengen lassen sich nur bedingt zuverlässig Rückschlüsse auf Güte und Anwendbarkeit ziehen. So gestaltet sich auch die intellektuelle Erschließung von großen Korpora schwierig, da die Datenmenge für valide Aussagen nahezu vollumfänglich semi-intellektuell zu prüfen wäre, was spezifisches Fachwissen aus der zugrundeliegenden Datendomäne ebenso voraussetzt wie zugehöriges Verständnis für Datenhandling und Klassifikationsprozesse. Ferner gehen damit gesonderte Anforderungen an Hard- und Software einher, welche in der Regel suboptimal skalieren, da diese zumeist auf Multi-Kern-Rechnern entwickelt und ausgeführt werden, ohne dabei eine notwendige Verteilung vorzusehen. Folglich fehlen Mechanismen, um die Übertragbarkeit der Verfahren auf andere Anwendungsdomänen zu gewährleisten. Die vorliegende Arbeit nimmt sich diesen Herausforderungen an und fokussiert auf die Konzeptionierung und Entwicklung einer verteilten holistischen Infrastruktur, die die automatisierte Verarbeitung multimedialer Daten im Sinne der Merkmalsextraktion, Datenfusion und Metadatensuche innerhalb eines homogenen Systems ermöglicht. Der Fokus der vorliegenden Arbeit liegt in der Konzeptionierung und Entwicklung einer verteilten holistischen Infrastruktur, die die automatisierte Verarbeitung multimedialer Daten im Sinne der Merkmalsextraktion, Datenfusion und Metadatensuche innerhalb eines homogenen aber zugleich verteilten Systems ermöglicht. Dabei sind Ansätze aus den Domänen des Maschinellen Lernens, der Verteilten Systeme, des Datenmanagements und der Virtualisierung zielführend miteinander zu verknüpfen, um auf große Datenmengen angewendet, evaluiert und optimiert werden zu können. Diesbezüglich sind insbesondere aktuelle Technologien und Frameworks zur Detektion von Mustern zu analysieren und einer Leistungsbewertung zu unterziehen, so dass ein Kriterienkatalog ableitbar ist. Die so ermittelten Kriterien bilden die Grundlage für eine Anforderungsanalyse und die Konzeptionierung der notwendigen Infrastruktur. Diese Architektur bildet die Grundlage für Experimente im Big Data-Umfeld in kontextspezifischen Anwendungsfällen aus wissenschaftlichen Evaluationskampagnen, wie beispielsweise TRECVid. Hierzu wird die generische Applizierbarkeit in den beiden Aufgabenfeldern Instance Search und Activity in Extended Videos eruiert.:Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis 1 Motivation 2 Methoden und Strategien 3 Systemarchitektur 4 Instance Search 5 Activities in Extended Video 6 Zusammenfassung und Ausblick Anhang Literaturverzeichnis / Technological advances in the field of multimedia sensing and related methods for data acquisition, storage, and processing are leading to immense amounts of data in media libraries and knowledge management systems in the Big Data environment. The underlying modern processing algorithms are often developed in a problem-oriented manner. Due to the enormous amounts of data, reliable statements about quality and applicability can only be made to a limited extent. Thus, the intellectual exploitation of large corpora is also difficult, as the data volume would have to be analyzed for valid statements, which requires specific expertise from the underlying data domain as well as a corresponding understanding of data handling and classification processes. In addition, there are separate requirements for hardware and software, which usually scale in a suboptimal manner while being developed and executed on multicore computers without provision for the required distribution. Consequently, there is a lack of mechanisms to ensure the transferability of the methods to other application domains. The focus of this work is the design and development of a distributed holistic infrastructure that enables the automated processing of multimedia data in terms of feature extraction, data fusion, and metadata search within a homogeneous and simultaneously distributed system. In this context, approaches from the areas of machine learning, distributed systems, data management, and virtualization are combined in order to be applicable on to large data sets followed by evaluation and optimization procedures. In particular, current technologies and frameworks for pattern recognition are to be analyzed and subjected to a performance evaluation so that a catalog of criteria can be derived. The criteria identified in this way form the basis for a requirements analysis and the conceptual design of the infrastructure required. This architecture builds the base for experiments in the Big Data environment in context-specific use cases from scientific evaluation campaigns, such as TRECVid. For this purpose, the generic applicability in the two task areas Instance Search and Activity in Extended Videos is elicited.:Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis 1 Motivation 2 Methoden und Strategien 3 Systemarchitektur 4 Instance Search 5 Activities in Extended Video 6 Zusammenfassung und Ausblick Anhang Literaturverzeichnis

Verteilte, Eingebettete Systeme beeinflussen unser tägliches Leben in unzähligen Bereichen. Getrieben durch technologische Weiterentwicklungen und neue Nutzungsprofile nimmt der Vernetzungsgrad elektronischer Geräte rapide zu. Neben einem ausgeprägten Netzwerkcharakter sind aktuelle und zukünftige Anwendungsszenarien wesentlich durch einen hohen Mobilitätsgrad geprägt. Daraus ergeben sich zunehmend Problemstellungen bzgl. geeigneter Kommunikationskonzepte und der hierfür benötigten Energieressourcen. Dieses Buch befasst sich mit Technologien, Konzepten und Protokollen zur energieeffizienten Kommunikation in verteilten, ressourcenbeschränkten Systemen. Es definiert grundlegende Begrifflichkeiten und vermittelt einen umfassenden Einblick in die verschiedenen Forschungsschwerpunkte. Relevante, technologische Entwicklungen der beiden letzten Dekaden werden vorgestellt, thematisch eingeordnet und kritisch analysiert. Anschließend erfolgt die funktional getrennte Betrachtung von Kommunikationsprozessen auf Netzwerk-, Daten- sowie Energiemanagementebene. Darauf aufbauend widmet sich das Buch der Systemintegration und damit einhergehend dem komplexen Systemkonfigurationsprozess. Unter Berücksichtigung applikationsspezifischer Rahmenbedingungen sowie funktionaler Anforderungen werden gezielt geeignete Optimierungsstrategien ausgewählt und in einer ganzheitlich angepassten Systemarchitektur kombiniert. Erst durch das präzise Zusammenspiel von Kommunikationsparadigma, Kommunikationstechnologien und Kommunikationsprotokollen entsteht ein optimiertes Gesamtsystem, welches die zur Verfügung stehenden Ressourcen effizient nutzt. Zur Bewertung kommt ein neu entwickeltes, erweitertes Quantifizierungsmodell zum Einsatz, welches die kommunikativen Aspekte verteilter Applikationsszenarien vollständig einbezieht. Im Rahmen umfangreicher Fallstudien werden ausgewählte Optimierungsverfahren simulativ sowie auf Basis unterschiedlicher Hardwareplattformen evaluiert. Aus den Ergebnissen resultieren qualitative und quantitative Rückschlüsse auf das mögliche Optimierungspotential unter realen Einsatzbedingungen. Die gewonnenen Erkenntnisse dienen als wichtige Richtgrößen für zukünftige Entwicklungen im Bereich eingebetteter, ressourcenbeschränkter Kommunikationssysteme. / Embedded systems are used in almost every domain of our daily lives. Actual research and development activities focus on wireless connected and mobile system architectures. The resulting network topologies represent embedded, distributed systems, which are able to process complex tasks in a collaborative way. Most of the respective hardware platforms are energy self-sufficient with strongly limited resources for data processing, data storage and communication. With focus on the energy resources, communication tasks have a huge impact on the systems power consumption. In order to optimise the energy efficiency of these communication tasks, one key challenge for engineers is the application-specific integration of adapted communication concepts, radio technologies, and protocol stacks into an all-embracing communication architecture. This book critically discusses energy efficiency in distributed, embedded systems with focus on the communication aspects. The first part introduces basic definitions as well as a novel estimation model for quantifying energy efficiency on both local (system) and global (network) layer. In the second part, this book proposes several optimisation approaches for energy-efficient, resource-limited communication systems. This include hardware approaches as well as software approaches to optimise the runtime environment and the data processing tasks. Each approach operates on different abstraction layers within the system architecture. The last part of the book deals with the evaluation of specific optimisation strategies under real-world conditions. The test cases includes simulation scenarios as well as hardware test benches within a heterogeneous network environment. The respective results and analyses represent important guidelines for future developments in field of distributed, embedded communication platforms.

Verteilte, Eingebettete Systeme beeinflussen unser tägliches Leben in unzähligen Bereichen. Getrieben durch technologische Weiterentwicklungen und neue Nutzungsprofile nimmt der Vernetzungsgrad elektronischer Geräte rapide zu. Neben einem ausgeprägten Netzwerkcharakter sind aktuelle und zukünftige Anwendungsszenarien wesentlich durch einen hohen Mobilitätsgrad geprägt. Daraus ergeben sich zunehmend Problemstellungen bzgl. geeigneter Kommunikationskonzepte und der hierfür benötigten Energieressourcen. Dieses Buch befasst sich mit Technologien, Konzepten und Protokollen zur energieeffizienten Kommunikation in verteilten, ressourcenbeschränkten Systemen. Es definiert grundlegende Begrifflichkeiten und vermittelt einen umfassenden Einblick in die verschiedenen Forschungsschwerpunkte. Relevante, technologische Entwicklungen der beiden letzten Dekaden werden vorgestellt, thematisch eingeordnet und kritisch analysiert. Anschließend erfolgt die funktional getrennte Betrachtung von Kommunikationsprozessen auf Netzwerk-, Daten- sowie Energiemanagementebene. Darauf aufbauend widmet sich das Buch der Systemintegration und damit einhergehend dem komplexen Systemkonfigurationsprozess. Unter Berücksichtigung applikationsspezifischer Rahmenbedingungen sowie funktionaler Anforderungen werden gezielt geeignete Optimierungsstrategien ausgewählt und in einer ganzheitlich angepassten Systemarchitektur kombiniert. Erst durch das präzise Zusammenspiel von Kommunikationsparadigma, Kommunikationstechnologien und Kommunikationsprotokollen entsteht ein optimiertes Gesamtsystem, welches die zur Verfügung stehenden Ressourcen effizient nutzt. Zur Bewertung kommt ein neu entwickeltes, erweitertes Quantifizierungsmodell zum Einsatz, welches die kommunikativen Aspekte verteilter Applikationsszenarien vollständig einbezieht. Im Rahmen umfangreicher Fallstudien werden ausgewählte Optimierungsverfahren simulativ sowie auf Basis unterschiedlicher Hardwareplattformen evaluiert. Aus den Ergebnissen resultieren qualitative und quantitative Rückschlüsse auf das mögliche Optimierungspotential unter realen Einsatzbedingungen. Die gewonnenen Erkenntnisse dienen als wichtige Richtgrößen für zukünftige Entwicklungen im Bereich eingebetteter, ressourcenbeschränkter Kommunikationssysteme. / Embedded systems are used in almost every domain of our daily lives. Actual research and development activities focus on wireless connected and mobile system architectures. The resulting network topologies represent embedded, distributed systems, which are able to process complex tasks in a collaborative way. Most of the respective hardware platforms are energy self-sufficient with strongly limited resources for data processing, data storage and communication. With focus on the energy resources, communication tasks have a huge impact on the systems power consumption. In order to optimise the energy efficiency of these communication tasks, one key challenge for engineers is the application-specific integration of adapted communication concepts, radio technologies, and protocol stacks into an all-embracing communication architecture. This book critically discusses energy efficiency in distributed, embedded systems with focus on the communication aspects. The first part introduces basic definitions as well as a novel estimation model for quantifying energy efficiency on both local (system) and global (network) layer. In the second part, this book proposes several optimisation approaches for energy-efficient, resource-limited communication systems. This include hardware approaches as well as software approaches to optimise the runtime environment and the data processing tasks. Each approach operates on different abstraction layers within the system architecture. The last part of the book deals with the evaluation of specific optimisation strategies under real-world conditions. The test cases includes simulation scenarios as well as hardware test benches within a heterogeneous network environment. The respective results and analyses represent important guidelines for future developments in field of distributed, embedded communication platforms.