Enterprise JavaBeans (EJB) ermöglichen die Erstellung von leistungsfähigen, mehrschichtigen Client/Server-Anwendungen auf Basis der Programmiersprache Java. Eine grundlegende und wichtige Entscheidung, die häufig unterschätzt wird, ist die Art und Weise, wie Daten zwischen komplexen Java-Clients (Fat-Clients) und Servern transportiert werden sollen. Während der Implementierung kann ein fehlendes Konzept zur Übertragung von Daten dazu führen, daß Entwickler unterschiedliche Verfahren wählen, die verschiedenen Anforderungen an die Anwendung, wie z.B. ein möglichst gutes Leistungsverhalten, widersprechen und evtl. unter hohem Aufwand rückgängig zu machen sind. Verschiedene Übertragungsverfahren erschweren außerdem die Erweiterung und Wartung des Systems, da zu analysieren ist, wie in verschiedenen Fällen die Datenübertragung gelöst wird. In diesem Beitrag werden deshalb neue Vorgehensweisen vorgestellt, um Daten zwischen einer objektorientierten Applikationsschicht, die sich auf dem Server befindet, und den Clients zu übertragen. Aktive Daten-Container (ADCs) stellen einen einheitlichen Transportmechanismus bereit, der zusätzliche Funktionalität besitzt, um die Datenübertragung zu optimieren. Dazu gehört z.B. der automatische Datenaustausch mit Geschäftsobjekten, um das manuelle Beschreiben und Auslesen des Daten-Containers durch den Anwendungsentwickler einzusparen. Zusätzlich wird die Optimierung des Datenübertragungsvorgangs im Sinne des Leistungsverhaltens angestrebt. ADCs sind sehr flexibel und können in der Anwendungsentwicklung als universelles und zentral zur Verfügung gestelltes Datenübertragungskonzept dienen. Eine Untersuchung des Leistungsverhaltens zeigt, daß mit den vorliegenden Konzepten der Transaktionsdurchsatz hinsichtlich der Kommunikation bis zum Faktor 8 gesteigert werden kann. Im Rahmen eines Industrieprojekts konnte mit Hilfe der Konzepte Entwicklungsaufwand im Umfang von ca. 18% der erforderlichen Codezeilen einer komplexen Anwendung eingespart werden.

Design trade-offs between estimation performance, processing delay and communication cost for a sensor scheduling problem is discussed. We consider a heterogeneous sensor network with two types of sensors: the first type has low-quality measurements, small processing delay and a light communication cost, while the second type is of high quality, but imposes a large processing delay and a high communication cost. Such a heterogeneous sensor network is common in applications, where for instance in a localization system the poor sensor can be an ultrasound sensor while the more powerful sensor can be a camera. Using a time-periodic Kalman filter, we show how one can find an optimal schedule of the sensor communication. One can significantly improve estimation quality by only using the expensive sensor rarely. We also demonstrate how simple sensor switching rules based on the Riccati equation drives the filter into a stable time-periodic Kalman filter. ￜ 2008 IEEE. / <p>QC 20110224</p>