Entwicklung eines skalierbaren Data-Mining-basierten Vorhersagemodells für IKT- und Stromversorgungssysteme (ScaMPo)

 

Das Institut für Automatisierung von komplexen Energiesystemen und das IT-Center befassen sich mit Problemen, die mit zunehmender Komplexität von Stromnetzen und Supercomputern im Projekt "Entwicklung eines skalierbaren Data-Mining-basierten Vorhersagemodells für IKT- und Energiesysteme" entstehen ( ScaMPo). Änderungen oder Ausfälle von Komponenten können sowohl die Leistung als auch den Stromverbrauch beeinträchtigen. Die riesige Datenmenge, die bei der Überwachung solcher Systeme erzeugt wird, ist in der Regel zu groß, um sie für geeignete Zusammenhänge zwischen den Daten zu untersuchen. Infolgedessen ist es schwierig vorherzusagen, wie sich bestimmte Änderungen auf die Netzwerke auswirken oder wo Fehler auftreten werden.

ScaMPo soll ein Framework bereitstellen, das für die skalierbare Speicherung von Daten in einer Cloud-Umgebung sowie für eine effiziente Analyse und Mustererkennung in diesen Daten genutzt werden kann. Dieser Rahmen sollte es erlauben, Vorhersagen mit geeigneten Modellen zu generieren und Vorschläge für Änderungen von ihnen abzuleiten. Dieser Ansatz könnte dazu genutzt werden, Hardware-Ausfälle zu erkennen oder die Energiekosten durch entsprechende Maßnahmen zu senken.