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Cloud-enabled on-line analytical processing system
Peng Chen
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Informatik
Betreuer*in
Peter Brezany
Alle Rechte vorbehalten / All rights reserved
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29629.58328.642054-5
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)

Abstracts

Abstract
(Deutsch)
Eine der großen Anstrengungen für Forschung über On-Line Analytical Processing (OLAP) in Bereich der Grid Computing ist das OLAP Engine aus dem GridMiner Projekt ( http://www.gridminer.org ), die ein Prototype von OLAP Engine implementiert. Das OLAP Engine hat die Fähigkeit parallele OLAP Analyse Operationen effizient durchzuführen und könnte in einer verteilten Grid Computing Umgebung eingesetzt werden. Als Cloud Computing erweist sich als relativ neues Computing Paradigma, bringt es uns eine Parallel Computing Infrastruktur mit Hochleistung, die flexibel, beliebig skalierbar und kostengünstig ist nach dem on-demand computing Prinzip. Es ist nicht schwer zu beweisen, dass OLAP ein guter Kandidat für das Cloud Computing sein könnte. Diese Masterarbeit beschreibt unsere ursprüngliche Design und Implementierung einer OLAP System für Cloud Computing Umgebung. Mit Erweiterungen und Modifikationen haben wir das OLAP Engine vom GridMiner Projekt in unserem Cloud-enabled OLAP System integriert. Das System wurde nach Service Oriented Architecture (SOA) Prinzip entwickelt und umfasst drei Services: virtual cube service, host cube service and broker service. Alle Interfaces der drei Services wurden nach Representational State Transfer (REST) Stil implementiert. Beschreibung in dieser Arbeit umfasst Details über Services Implementierung und wie diese interoperable Services arbeiten zusammen als ein ganzes System. Dann werden wir auch zeigen, wie wir das System in verschiedenen Cloud Umgebungen (Privat Cloud, Public Cloud oder Hybrid Cloud) einsetzen können. Schließlich, Leistung unseres Systems wird basierend auf experimentelle Ergebnisse in einer Public Cloud Umgebung (Amazon Elastic Compute Cloud) analysiert werden. Vorteil von Cloud Computing wird gezeigt werden, insbesondere für die Beschleunigung der parallele OLAP Analyse Operationen.
Abstract
(Englisch)
One of the great efforts devoted to research on On-Line Analytical Processing (OLAP) in the realm of Grid Computing is the OLAP engine from the GridMiner project ( http://www.gridminer.org ), which implements an OLAP core featuring ability to perform efficient parallel OLAP analysis operations and could be deployed in a distributed Grid Computing environment. As Cloud Computing emerges as a relative new computing paradigm, it brings a high performance parallel computing infrastructure, which is fexible, infinitely scalable and inexpensive according to its on-demand computing principle. It is not hard to prove that OLAP could be a good candidate for Cloud Computing. This Thesis presents our original design and implementation of an OLAP system for Cloud Computing environment. With extensions and modifications we integrated the GridMiner's OLAP engine into our cloud-enabled OLAP system. The system was developed following the Service Oriented Architecture (SOA) design principle and comprises three services: virtual cube service, host cube service and broker service. All interfaces of the three services were implemented according to Representational State Transfer (REST) style. We will describe in this thesis the implementation details of the services and show how these interoperable services work together as a whole system. Then, we will discuss how to deploy our system in a cloud environment, which could be private cloud, public cloud or hybrid cloud. Finally, performance of our system will be analyzed based on experiment result in a public cloud environment - the Amazon Elastic Compute Cloud (EC2). The benefit of Cloud Computing will be shown, especially for accelerating parallel OLAP analysis operations.

Schlagwörter

Schlagwörter
(Englisch)
OLAP Cloud Computing SOA REST multi-dimensional data model database
Schlagwörter
(Deutsch)
OLAP Cloud Computing SOA REST multi-dimensional data model database
Autor*innen
Peng Chen
Haupttitel (Englisch)
Cloud-enabled on-line analytical processing system
Publikationsjahr
2011
Umfangsangabe
XIV, 90 S
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Peter Brezany
Klassifikation
54 Informatik > 54.25 Parallele Datenverarbeitung
AC Nummer
AC08809947
Utheses ID
14884
Studienkennzahl
UA | 066 | 940 | |
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