Database Research Cluster

Universität Salzburg

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Core Facilities (CF)

Kurzbeschreibung

Die Serverinfrastruktur umfasst ein Netzwerk von 15 leistungsfähigen Serversystemen der Firma Supermicro mit Mehrkernprozessoren auf Basis der x86-64 Architektur für Berechnungen und Versuchsaufbauten im Bereich der Datenbank- und Algorithmenforschung. Die Knoten sind untereinander mit 10Gbit/s Ethernet und 2x 56Gbit/s Infiniband FDR (pro Node) verbunden und können dezidiert für hardwarenahe Programmierung und Entwicklung mit RDMA verwendet werden.

Zusätzlich können Applikationen und Betriebssysteme mittels Virtualisierung isoliert und abstrahiert und in Containern betrieben werden. Die Ausstattung erlaubt es, verschiedenen Anforderungsprofilen gerecht zu werden. Es können sowohl speicher- und rechenintensive Anwendungen, als auch verteilte Berechnungen auf mehreren Nodes durchgeführt werden. Es stehen Systeme mit 96GB bis zu 1TB Arbeitsspeicher zur Verfügung und mit 12 bis 64 CPU-Kernen. Für die Speicherung der Forschungsdaten sind schnelle Speichersysteme im RAID-Verbund mit mehrfacher Redundanz und Backups an verschiedenen Standorten vorhanden. Zur schnellen Entwicklung von Forschungssoftware steht ein CI-System zur Verfügung.

Für den Zugriff auf die Serverinfrastruktur, sind Forschungsrechner auf Basis der x86-64 Architektur, ausgestattet mit verschiedenen Betriebssystemen (Windows, Linux, MacOS), verfügbar.

Ansprechperson

Prof. DI Dr. Nikolaus Augsten

Research Services

Systeme und Algorithmen für die Datenverarbeitung
Speicherung und Verarbeitung von großen Datensätzen
GIS-Datenbanken
Vernetzte Clusternodes mit 10 Gbit/s Ethernet und 2x 56Gbit/s Infiniband (pro Node)
Direkter Zugriff auf die Infiniband-Hardware für Software und Dienste mit RDMA-Unterstützung
Abstrahierung und Isolation von laufenden Systemen mittels Virtualisierung und Containertechnologien

Methoden & Expertise zur Forschungsinfrastruktur

Die Forschungsgruppe Datenbanksysteme entwickelt Algorithmen für datengetriebene Anwendungen in Datenbanken und Informationssystemen mit einem speziellen Fokus auf Ähnlichkeitsanfragen über große Datenbestände, zum Beispiel, Ähnlichkeitsvergleiche auf Mengen, Sequenzen und Baumstrukturen, effiziente Indexstrukturen für Distanzberechnungen, sowie Top-k Anfragen.

Weitere Forschungsgebiete umfassen die verteilte Berechnung von großen Datenbankanfragen unter Verwendung von schnellen Netzwerken und Remote Direct Memory Access, Lastverteilungsalgorithmen für verteilte Architekturen wie MapReduce, sowie Anfragen in geographischen Informationssystemen.
Die Forschungsergebnisse sind neue Algorithmen mit Leistungsgarantien, die implementiert und empirisch auf Benchmark Datensätzen und der motivierenden Applikation getestet werden. Leistungsindikatoren sind Laufzeit, Speichereffizienz und Netzwerkverkehr; die Leistungsmessung erfordert direkten und exklusiven Zugriff auf die Hardware der Maschinen.

Prof. DI Dr. Nikolaus Augsten
Fachbereich Computerwissenschaften
0043 662 8044 6347
nikolaus.augsten@sbg.ac.at
https://dbresearch.uni-salzburg.at/
Bitte kontaktieren Sie uns unter science.plus@sbg.ac.at, oder kontaktieren Sie direkt die/den FI-Verantwortliche/n
Humboldt-Universität zu Berlin
Johannes Gutenberg Universität Mainz (JGU)
Technische Universität München
Celonis SE, München
Findologic GmbH, Salzburg
Salzburg Research Forschungsgesellschaft m.b.H.
Fast and Flexible Tree Edit Distance (FFTED) Projekt
2017-2021
Univ. Prof. Dipl.-Ing. Nikolaus Augsten, PhD
Fonds zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung: FWF
https://ffted.dbresearch.uni-salzburg.at/

FWF Doctoral College GIScience
2015-2019
Nikolaus Augsten, Euro Beinat, Stefan Lang, Franz Neubauer, Anette Bartsch, Thomas Blaschke, Michael Leitner, Josef Strobl
Fonds zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung: FWF
https://dk-giscience.zgis.net/

Synonyme für Suchmaschinen
2018-2019
Univ. Prof. Dipl.-Ing. Nikolaus Augsten, PhD
Findologic GmbH, Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft mbH
Set Similarity Joins on MapReduce: An Experimental Survey
2018
Fabian Fier, Nikolaus Augsten, Panagiotis Bouros, Ulf Leser, Johann-Christoph Freytag
PVLDB 11(10): 1110-1122
https://doi.org/10.14778/3231751.3231760

Tree edit distance: Robust and memory-efficient
2016
Mateusz Pawlik, Nikolaus Augsten
Inf. Syst. 56: 157-173
https://doi.org/10.1016/j.is.2015.08.004

An Empirical Evaluation of Set Similarity Join Techniques
2016
Willi Mann, Nikolaus Augsten, Panagiotis Bouros
PVLDB 9(9): 636-647
https://doi.org/10.14778/2947618.2947620

On-the-fly token similarity joins in relational databases
2014
Nikolaus Augsten, Armando Miraglia, Thomas Neumann, Alfons Kemper
SIGMOD Conference 2014: 1495-1506
https://doi.org/10.1145/2588555.2610530