Abstrakt. Övervakningssystem i realtid, telekommunikationssystem och andra dynamiska miljöer genererar ofta en enorm (potentiellt oändlig) volym av strömdata: volymen är för stor för att skannas flera gånger. En stor del av dessa data befinner sig på ganska låg abstraktionsnivå, medan de flesta analytiker är intresserade av relativt dynamiska förändringar på hög nivå (såsom trender och avvikelser). För att upptäcka sådana egenskaper på hög nivå kan man behöva utföra multi-nivåbaserad, flerdimensionell analysbehandling av strömdata. I detta dokument föreslår vi en arkitektur, kallad ström kub, för att underlätta on-line, flerdimensionell, multi-level analys av strömdata. För snabb multidimensionell analys av strömdata online föreslås tre viktiga tekniker för effektiv beräkning av strömkuber. För det första föreslås en tiltad tidsrammodell som en modell med flera lösningar för att registrera tidsrelaterade data: de nyare uppgifterna registreras med finare upplösning, medan de mer avlägsna uppgifterna registreras med grövre upplösning. Denna utformning minskar den totala lagringen av tidsrelaterade data och anpassar sig fint till de dataanalysuppgifter som vanligen förekommer i praktiken. För det andra föreslår vi, i stället för att materialisera kuboider på alla nivåer, att behålla ett litet antal kritiska skikt. Flexibel analys kan utföras effektivt baserat på konceptet observationslager och minimalt intressant lager. För det tredje, en effektiv ström data cubing algoritm utvecklas som beräknar endast lager (kuboider) längs en populär väg och lämnar de andra kuboider för frågedriven, on-line beräkning. Baserat på denna designmetod kan strömdata kub konstrueras och underhållas stegvis med en rimlig mängd minne, beräkningskostnad och frågesvarstid. Detta bekräftas av vår omfattande prestandastudie. Strömma data kub arkitektur underlättar online analytisk bearbetning av strömdata. Den utgör också en preliminär datastruktur för datautvinning online. Effekterna av utformningen och genomförandet av stream data kub i samband med stream data mining diskuteras också i dokumentet.
I detta avseende har Stream Cube REF utvecklats för att tillhandahålla verktyg för OLAP-analys av strömdata.
Stream Cube: An Architecture for Multi-Dimensional Analysis of Data Streams
{'venue': 'Distributed and Parallel Databases', 'journal': 'Distributed and Parallel Databases', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}