EU-finanzierte Forscher wollen Datenverarbeitung beschleunigen
Von der EU finanzierte Forscher sind dabei eine Service-Entwicklungsplattform aufzubauen, mit der sich, wenn sie einmal fertig gestellt ist, Kreditkartenbetrug, das Klonen von SIM-Karten für Mobiltelefone und sogar Betrug mit unbezahlten Telefonanrufen in Echtzeit bekämpfen lassen könnten. Dieser Durchbruch wird durch technische Fortschritte ermöglicht, dank derer Daten deutlich schneller als bisher verarbeitet werden können. Der Aufbau dieser Plattform ist Teil des STREAM-Projekts (Scalable autonomic streaming middleware for real-time processing of massive data flows), das mit 2,6 Mio. EUR zum Teil unter dem Thema "Informations- und Kommunikationstechnologien" des Siebten Rahmenprogramms (RP7) finanziert wurde. Ziel des Projekts ist die Schaffung einer skalierbaren Technologie für die Echtzeitverarbeitung massiver Datenströme. Banken, Zahlungsdienste und andere Unternehmen, die mit Kreditkartenzahlungen zu tun haben, verfügen über eine Vielzahl von Systemen und Sicherheitsvorkehrungen zum Schutz vor Kreditkartenbetrug. Diese reichen vom elektronischen Abgleich der Unterschriften bis hin zur Sperrung einer Kartennummer, nachdem diese als gestohlen gemeldet wurde. Oftmals kommt es hierbei jedoch zu Verzögerungen zwischen dem Zeitpunkt, an dem eine Karte als gestohlen gemeldet wurde, und dem Zeitpunkt, an dem die Sperrung wirksam wird. Grund für diese Verzögerung ist der Einsatz von Rechenanwendungen, die hohe Analyse- und Verarbeitungsanforderungen erfüllen müssen. Kreditkartenbetrüger wissen jedoch häufig von dieser zeitlichen Lücke und versuchen daher, sobald wie möglich nach dem Diebstahl mit der Karte zu bezahlen. Die von STREAM entwickelte Plattform würde diese Verzögerung beseitigen, indem sie ein Skalierungssystem einsetzt, das mithilfe von großen Knotenpunkt-Clustern oder Stand-Alone-Servern den umfangreichen Datendurchsatz in einer Größenordnung von Millionen von Daten pro Sekunde verarbeitet. Diese drastische Verbesserung der aktuellen Verarbeitungsgeschwindigkeit würde die Verarbeitung von Informationsflüssen in Echtzeit sowie den unüberwachten und autonomen Betrieb ermöglichen. Den Projektorganisatoren zufolge ließe sich mit dieser Änderung die Nutzung von Datenverarbeitungsprodukten und -Services auch auf neue Bereiche ausweiten, in denen große Informationsflüsse kostengünstig verarbeitet werden müssen. Wie die Anbieter von Kreditkarten müssen Telefonunternehmen Nummern sperren, wenn ein Mobiltelefon gestohlen wurde. Das Klonen von SIM-Karten bereitet Sicherheitsdiensten und Polizei große Sorgen, da hierdurch Ortungsdienste unzuverlässig werden, wenn mehr als ein Mobiltelefon die gleiche SIM verwendet. Gegenwärtig kann die Verwendung geklonter Karten und gestohlener Mobiltelefone erst nach der Tat festgestellt werden und unterliegt der gleichen Zeitverzögerung wie bei Kreditkarten. Die STREAM-Plattform ist mit Cloud Computing Initiativen verbunden. Bei Cloud Computing werden normalerweise skalierbare und häufig virtualisiert Ressourcen als Dienstleistung über das Internet bereitgestellt. STREAM wurde für den Einsatz in einer Cloud Computing Umgebung mit Merkmalen wie Elastizität und Skalierbarkeit entwickelt. Die Technologie kann entsprechend der jeweiligen Rechenanforderungen automatisch die Anzahl der Knotenpunkte erhöhen oder verringern. Diese Art der Organisation trägt zur Kostenreduzierung bei und senkt gleichzeitig die Ausfallrisiken. Andere Einsatzgebiete der STREAM-Plattform umfassen den IP-Verkehr (Internet Protocol, IP) eines Unternehmens, die Ausgabe eines umfangreichen Sensornetzwerks, die Verarbeitung von E-Mail durch einen Internet-Serviceanbieter und die Verteilung von Marktdaten einer Börse oder von Finanzmärkten. Ricardo Jiménez-Peris von der School of Computing der Technischen Universität Madrid in Spanien ist für die Entwicklung des skalierbaren Datenflussprozessor verantwortlich, der das Kernstück von STREAM bildet. Hierfür werden die Abfrageoperatoren parallel geschaltet und jeder Operator kann auf einem Cluster aus 100 Knoten eingesetzt werden. Dadurch wird der Durchsatz verarbeitbarer Daten verhundertfacht. Die Verarbeitungskapazität aktueller Single-Node-Technologien liegt jetzt zwei Größenordnungen unter dem, was STREAM leisten wird. Außer UPM gehören zu den Forschungspartnern unter anderem Telefónica, ein spanischer Telekommunikationsanbieter, und Exodus, eine Tochtergesellschaft der Piraeus Bank, mit Sitz in Griechenland. Telefónica wird STREAM in einem Betrugsbekämpfungssystem für Mobiltelefonie einsetzen, während Exodus die Projektergebnisse in seine Systeme zur Bekämpfung von Kreditkartenbetrug einfließen lassen wird.
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