HOBBIT bisher – HOBBIT ist nun ein Jahr alt! HOBBIT war im ersten Jahr seines Bestehens in verschiedenen Bereichen sehr aktiv: Mitglieder des Konsortiums nahmen an einer Reihe von akademischen, branchenbezogenen Veranstaltungen und Konferenzen teil und veröffentlichten eine Reihe von Beiträgen zu unterschiedlichsten Themen im Zusammenhang mit Benchmarking. Darüber hinaus wurden Mitglieder der HOBBIT-Community aufgefordert, eine Umfrage durchzuführen, die es HOBBIT-Partnern ermöglicht, die Anforderungen an die HOBBIT-Benchmarks und -Plattform zu klären. Die nächsten Schritte beinhalten sowohl den Release der ersten Version der HOBBIT-Plattform, als auch die Etablierung der HOBBIT-Vereinigung.
Teilnahme an Konferenzen und Events
HOBBIT nahm an einigen akademischen und industriellen Konferenzen und Events teil, wir sind stolz Sie über die Teilnahmen an folgenden akademischen Events zu informieren:
- Die International Conference on Big Data 2016 (3. – 4. Mai in Alicante, Spanien), auf der unser Projektkoordinator Axel Ngonga Ngomo (Inf AI) das Projekt vorstellte.
- Die ESWC 2016 Konferenz (29. Mai – 2. Juni in Anissaras, Kreta, Griechenland), auf welcher Tzanina Saveta (FORTH) und Irini Fundulaki (FORTH) die Tutorials Instance Matching Benchmarks for Linked Data und Assessing the performance of RDF Engines präsentierten. Axel Ngonga Ngomo (Inf AI) übernahm die Präsentation folgender beider Paper: Detecting Similar Linked Datasets Using Topic Modelling und The Lazy Traveling Salesman – Memory Management for Large-Scale Link Discovery. HOBBIT organisierte außerdem eine halbtätige Veranstaltung (EU HOBBIT-Workshop), auf der Michael Röder (Inf AI) einen Überblick über das aktuelle Design der HOBBIT-Plattform gab. Zusätzlich präsentierte Ruben Taelman (iMinds) die wichtigsten Ergebnisse (results) der Studie, die in der HOBBIT-Community gestartet wurde.
- Die ACL 2016 (7.-12. August in Berlin), bei der Anastasia Krithara (NCSR) eine kurze Einführung zu HOBBIT hielt.
- Die ISWC 2016 (17.-21. Oktober in Kobe, Japan), auf der zwei Tutorials präsentiert wurden: Link Discovery – Algorithms, Approaches and Benchmarks von Axel Ngonga Ngomo, Mohamed Ahmed Sherif (Inf AI) und Irini Fundulaki (FORTH); und SPARQL Querying Benchmarks von Axel Ngonga Ngomo, Muhammad Saleem und Ricardo Usbeck (Inf AI). Zusätzlich zu den Tutorials, waren Axel Ngonga Ngomo (Inf AI) und Irini Fundulaki (FORTH) die Organisatoren des 1st International Workshop on Benchmarking Linked Data (BLINK), bei dem ebenfalls drei Paper präsentiert wurden.
- Die EKAW 2016 (19.-23. November in Bologna, Italien), bei welcher die Arbeit mit dem Titel; TAIPAN: Automatic Property Mapping for Tabular Data von Ivan Ermilov (Inf AI) vorgestellt wurde.
HOBBIT war auf folgenden industriellen Events präsent:
- Das nach dem EDF 2016 stattfindende Event (am 1. Juli in Eindhoven, Niederlande), welches in Zusammenarbeit von HOBBIT, Big Data Europe und BYTE projects veranstaltet wurde. Axel Ngonga Ngomo (Inf AI) hielt eine Präsentation zu HOBBIT. Er, Irini Fundulaki (FORTH) und Frank Salliau (iMinds) diskutierten gemeinsam mit den Teilnehmern über Anforderungen der Benschmarks in Bezug auf Linked Data.
- Am Ende des Jahres stellte Axel Nonga Ngomo (Inf AI) das HOBBIT-Projekt auf der ApacheCon Europe (15.-18. November in Sevilla, Spanien) vor.
Blog Posts Im selben Zeitraum wurden mehrere interessante Posts auf der HOBBIT-Website veröffentlicht, welche HOBBIT‘s Initial-Data-Managementplan, eine Miniumfrage zum Benchmarking der RDF Query Engines, die Ansätze und Benchmarks einer Versionierung von Big Linked Data ebenso thematisieren, wie HOBBIT‘s Potential einen wirtschaftlichen Wert von Io T zu ermöglichen, die industriellen Perspektiven von HOBBIT und IT-Management, das Verknüpfen von Richtwerten für Spatial Data und die Zukunft des HOBBIT-Projektes. Des Weiteren wurden Posts bezüglich der Teilnahme HOBBIT‘s an den bereits erwähnten Konferenzen veröffentlicht.
Die Umfrage Das HOBBIT-Team hat eine Umfrage für die HOBBIT-Gemeinschaft entwickelt, um Notwendigkeiten für die HOBBIT-Plattform und -Benchmarks zu sammeln. Für das Konsortium war es das Ziel, mittels dieser völlig anonymen Studie herauszufinden, wie beteiligte Firmen oder Organisationen von der HOBBIT-Plattform profitieren könnten. Die Teilnehmer der Umfrage waren fast ausgeglichen auf die verschiedenen Profile wie, Solution-Provider, Technologienutzer und Probanden aus dem Wissenschaftsbereich verteilt (wobei die meisten Teilnehmer zwei oder mehrere dieser Profile nutzten). Die Umfrage unterstützte unsere Vermutung, dass sich die HOBBIT-Plattform als sehr nützlich erweisen wird, in dem sie nützliche Instrumente sowohl für akademische Nutzer, als auch für die in der Industrie liefert.
Im Detail nahmen 61 Probanden, welche ihre jeweilige Organisation repräsentierten, an der Umfrage teil. Sie unterteilten sich in 48 Solution-Provider, 46 Technologienutzer und 47 Teilnehmer aus der Wissenschaft (hier ist noch einmal darauf hinzuweisen, dass manche Teilnehmer mit mehreren Profilen assoziiert werden können). Aus den Ergebnissen entnahmen wir, dass Solution-Provider sehr an Lösungen für Storage and Querying interessiert waren, jedoch weniger am Interlinking, Classification / Enrichment and Discovery Tools. Technologienutzer sind am ehesten an Storage / Querying interessiert, gefolgt von Classification / Enrichment und dann an Interlinking. Die Teilnehmer aus der Wissenschaft zeigten viel Interesse am Storage / Querying gefolgt von Discovery, sowie Interlinking, Extraction, und Reasoning. Die Probanden wurden auch nach den Key Performance Indicators (KPIs) gefragt. Am wichtigsten sind Ihnen Korrektheit und Genauigkeit, gefolgt von Laufzeit und Geschwindigkeit. Skalierbarkeit, Speicher und CPU-Nutzung sind im ähnlichen Maße wichtig.
Wie es weiter geht – Nächste Schritte HOBBIT’s nächster großer Schritt wird das Release der HOBBIT-Plattform im Februar 2017 sein. Außerdem werden die ersten HOBBIT-Evaluationen organisiert, die ebenfalls 2017 stattfinden werden. Dazu gehören die DEBS Grand Challenge (Holistic Benchmarking von Big Linked Data), die Instance Matching Benchmark Challenge for Spatial Data bei dem OAEI-Workshop der ISWC und die Mighty Storage Challenge, die in Verbindung mit der ESWC 2017 stattfinden wird. Weitere Details sind auf der Projektwebsite unter https://project-hobbit.eu/challenges/ zu finden. Zudem ist eine Alpha-Version des HOBBIT Data Generators fertig, mit dieser wir bisher Twitter generieren, Maschinendaten gestalten und Daten verschicken können.
HOBBIT-Association Zu guter Letzt plant das HOBBIT-Team die Etablierung der HOBBIT-Association bis zum Dezember 2017. Wir glauben, dass dies eine Schlüsselrolle bei der Verbreitung und Vergrößerung der HOBBIT-Plattform spielen wird (einschließlich der Benchmarks, KPIs, Anwendungsfälle und Datensätze). Im Zuge dessen wird eine neue Umfrage initiiert werden, um weitere Informationen aus der Industrie und von anderen potentiellen Partnern bezüglich Frameworks zu erhalten, wie diese ihre Software auswerten. Das Ziel der HOBBIT-Association wird das Zur-Verfügung-Stellen industrieller Benchmarks für Big Linked Data sein. Die HOBBIT-Organisation möchte verschiedene Arten der Mitgliedschaft anbieten. Diese soll sich auf die speziellen Bedürfnisse der jeweiligen Firmen beziehen und wird Hand in Hand mit anderen europäischen Benchmark-Vereinigungen, wie LDBC, arbeiten. Weiter werden regelmäßig Berichte zu jedem Performanceschritt der Big Linked Data angeboten werden. HOBBIT finanziert sich aus Mitgliedsbeiträgen, Spenden und der Implementierung bestimmter Benchmarks für Firmen. Auch nach Ende des HOBBIT-Projekts werden diese Einnahmen zum Betreiben der Plattform und zur Bewältigung weiterer Herausforderungen für Big Linked Data genutzt.
Treten auch Sie der HOBBIT-Community bei, um stets informiert zu bleiben.
Dieses Projekt wird im Rahmen des H2020-Forschungs- und Innovationsprogramm der Europäischen Union unter der Finanzhilfevereinbarung Nr. 688227 gefördert. Das Projekt hat eine Laufzeit von Dezember 2015 bis November 2018.
Ansprechpartner Projekt:
Dr. Axel Ngonga
Telefon +49-341–97–32362
Mail: ngonga@informatik.uni-leipzig.de