Kurzfassung: Das Konzept des Grid-Computing gewinnt insbesondere bei verteilten Datenbankanwendungen immer mehr an Bedeutung. Ein Grid-Datenbanksystem besteht dabei aus lokal autonomen Systemen, die fur globale Datenbankanfragen zur Ausfuhrung komplexer Analysen zusammengeschaltet werden. Eine Datenbankanfrage wird durch eine Auftragsvergabekomponente an ein Mitglied des Grids weitergeleitet. Um die Anfragegeschwindigkeit zu erhohen, halten im skizzierten Architekturmodell Knoten die Snapshots von Datenquellen anderer Mitglieder lokal vor. Ist aus Benutzersicht ein Zugriff auf teilweise veraltete Zustande von Datenquellen akzeptierbar, so kann die Auftragsvergabe neben systemtechnischen Eigenschaften (Lastbalancierung, Kommunikationsaufwand) auch inhaltliche Aspekte berucksichtigen, wobei als Voraussetzung die Gute eines lokalen Zustands eines jeden GridMitglieds zu quantifizieren ist. Der Beitrag fuhrt unterschiedliche Methoden ein, die eine Quantifizierung der Konsistenz eines Datenbankzustands fur ein Grid-Mitglied hinsichtlich zeitund datenbezogener Differenzen im Vergleich zu einer direkten Auswertung auf den Datenquellen erlauben. Es wird diskutiert, wie die auftretenden Differenzen klassifiziert und quantifiziert werden konnen, um dadurch dem Benutzer ein Gefuhl fur die Qualitat des Ergebnisses und fur das Zusammenpassen der Datenzustande unterschiedlichen Alters zu vermitteln. Fur den Fall, dass eine Datenquelle zusatzlich eine Historisierung der Daten ermoglicht, werden Verfahren angegeben, die nach Vorgabe eines gewunschten Quantitatsmases die passenden Daten aufsuchen und miteinander kombinieren.
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