Infrastruktur für e-commerce Die (US) Internet Ökonomie

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Infrastruktur für e-commerce
A. Buchmann
Datenbanken und Verteilte Systeme
GK „Infrastruktur für den elektronischen Markt“
Fachbereich Informatik
T.U. Darmstadt
© Prof. Dr. A. Buchmann, Informatik, TU Darmstadt
Die (US) Internet Ökonomie
• 507 Milliarden US$ in 1999
• Vergleichsweise
– Telekommunikation 300 Milliarden US$
– Airlines 355 Milliarden US$
– Verlagswesen 750 Milliarden US$
• Wachstumsrate: 68%
• 1/3 der Firmen nach 1996 gegründet
• 2,3 Millionen Arbeitsplätze mit 46%
Wachstumsrate
© Prof. Dr. A. Buchmann, Informatik, T.U. Darmstadt
Infrastruktur
• I2Net
• Technologische Infrastruktur
(ermöglicht)
• Wirtschaftlich-organisatorische
Infrastruktur (treibt)
• Rechtlich-politische Infrastruktur
(reguliert)
Informationsfluß
• Information als eigenständiges
Handelsgut
• Information zur Unterstützung von Online Geschäftsprozessen
Info als eigenständiges Gut
• Wachsende Bedeutung
• Teuer zu erstellen
• Billig und schnell zu kopieren und
weltweit zu verteilen
• Neue Preis-, Vertriebs- und Sicherheitsstrategien
T.I. Informationserstellung
•
•
•
•
•
Autorensysteme
Dokument-Management-Systeme
HTML vs. XML vs. SGML
Einbindung von Bild, Ton und Video
Interaktion als wesentliches Merkmal
der Multimedialität
T.I. Informationserschließung
• Integration von strukturierten und
semistrukturierten Daten (XML-enabled
DBMS)
• Data/Web Warehousing und Data Mining
• Profiling, Werbung, individuelle Angebote
• Metadaten-basierte Integration von
Information aus heterogenen Quellen
• Knowledge-Management
T.I. Informationszugriff
•
•
•
•
•
•
•
Digitale Bibliotheken
Portale - Konsolidierung vs. Individualisierung
Suchmaschinen
Agenten, spiders, crawlers, web-bots
Broker
Multilingualer Zugriff
Ontologien und Metadaten
T. I. Informationstransfer
• HTTP - zustandsloses Protokoll
– Cookies, Sicherheitsfragen, SSL, SHTTP,...
• XML als Transferprotokoll
• Integration von EDI und XML
• STEP und XML
T.I. Architektur
• Unterstützung neuer Geschäftsmodelle
– Multi-tier Architecture
– Workflow Management
– Event-based Computing
– Message-oriented Middleware
– Networked Objects (CORBA)
– Service-based Architectures
– Push vs. Pull
W.I. Neue Geschäftsmodelle
•
•
•
•
•
•
Supply Chain Management
Coopetition
On-line Verhandlungen
Group-Work
Tele-Work
Versteigerungen
R.I. Versteigerungen
• Rechtlich/ethisch fragliche Versteigerungen
– Niere, Eizellen ($27.000 min.)
• Gegenmaßnahmen
• Ablauf von Versteigerungen
– Preismanipulationen
– Zahlung/Güteraustausch
– Bewertung
• Verbindlichkeit (widersprüchliche Urteile in
Deutschland)
W.I., T.I. & R.I. Zahlungsmittel
•
•
•
•
•
•
Elektronische Überweisungen
Kreditkarte
Smartcard und ähnliche Zahlungsmedien
Digitales Geld
Micropayments
Schutz der Privatsphäre vs. Wunsch der
Nachvollziehbarkeit
R.I.&T.I. Sicherheit
•
•
•
•
•
•
•
•
Authentifizierung
Autorisierung
Integrität
Vertraulichkeit
Nachvollziehbarkeit
Nicht-Abstreitbarkeit
Kryptographie (public/private key)
Ende-zu-Ende Sicherheit
R.I. & T.I. Sicherheit
• Lösung für Teilprobleme
– keine integrierte Gesamtlösung
– Vertrauen auf Technik nicht ausreichend
• Machbarkeit
– finanzieller Aufwand
– Benutzbarkeit
– dynamische Geschäftsbeziehungen
– widersprüchliche Anforderungen (Anonymität
vs. Zugriffsschutz vs. Nachvollziehbarkeit)
R.I. & I.T. Sicherheit
• Digitale Signaturen
– eindeutige und unumkehrbare
Hashfunktionen
• Zertifizierung
– wer und wo?
• Signiergeräte
– Karten (Smardtcards, Javacard), PDA, ...
T.I. Spontane Vernetzung
• Ubiquitous Computing, Wearables,
Embedded Systems
– Smart labels / iButtons ==> Kühlschrank kann
autonom nachbestellen
• Vernetzung von Fahrzeug-Komponenten
mit PDA, Navigationssystem, Infotainment
• Java, Jini, Universal Plug & Play, Chai, …
• IR vs. Funk (Bluetooth)
• WAP - Zusammenfluß v. Daten u. Telefon
R. I. Informationssicherheit
• Informationsrechte (Copyright, Patente,
Domain Namen, Schutzmarken,…)
• Inhaltsregulierung (Zensur, verbotene
Inhalte, ...)
• Verhaltensregulierung (Haftpflicht,
Werbung, Verleumdung, …)
• Online Verträge (Durchsetzbarkeit,
Gerichtbarkeit, Integrität, …)
P. I. Übernationale Interessen
• Besteuerung von e-commerce
• Exportbeschränkung und Informationsfluß
• Konflikte zwischen nationalen
Rechtssystemen
• Makroökonomische Effekte des
elektronischen Handels
Fazit
• Wirtschaftliche, technologische und rechtliche
Infrastruktur kann nicht getrennt betrachtet
werden
• Technische Infrastruktur muß neue Ansätze
entwickeln, um Skalierbarkeit, Sicherheit und
Zuverlässigkeit zu gewährleisten
• Rechtlich-politische Infrastruktur muß viele
Grauzonen beseitigen, um Vertrauen zu
schaffen
Emerging Applications: Meta-Auctions
• Internet-scale Information Systems
– information dissemination
– publish/subscribe (push) vs. request/response
(pull)
– scalability, 100 000+ clients
– must handle inconsistencies due to
heterogeneity
• Case Study
– Meta-auctions: Portal for auctions
Dissemination-based Info- Systems
• Emerging applications involve
distribution of data from few sources to
many consumers
– stock and sports tickers
– traffic information systems
– software distribution
– news and entertainment delivery
– auctions and reverse auctions
Online Auctions Today (1)
• Auctions: a popular trading mechanism
• Broad public can trade anything (C2C or
B2C)
• Multiple independent auction sites
• Items are organized in categories
• Typical use:
1) browse or search
2) track the auction process (poll)
3) query shipping: high load at backend
4) deadline (could take several days)
Online Auctions Today (2)
client
poll
Web Server
middle-tier
Application
Logic
backend-tier
LogIn, PlaceABid,
GetInterests, ...
Item, Bids,
Categories,
Seller, Bidder
Data Delivery Options (Zdonik, Franklin)
Pull
Push
Aperiodic
Periodic
Aperiodic
Periodic
1:1
1:n
1:1
1:n
1:1
1:n
1:1
1:n
Request/
response
Request/
response
w/snooping
Polling
Polling
w/snooping
E-mailing
list
Publish/
subscribe
Reminders
Broadcast
disks
Triggers
News
headlines
(client) Pull
• Request/response interaction
• High load at the backend (and middletier)
– Potential bottleneck at the DBMS
• Data freshness proportional to polling
pull
cycle
UI
Client
Server
(server) Push
• Data can be sent to users without having
them specifically ask for it
– network: reduce or eliminate backchannel use
– updates: no need for polling
– C/S ratio: clients don’t need to bother server
cache
pull
UI
push
Client
Server
(server) Push (2)
• Internet-based push solutions
UI push
converter
– products’ typical implementation (cheating)
pull
Client
Server
Publish / Subscribe MOM
Publishes on:
subscriber2
news.usa.sports.nba
subscriber4
{ team1 = Lakers
team2 = Phoenix
result = 101-96 }
publisherA
ag
M es s
e B us
subscriber3
onData()
publisherB
Subscribes:
news.usa.sports.*
subscriber1
news.usa.sports.nba
{ team1 = Lakers
team2 = Phoenix
result = 101-96 }
Case Study: Meta-auctions
Meta-Auction = Portal for Auctions
Category
Browser
Item
Search
Bidder
Agent
Meta-Auction Broker
Common
Ontology
Auction
Tracking
Auction Site
Auction Site
Auction Site
eBay.com
de.auctions.yahoo.com
ricardo.de
Info Dissemination for E-com Applics.
• Requirements:
– Notifications of events (as first class information)
– Publish/subscribe as interaction paradigm
• encapsulates user preferences (categories,
interests,...)
• proactive information dissemination
• seen as continuously evaluating queries
• high scalability: multiple servers
– Need for metadata-based integration of
heterogeneous information sources
• explicit assumptions, ontologies
Case Study - Meta-auctions
middle-tier
clients
Meta-auction
App. logic
Backend-tier
Information Dissemination: PPSS
• Server-initiated
– proactive information system
• triggers + publish/subscribe
• Aperiodic and publish/subscribe
– subject-based addressing (multicast) 1:n
comm.
– data replication as a side-effect benefit
• inter-node caching, snooping and state
reassembling
• reduces the load at the backend
PPSS - Infrastructure
middle-tier
Backend-tier
App. logic
a p e rio d ic
n o tifica tio n
srv2.auction.com
snooping
PSS
App.
WWW
gateway
WWW
b ro w se r
m e s se n g e r
a p p le t
Notification
Service
a p e rio d ic p u sh
datastore
datastore
DB
Connector
1 :n
d e live ry
DB domain: auction.com
srv1.auction.com
DB
Connector
a p e rio d ic
n o tifica tio n
Message Bus
1 :n
d e live ry
snooping
WWW
gateway
a p e rio d ic
n o tifica tio n
Notification
CORBA PSS
aperiodic pull
a p e rio d ic
p u ll
Notification
Service
WWW
b ro w se r
m e s se n g e r
a p p le t
Meta-Auction Broker
wrapper
Meta-auction
Auction Site
Application logic
clients
Meta-auctions: Mappings
WWW
brow ser
m esse ng er
ap ple t
...
N o tification
S ervice
Mappings
Meta-Auction Broker
ca te go ry
b ro w se r
ite m
se a rch
b id d e r
a ge n t
a u ctio n
tra ckin g
sem antic objects (M IX)
W rapper
W rapper
W rapper
Auction
Site
ebay.com
Auction
Site
Auction
Site
ricardo.de
Common
Vocabulary
O ntolog y
S erver
WWW
notifies
req uest/reply
Ontologies
• A set of concepts and their relationships that
model a given application domain
• Used as a common interpretation basis
– ontology provides a common and extensible
description for data providers and consumers
• Ontologies for meaningful data exchange
– user level (categories, representation of info.)
– infrastructure level (exchange of notifications)
– heterogeneity at the datastore level (data
organization)
Data/Notification Exchange
• MIX Model combines two aspects:
– representation of data with metadata
describing implicit modeling assumptions
– flexible, self-describing data model for the
representation of structured and
semistructured data
• Ontology Server
– stores and manages the domain-specific
vocabularies
– vocabularies must be extensible
MIX Representation Example
<AuctionItem, {
<AuctionIdentifier,“eBay”,
{<AuctionIdentifierCode,“FullSiteName”>}>,
<ItemIdentifier, “217316338”>,
<ItemCategory,“Sports Memorabilia”, {<CategorySchema, “eBayTaxonomy”>}>,
<ItemHeadline, “1953 Topps Baseball Cards 5 Indians”>,
<ItemPicture, “http://www..../53ind.jpg”, {<PictureFormat, “JPEG”>}>,
<TimeLeft, “01:15:25”,
{<TimeFormat, “HH:MM:SS”>}>,
<Price, 19.99,
{<Currency, “USD”>, <Scale, 1>} >
}>
<AuctionItem, {
<AuctionIdentifier,“Yahoo!”,
{<AuctionIdentifierCode,“FullSiteName”>}>,
<ItemIdentifier, “11699203”>,
<ItemCategory,“Baseball”,
{<CategorySchema, “Yahoo! Taxonomy”>}>,
<ItemHeadline, “1957 Topps Baseball Yogi Berra Card”>,
<ItemDescription, “Five 1953 Topps Baseball Cards ...”>,
<AuctionDeadline, “17/12/99 06:20”, {<DateTimeFormat, “DD/MM/YY HH:MM”>}>,
<Price, 37.99,
{<Currency, “Euro”>, <Scale, 1>} >
}> © Prof. Dr. A. Buchmann, Informatik, T.U. Darmstadt
Different Classification Categories
Yahoo! Auctions
eBay
...
A ntiques & C ollectibles
C ollectibles
A rt
N um ism atics
A utographs
B ullion
C oins
C urrency
USA
W orld
A ncient
C olonial
Nickels
Liberty
C ents
Indian H ead
...
S tam ps
C oins
A ustralia
US
...
C ents
D im es
A ntiques
C oins & S tam ps
C olonial
Nickels
...
UK
C urrency
N on-U S
D im es
...
Jefferson
Meta-auctions: Wrappers
WWW
brow ser
m esse ng er
ap ple t
...
N o tification
S ervice
Mappings
Meta-Auction Broker
ca te go ry
b ro w se r
ite m
se a rch
b id d e r
a ge n t
a u ctio n
tra ckin g
sem antic objects (M IX)
W rapper
W rapper
W rapper
Auction
Site
ebay.com
Auction
Site
Auction
Site
ricardo.de
Common
Vocabulary
O ntolog y
S erver
WWW
...
notifies
req uest/reply
...
Wrappers
• Provide interpretation of local data as MIX
objects
– provide a mapping between local data
structures/terms and ontology concepts
– add semantic metadata to make implicit
assumptions explicit (e.g. different units)
• Map global requests to local queries,
common interface, services and messages
• Provide concept-based subscription
Classification of Notifications
A uctionN otification
ServiceDownTime
NewUser
A dm inistrative
NewAuctionHouse
YouLost
S old
YouWon
UnderMinPrice
C ancellation
NewCategory
R esult
BySeller
ShortedDeadline
ExtendedDeadline
ApproachingAuctionEnd
AuctionBegin
NewParticipant
Tim eR elated
OutBid
NiceTry
CurrentHighestBid
AgentLimitReached
NewBid
B idding
O fferR elated
NewItemOfInterest
P rocessR elated
Conclusions and Future Work (1)
• Infrastructure for other e-business
applications
– WE-trade (B2B), reverse auctions, ...
• Proactive Information dissemination (PPSS)
– Data and Notifications, publish/subscribe
• Data from multiple heterogeneous sources
must be integrated
• Ontologies for meaningful exchange of data
and notifications, multilingual brokering
Conclusions and Future Work (2)
• Detailed analysis of actual auction sites’
infrastructures
• New business models - cooperation from
auction sites needed
• Legal framework for international auctions
• Example of need for integrated view of ecommerce infrastructure

Infrastruktur für e-commerce Die (US) Internet Ökonomie

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