Big Data und ihre Technologien: Hadoop und NoSQL-DBMS

In dieser Bachelorarbeit wird das Thema Big Data und die damit verbundenen Technologien, sprich NoSQL und Hadoop behandelt. Das Thema wurde bewusst ausgewählt, weil sie zum einen aktuell und zum anderen immer mehr an Bedeutung, aus Sicht der Unternehmen gewinnt. Durch die ständig anwachsenden Daten, die zu 80% in Semistrukturierter Form vorliegen, stößt die IT-Infrastruktur eines Unternehmens schnell an seine Grenzen. Und genau an dieser Stelle sollen die Big Data Technologien, wie „NoSQL“ und „Hadoop“, helfen, die so großen Datenmengen zu verarbeiten, um für das Unternehmen, wertvolle Informationen zu liefern, die bislang nicht ersichtlich waren.The following Bachelor Thesis deals with Big Data and its related technologies, which are NoSQL and Hadoop. The selection of the topic was made deliberately, because of its actuality as well as its growing importance from a business perspective. Due to ever-growing data, that is available up to 80% in semi-structured form, the IT infrastructure of a company quickly reaches its limits. Exactly at this point Big Data technologies like NoSQL and Hadoop should help to process large amounts of data in order to provide valuable information that was not previously recognized

Historisches Forschungsnetz. Ein offener Werkstattbericht

H-Soz-Kult is a information and communication forum for the humanities, which has undertaken a fully technological reorganization, which was funded by the DFG-Programme for Virtual Research Environments. The data model and interface were redesigned and completely moved into a structure based on library standards. The project was confronted not only with requirements both of the editorial boards and the user community, but also with the pitfalls of infrastructure and software development project

Konzeption und Entwicklung eines sprachgesteuerten Smart Home Systems unter Betrachtung des Internet of Things

Das Internet of Things (IoT) ist aktuell eines der trendgebenden Themen der Infor-mationstechnik. Dem Thema werden dabei viele Versprechungen, aber auch Erwar-tungen auf staatlicher, wirtschaftlicher und alltäglicher Ebene zugeordnet. Dabei besteht die Frage, was ist Hype und was ist Realität? Motivation und Zielsetzung dieser Arbeit ist es, dieses Thema zu untersuchen und Aspekte daraus in einem Smart Home System umzusetzen. Klare Zielsetzung ist die lauffähige Ver-sion eines Prototyps zu produzieren. Dieser soll den technischen Durchstich ver-schiedener Werkzeuge, Technologien und Services, als integratives Ziel dieser Arbeit, durchführen. Eine Verknüpfung mit realen Anwendungsfällen ist zur besse-ren Veranschaulichung wünschenswert, aber für die Zielerreichung nicht zwangsläu-fig erforderlich. Gleichzeitig soll der Prototyp ein stabiles Fundament für weitere Entwicklungen auf dessen Basis bereitstellen. Der Einsatz von Technologien im Be-ta-Stadium ist dadurch aber nicht ausgeschlossen, wie der Einsatz des aktuell noch in der Entwicklervorschau befindlichen Android Things zeigt

Big Data in der Cloud

Seit einigen Jahren wird erwartet, dass die automatisierte Auswertung der kontinuierlich wachsenden öffentlichen und privaten Datenbestände nicht nur den Markt für Informationstechnologie (IT), sondern die Gesellschaft insgesamt hin zu einer digitalen Ökonomie nachhaltig verändert. Big Data steht dabei für Ansätze zur Analyse besonders großer, heterogener Datenmengen, während Cloud Computing die bedarfsgerechte Bereitstellung von IT-Ressourcen über ein Netzwerk beschreibt. Die Kombination dieser beiden Ansätze wird als besonders relevant angesehen, da sie auch kleinen und mittleren Unternehmen, Verwaltungen oder Nichtregierungsorganisationen Zugang zu Big-Data-Analysen eröffnen kann. Einerseits werden große Potenziale beispielsweis in der Medizin, der Logistik und der Verkehrslenkung, der Energieproduktion oder im Katastrophenschutz gesehen, andererseits werden auch große Herausforderungen insbesondere für den Datenschutz thematisiert. Die Vorstudie zeigt, dass Cloud Computing zunehmend an ökonomischer Bedeutung gewinnt. Hingegen befindet sich der Markt für Big-Data-Analysen, auch aufgrund der schwierigen Abgrenzung zu schon existierenden Technologien, noch in seinen Anfängen. Der Überblick zu den Anwendungspotenzialen in den Bedarfsfeldern der Hightech-Strategie belegt die Möglichkeiten in den Bereichen Produktivität, Effizienz und Innovation sowie für Wachstum und Beschäftigung. Herausforderungen werden außer im Datenschutz sowie bei den geistigen Eigentumsrechten auch bei den Geschäftsmodellen deutlich. Abschließend werden Bereiche identifiziert, die einen Handlungs- und Forschungsbedarf aufzeigen. Hierzu gehören Fragen der nötigen Infrastrukturen, der technischen und rechtlichen Sicherheit, der Ausbildung sowie der ökonomischen Wettbewerbsfähigkeit

Sichere Archivierung unter der Berücksichtigung der besonderen Anforderungen der Fertigung

Anforderungen haben Einfluss auf das Design und die Funktionalitäten eines Softwaresystems. Eine steigende Zahl an gesetzlichen Anforderungen stellen Firmen vor Schwierigkeiten, da die Firmen diese Anforderungen erfüllen müssen und dabei die Kundenanforderungen nicht vernachlässigen wollen. Zusammen ergeben die Anforderungen ein genaues Bild wie ein Softwaresystem aussehen muss, um diesen Anforderungen zu entsprechen. Traditionelle Archivierungssysteme erfüllen die gesetzlichen Anforderungen, aber nicht immer die neuen Kundenanforderungen. Neue Archivierungssysteme ermöglichen den Einsatz von neuer Technologie und die Erfüllung neuer Anforderungen. Das Problem ist, eine Technologie zu finden, welche die neuen Anforderungen erfüllt. In dieser Arbeit wird ein Prototyp eines Archivierungssystem vorgestellt, welcher die gesetzlichen - und die Kundenanforderungen eines großen deutschen Unternehmens erfüllt. Weitere Anforderungen werden aus dem Mengengerüst von einem bestehenden Archivierungssystems gewonnen. Für das Design des Archivierungssystems werden zwei Technologien zur Datenhaltung benötigt, eine Meta-Datenbank und eine Archivierungsdatenbank. Als Technologien werden Datenbank- und Dateisysteme mit zwölf Kriterien evaluiert mit anschließender Diskussion. Die zwei benötigten Technologien zur Datenhaltung sind die Technologien, welche alle benötigten Kriterien erfüllt haben und die beste Performance aufweisen. Mit diesen Technologien wird ein Prototyp eines Archivierungssystems erstellt, wobei der Aufbau und die enthaltenen Daten beschrieben werden

Inkrementelle Aktualisierungstechniken für Modelle und ihre Datenbankrepräsentation

Modellgetriebene Software-Entwicklung (engl. Model Driven Software Development) steht für die Entwicklung von Software auf der Basis von Modellen. Diese stehen im Entwicklungsprozess auf einer Stufe mit Quelltext, der aus den Modellen generiert werden kann. Um die Arbeit im Team effizient zu ermöglichen, ist eine Synchronisierung der zu bearbeitenden Modelle nach einer Änderung zwischen allen Mitgliedern zwingend notwendig. Bei der Nutzung von Datenbanken zur Speicherung der Modelle ergeben sich dabei jedoch Probleme, da eine generierte Persistenzschicht häufig nur eine vollständige Ersetzung von bereits geladenen Elementen unterstützt. Eine Lösungsmöglichkeit ist die Detektion von Änderungen und die anschließende, inkrementelle Aktualisierung. Hierfür stehen bereits vorhandene Techniken zur Verfügung, welche kombiniert werden können. Im Rahmen dieser Arbeit sollten verschiedene Ansätze gefunden und anhand von Metriken bewertet werden. Eine Lösung des Problems ist die Kombination von aktiven Datenbanksystemen zur Änderungserkennung mit einer Persistenzschicht zur inkrementellen Aktualisierung einzelner Modellelemente. Bei der Untersuchung von UML-Modellen durchschnittlicher Größe (ca. 400 Elemente) ergibt sich bereits eine 25-fache Beschleunigung im Vergleich mit nicht-inkrementellen Methoden

Konzeption und prototypische Entwicklung einer Web-Applikation für kollaboratives Schreiben fiktiver Texte im Rollenspiel-Stil

Die vorliegende Bachelor-Arbeit beschreibt die Konzeption und prototypische Entwicklung einer Web-Applikation für kollaboratives Schreiben fiktiver Texte im Rollenspiel-Stil. Sie klärt dabei die Frage, wie eine Web-Applikation für kollaboratives Schreiben fiktiver Texte im Rollenspiel-Stil funktions-technisch und software-technisch umgesetzt werden kann. Die Applikation soll sowohl sequentielles als auch reagierendes kollaboratives Schreiben unterstützen. Der Prototyp dieser Applikation wurde mittels Requirements Engineering entwickelt. Bei der Analyse wurden funktionale und nicht-funktionale Anforderungen über die Definitionen für Rollenspiele (J. Arjoranta, 2011) und kollaboratives Schreiben (Paul Benjamin Lowry, Aaron Curtis und Michelle René Lowry, 2004) aufgestellt. Anschließend wurde ein Funktionsumfang der Grundfunktionen und Erweiterungen erarbeitet. Zudem wurden vorhandene und aktuell verwendete Applikationen für kollaboratives Schreiben und Schreibrollenspiele auf ihren Funktionsumfang analysiert. Durch den Vergleich der Funktionsumfänge wurde so herausgestellt, dass eine Applikation für kollaboratives Schreiben fiktiver Texte benötigt wird. Im praktischen Teil der Thesis wurden Entwurfsmuster für die Web-Applikation er-stellt. Dazu wurden Use-Case-Diagramme und -Beschreibungen angefertigt. Außerdem wurden Sequenzdiagramme der technischen Abläufe der einzelnen Use-Cases beschrieben. Implementiert wurde die Web-Applikation ausgehend von der Anforderungsanalyse mit einem RESTful Web-Service und Web-Client. Der Web-Service basiert auf Java Spring und einer relationalen Datenbank. Der Web-Client wurde auf Basis von JavaScript, Backbone.js, jQuery, HTML 5 und CSS 3 entwickelt. Der vorläufige Prototyp wurde auf Basis einer qualitativen und quantitativen Umfrage evaluiert. Auf Grundlage der Evaluationsergebnisse wurde der Prototyp angepasst. Ergebnis der Arbeit ist ein evaluierter und verbesserter Prototyp für kollaboratives Schreiben fiktiver Texte im Rollenspiel-Stil

Leistungsmessung und Leistungsbewertung von NoSQL-Datenbanken

Das Ziel der vorliegenden Masterthesis ist es, einen Überblick der verschiedenen Datenbanktypen und Leistungsanalysen zu geben. Die vergleichende Literaturstudie beschäftigt sich mit einem jungen Forschungsfeld und betrachtet insbesondere nichtrelationale NoSQL-Datenbanken, welche in den letzten Jahren immer beliebter geworden sind und einige Vorteile gegenüber relationalen Datenbanken aufweisen. Doch was können die konkreten Datenbankimplementierungen bei unterschiedliche Datenmodellen leisten und welcher Testaufbau bietet sich bei welchen Einsatzanforderungen an? Zu Anfang definiert diese Arbeit Kriterien zur Bewertung von Leistung und untersucht experimentelle Vorgehensweise verschiedener Forscher. Ein wichtiger Fokus liegt darauf, die Vergleichbarkeit der Messmethoden und Ergebnisse einzuschätzen und zu gewährleisten. Neben dem methodischen Vorgehen wird mit dem YCSB-Framework ein wichtiges Werkzeug besprochen, mit dem Leistungsmessungen in NoSQL-Datenbanken implementiert werden können