Bachelorarbeit BCLR-2016-20

Bibliograph.
Daten
Del Gaudio, Daniel: TOSCA4Mashups - Provisionierung und Ausführung von Data Mashups in der Cloud.
Universität Stuttgart, Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik, Bachelorarbeit Nr. 20 (2016).
69 Seiten, deutsch.
CR-Klassif.K.1 (The Computer Industry)
K.6.4 (System Management)
D.2.12 (Software Engineering Interoperability)
Kurzfassung

Mit der stetig wachsenden Menge an Daten wird Datenintegration und Datenverarbeitung zunehmend schwieriger. Domänen-Experten ohne IT-Hintergrund sollen aus großen Datenmengen entsprechende Informationen gewinnen. Leicht zu bedienende Werkzeuge sind nötig, um Daten aus heterogenen Datenmengen durch Domänen-Experten zu verarbeiten. Data Mashups ermöglichen die Verarbeitung und Integration verschiedener, heterogener Datenquellen. Dabei nutzen manche Data Mashup-Lösungen dynamische Ausführungsumgebungen. Die Cloud bietet sich für die Provisionierung solcher dynamisch zusammengesetzten Ausführungsumgebungen an, da Rechenressourcen ebenso dynamisch bereitgestellt werden können. Eine Möglichkeit, um Portabilität und Management von Cloud-Anwendungen zu ermöglichen ist OASIS TOSCA. Um Anwendungen mit TOSCA automatisch zu provisionieren werden alle notwendigen Komponenten in einer sogenannten Topologie modelliert und mit allen notwendigen Informationen, um die Anwendung zu betreiben in ein selbst-enthaltenes Dateiformat, sogenannte Cloud Service Archives verpackt. Die TOSCA Laufzeitumgebung kann diese Archivdatei verarbeiten und die Anwendung automatisiert in der Cloud provisionieren. Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wird ein Konzept entwickelt, um Data Mashups automatisiert in der Cloud zu Provisionieren und auszuführen. Um das Konzept zu testen wurde ein Prototyp implementiert, der die TOSCA Laufzeitumgebung OpenTOSCA der Universität Stuttgart verwendet.

Volltext und
andere Links
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Abteilung(en)Universität Stuttgart, Institut für Parallele und Verteilte Systeme, Anwendersoftware
BetreuerMitschang, Prof. Bernhard; Hirmer, Pascal
Eingabedatum26. September 2018
   Publ. Institut   Publ. Informatik