Bachelor Thesis BCLR-2016-20

BibliographyDel Gaudio, Daniel: TOSCA4Mashups - Provisionierung und Ausführung von Data Mashups in der Cloud.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Bachelor Thesis No. 20 (2016).
69 pages, german.
CR-SchemaK.1 (The Computer Industry)
K.6.4 (System Management)
D.2.12 (Software Engineering Interoperability)
Abstract

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.

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Department(s)University of Stuttgart, Institute of Parallel and Distributed Systems, Applications of Parallel and Distributed Systems
Superviser(s)Mitschang, Prof. Bernhard; Hirmer, Pascal
Entry dateSeptember 26, 2018
   Publ. Computer Science