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Open Access
Personenbezogene Daten im Data Lake
(2018) Ebinger, Felix
Big-Data-Analysen bieten Wettbewerbsvorteile, ermöglichen Innovationen und können zu einer höheren Qualität von Produkten oder Serviceleistungen beitragen. Insbesondere die Analyse von Kundendaten und des Kundenverhaltens eröffnet vielfältige Möglichkeiten, um dem Kunden auf ihn zugeschnittene Angebote zu unterbreiten und um so zu höheren Umsätzen und zu einer höheren Kundenzufriedenheit beizutragen. Für die dafür benötigten Daten werden geeignete Speichersysteme benötigt. Ein solches System stellt der Data Lake dar. Neben der gut skalierenden und günstigen Speicherung von Daten ist auch die Auswertung der Daten mittels explorativer Analysen bereits im Design angelegt. Gleichzeitig steht aber auch der Schutz, genauer der fehlende Schutz der Privatsphäre, des Einzelnen bei Big Data Verarbeitungen im Mittelpunkt der öffentlichen Aufmerksamkeit und Kritik. Insbesondere wird vor dem so entstehenden „gläsernen Menschen“ und den daraus resultierenden gesellschaftlichen Folgen gewarnt. Die sich daraus ergebenden Fragen, in welchem Umfang und auf welche Art personenbezogene Daten verarbeitet werden dürfen, bedürfen, neben einer ethisch-moralischen, vor allem einer rechtlichen Antwort. Die europäische Datenschutzgrundverordnung stellt hierzu den rechtlichen Rahmen dar, in dem personenbezogene Daten verarbeitet werden dürfen. In dieser Arbeit werden die gesetzlichen Anforderungen mit dem Konzept des Data Lakes abgeglichen und es wird aufgezeigt, wo Herausforderungen beim Design und bei der Implementierung eines Data Lakes entstehen (z.B. Transparenz, Zweckbindung, Recht auf Löschung). Zudem werden Lösungsansätze für diese Herausforderungen entwickelt und vorgestellt. Aus den einzelnen Lösungsansätzen werden zwei Lösungskonzepte für einige der identifizierten Herausforderungen entwickelt. Eines der Konzepte, ein Metadaten-Modell, wird dabei prototypisch umgesetzt und anhand von Use Cases beispielhaft getestet.
Open Access
Software-basierter Selbsttest eingebetteter Speicher
(2015) Ebinger, Felix
Prozessoren werden häufig mittels softwarebasierter Selbsttests (SBST) getestet, da dieses Testverfahren mehrere Vorteile besitzt. Zunächst ist der Test zerstörungsfrei, und wird im funktionalen Betriebszustand des Prozessors durchgeführt. Es ist weder eine Veränderung des Hardwaredesigns erforderlich noch ist ein Übertesten möglich. Die Testmethode ist flexibel einsetzbar und kann sowohl beim Herstellungstest als auch im Feld genutzt werden. Speicher werden dagegen üblicherweise mittels eingebauter Selbsttests (engl. built-in self-test, BIST) getestet, da der Overhead durch die zusätzliche Testhardware nur gering ausfällt und diese Tests bei Speichern ohne Performance-Einbußen realisiert werden können. In dieser Arbeit wird die softwarebasierte Umsetzung von Speichertests untersucht um die Vorteile softwarebasierter Selbsttests auch bei Speichertests nutzen zu können. Dies stellt eine Herausforderung dar, da softwarebasiert nicht jede Operationsfolge mit frei wählbarem Zeitverhalten erzeugt werden kann. Insbesondere bei dynamischen Fehlern kann dies zu einer Verringerung der Testabdeckung führen. Hierzu wird ein Framework zur automatischen Umwandlung von Marchtestbeschreibungen in Testprogramme für den miniMIPS-Prozessor vorgestellt. Dabei steht besonders die Laufzeit des Testprogramms und die erreichte Testabdeckung im Vordergrund. Die Testabdeckung wird durch Simulation und Fehlerinjektion experimentell bestimmt. Es zeigt sich, dass die Fehlerabdeckung für die untersuchten statische und dynamische Fehlermodelle durch die vorgestellte Implementierung in Software nicht beeinträchtigt wird.