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Open Access
Optimierung und Erweiterung einer Applikation zur automatisierten Erfassung eines elektronischen Fahrtenbuches
(2019) Yüksel, Tolunay
In einer vorangegangenen Studienarbeit wurde eine Node.js Applikation zur automatisierten Erfassung eines elektronischen Fahrtenbuches entwickelt. Diese Applikation besteht aus einer Fahrzeug- und einer Serveranwendung. Die Fahrzeuganwendung erfasst die für das Fahrtenbuch relevanten Daten, wie zum Beispiel GPS-Koordinaten und Kilometerstände. Diese Daten erhält sie aus dem CAN Bus der in den Fahrzeugen verwendeten Messtechnik. Danach werden die Daten in einer Datenbank abgelegt und mittels mobilem Hotspot an einen MQTT Broker geschickt. Aufgabe der Serveranwendung ist es, die Daten vom MQTT Broker zu holen und in die eigene Datenbank zu speichern. Die GPS-Koordinaten werden an Nominatims Reverse Geocoding Server gesendet, um aus den Daten eine menschenlesbare Routenbeschreibung generieren zu können. Auf Wunsch stellt der Server dann einen Excel Export zur Verfügung, in der die Fahrten vermerkt sind. Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es diese Applikation weiterzuentwickeln. Aus einer Analyse der bisherige Applikation ist auszugehen, dass folgende Anforderungen an die Applikation erfüllt werden müssen: -Aufgrund von Verbindungsabbrüchen muss gewährleistet sein, dass die Daten vom Fahrzeug dennoch in absehbarer Zeit beim Server ankommen. -Da die GPS-Daten nur zu erfassen nicht ausreichend ist, um die gefahrene Strecke zu rekonstruieren, müssen diese Daten aufbereitet werden können. -Die Routenerkennung, die Start, Ziel und die drei meist befahrenen Straßen ermittelt, muss optimiert werden. -Die Anwendung muss in der Lage sein, mit mehreren Fahrzeugen umgehen zu können, da sie bisher nur ein Fahrzeug unterstützt. Um die Synchronisation der Datenbanken zu gewährleisten, wird ein Synchronisationsablauf implementiert, der immer zu Beginn einer Fahrt stattfindet. Somit können die Daten, auch bei Verbindungsabbrüchen während des Synchronisationsvorgangs, dennoch in absehbarer Zeit beim Server ankommen. Darüber hinaus wird eine tägliche Routine eingeführt, die unbehandelte GPS-Daten aufbereitet, in dem sie nicht verwertbare Daten eliminiert und fehlerhafte Daten durch eine Interpolation korrigiert. Die Routenerkennung wird durch eine genauere Berechnung der drei meist befahrenen Straßen optimiert. Bei der Serveranwendung werden sowohl Datenbank als auch alle Funktionen so angepasst, sodass mehrere Fahrzeuge unterstützt werden können. Dabei ist gewährleistet, dass alle Daten in der Datenbank und alle Nachrichten an und vom Fahrzeug korrekt gekennzeichnet sind, damit es zu keiner Verwechslung kommen kann.
Open Access
Standards-based modeling and generation of platform-specific Function-as-a-Service deployment packages
(2022) Yüksel, Tolunay
Due to continuously rising popularity, cloud and serverless computing became important buzzwords, causing many companies to consider transferring their systems to cloud-native architectures. With it the novel cloud service offering Function-as-a-Service (FaaS) plays an integral role in creating serverless architectures with the help of functions used as building blocks. However, making yourself dependent on just one cloud provider can lead to vendor lock-in problems. For this reason, it is important to diversify cloud providers and make serverless applications portable. This process requires developers in-depth technical expertise across many different cloud platforms, therefore making it error-prone and very tedious. This thesis elaborated a concept, which enables developers, lacking of this specific know-how, to model provider-agnostic workflow models of FaaS functions based on BPMN, which are used to generate provider-specific deployment packages. Additionally, the prototype BPMN2FaaS was implemented based on this concept, which is able to generate FaaS functions in the programming language Python and deployment packages supported by the platforms AWS Lambda and Microsoft Azure Functions.