Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen: http://dx.doi.org/10.18419/opus-10452
Autor(en): Zigldrum, Michael
Titel: Observation of current approaches to utilize the elastic cloud for big data stream processing
Erscheinungsdatum: 2018
Dokumentart: Abschlussarbeit (Bachelor)
Seiten: xv, 47
URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-104696
http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/10469
http://dx.doi.org/10.18419/opus-10452
Zusammenfassung: This paper conducts a systematic literature map to collect information about current approaches to utilize the elastic cloud for data stream processing in the big data context. First is a description and setup of the used scientific methodology which adheres to generally accepted methods for systematic literature maps. After building a reference set and constructing search queries for the data collection came the data set cleaning where the publications were first automatically filtered and consecutively manually reviewed to determine the relevant papers. The collected data was evaluated and visualized to help answer the defined research questions and present information. Finally the results of the thesis are discussed and the limitations and implications addressed.
Diese Arbeit befasst sich mit der Durchführung einer Systematic Literature Map um einen Überblick über ein Feld zu gewähren. Das untersuchte Feld dieser Arbeit befasst sich mit der Verwendung der elastischen Eigenschaften der Cloud für Datenstrom Prozessierung im Big Data Umfeld. Bestandteil der Systematic Literature Map ist sowohl das Sammeln aller Publikationen, welche für das untersuchte Feld relevant sind, als auch die Auswertung und Präsentation der gesammelten Daten. Um die Informationen zielgerichtet zu evaluieren, wurden Forschungsfragen definiert, welche als Leitfaden dienen. Zu Beginn wurden die verwendeten wissenschaftlichen Methoden vorgestellt, welche sich an anerkannten Prozeduren orientieren. Nach dem zusammenstellen von einigen relevanten Publikationen, wurden auf deren Basis Suchanfragen für die Datensammlung erstellt. Danach wurden die Daten aus den Online Datenbanken bekannter Verleger exportiert und Duplikate entfernt. Um die endgültigen relevanten Publikationen festzustellen, wurden anhand von Schlagworten irrelevante Publikationen aussortiert und schließlich manuell einzeln bewertet. Die gesammelten Daten wurden teilweise automatisch ausgewertet und manuell klassifiziert um mit den Ergebnissen die vorher definierten Forschungsfragen zu beantworten. Abschließend werden die Ergebnisse diskutiert und die Einschränkungen und Implikationen dieser Arbeit behandelt.
Enthalten in den Sammlungen:05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik

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