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Die unter dem Begriff "Big Data“ entstehenden Konzepten und Techniken eröffnen neue Fragestellungen und Anwendungsbereiche bei der Auswertung von Daten. Allerdings muss zur Auswertung eines Big-Data-Pools eine geeignete Infrastruktur vorhanden sein. Hier gibt es großen Handlungsbedarf, bestehende Infrastrukturen auf- oder umzurüsten oder sogar vollkommen neu aufzubauen. Der Markt ist unübersichtlich, die Anforderungen sind zu Beginn oft unklar. In kurzen Abständen erscheinen neue Produkte zur technischen Unterstützung von Big-Data-Anwendungen, andere geraten wieder in Vergessenheit.
Der Entwurf von Architekturen für Big-Data-Anwendungen muss eine Vielzahl fachlicher, technischer und nicht funktionaler Anforderungen berücksichtigen. Typischerweise können die Anforderungen erst durch die geeignete Kombination unterschiedlicher technischer Komponenten erfüllt werden.
Im Kontext von Big Data realisieren das Map Reduce Konzept sowie die Open-source-Projekt-Familie um Hadoop einen wichtigen, unverzichtbaren Aspekt bei der parallelen Aufbereitung umfangreicher Datenflüsse. Für eine fachlich vollständige Anwendung sind sie aber nicht unbedingt ausreichend und für manche Aspekte gar nicht geeignet. Ein Realtime-Einsatz erfordert den wahlfreien Lese/Schreib-Zugriff in großen Datenbeständen und begründet beispielsweise den Einsatz von NoSQL Datenbanken.
Das Schulungsmodul vermittelt einen qualifizierten und konzentrierten Überblick über die technischen Big-Data-Komponenten von Architekturentwürfen. Auf der Basis von Berechnungskonzepten wie Map Reduce, theoretischen Einsichten wie dem CAP-Theorem, sowie nicht funktionalen Anforderungen wie Echtzeitfähigkeit werden Big-Data-Produkte vorgestellt und klassifiziert.
Den Teilnehmern wird eine Experimentierplattform mit den vorgestellten Komponenten bereitgestellt. Die Konfiguration einer Beispielanwendung wird im fachlichen Zusammenhang begründet.
Ziel: Die Teilnehmer können anschließend die Einsatzmöglichkeiten von Big-Data-Technologien für verschiedene Einsatzszenarien fundiert bewerten und mit eigenen Experimenten beginnen.
Zielgruppe: Software-Architekten und Entwickler, die Big-Data-Anwendungen entwerfen, konfigurieren und den Betrieb steuern.
Voraussetzung: Grundkenntnisse in Datenbank- und Softwaretechnik
Information on participating / attending:
Die Anmeldung erfolgt über https://www.iais.fraunhofer.de/data-scientist-anmeldung.html
Date:
06/23/2014 09:30 - 06/24/2014 17:00
Registration deadline:
06/23/2014
Event venue:
Fraunhofer-Institutszentrum Schloss Birlinghoven
53757 Sankt Augustin
Nordrhein-Westfalen
Germany
Target group:
Business and commerce, Scientists and scholars
Email address:
Relevance:
transregional, national
Subject areas:
Economics / business administration, Information technology, Language / literature, Mathematics, Media and communication sciences
Types of events:
Presentation / colloquium / lecture, Seminar / workshop / discussion
Entry:
06/12/2014
Sender/author:
Katrin Berkler
Department:
Presse und Öffentlichkeitsarbeit
Event is free:
no
Language of the text:
German
URL of this event: http://idw-online.de/en/event47569
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