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Der digitale Schwarzmarkt mit gestohlenen Daten floriert. Alleine im Jahr 2015 wurden über eine halbe Milliarde Datensätze aus Datenbanksystemen entwendet. Viele Unternehmen bemerken den Sicherheitsvorfall selbst nicht oder geben aus Angst vor einem Imageschaden den Vorfall nicht bekannt. Sind die Datenbestände nicht durch effektive Sicherheitsmechanismen vor Datendiebstahl geschützt, können Cyberkriminelle leicht aus den gestohlenen Daten Kapital schlagen. Die Softwarehersteller von Datenbanksystemen bieten für ihre Produkte unterschiedliche Schutzvorkehrungen an. Ziel dieser Ausarbeitung ist es, die Bedrohungen und die Sicherheitsrisiken von Datenbanksystemen aufzuzeigen und daraus die Aspekte der Datenbanksicherheit abzuleiten. Die ausgearbeiteten Sicherheitsaspekte bilden die Grundlage für den Vergleich der Datenbanksicherheit von relationalen Datenbanklösungen. Die anschließende Bewertung dient dem Nachweis und der Überprüfbarkeit der Datenbanksicherheit relationaler Datenbanksysteme.
Das Praxisprojekt ist eine Fortführung des bereits umgesetzten Informatikprojektes.
Daher wird in den nachfolgenden Kapiteln ausschließlich auf die maßgeblichen Änderungen und Erweiterungen Bezug genommen.
Der Schwerpunkt ist die Konzeption und Umsetzung eines relationalen Datenbanksystems zur Erfassung, Verwaltung und Bearbeitung von leichtathletischen Mehrkampfwettbewerben.
Die Bedienung erfolgt über eine Weboberfläche, die Mithilfe des PHP-Frameworks Laravel an das Datenbanksystem MariaDB angekoppelt ist.
Die wichtigsten Themen im Projekt sind:
• Die Umsetzung und Koordinierung des Mehrbenutzerbetriebs
• Die Umsetzung und Kontrolle der Rechteverwaltung der Benutzer
• Die Möglichkeit zur Erfassung eigener Wettkämpfe bestehend aus beliebig vielen Disziplinen inklusive individueller Formeln zur Punkteberechnung
Die ersten beiden Punkte werden in dieser Ausarbeitung auf einer allgemeinen Ebene behandelt.
Der erste Teil dieser Arbeit gibt einen Überblick über die Themenfelder der modellgetriebenen Softwareentwicklung und der objektrelationalen Abbildung. Durch eine Kombination dieser beiden Themen wird schließlich der Begriff der modellgetriebenen O/R-Mapping-Frameworks definiert und näher erläutert. Im zweiten Teil bestätigt ein Vergleich von drei dieser Frameworks (Bold for Delphi, MDriven sowie Texo mit EclipseLink) die Vor- und Nachteile des modellgetriebenen Ansatzes auch in Bezug auf die Persistenz. Der Vergleich macht außerdem deutlich, was aktuell in der Praxis möglich ist (und was nicht) und in welchem Umfang Standards genutzt werden (insbesondere MDA und UML). Daneben werden auch die Schwächen in diesem Bereich aufgezeigt. Abschließend gibt es eine kurze Bewertung der Frameworks, auch im Hinblick auf mögliche Anwendungsszenarien.
Machbarkeitsanalyse über den Aufbau eines Enterprise Data Warehouse auf Basis von Apache Hadoop
(2016)
Die vorliegende Masterthesis liefert eine Einführung in die Themen Data Warehouse, Big Data und Apache Hadoop. Sie präsentiert grundlegende Data-Warehouse-Kon-zepte und überprüft, inwieweit diese mit dem Apache Hadoop Software Framework zu realisieren sind. Hierbei wird sowohl eine technische Überprüfung vorgenommen als auch verschiedene Szenarien veranschaulicht, wie Hadoop inhaltlich sinnvoll in bestehende Systeme integriert werden kann. Inhaltlich wird über das Thema Big Data an die Notwendigkeit einer solchen Überprüfung herangeführt.
Das Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit war es, das In-Memory-Konzept innerhalb einer Oracle Datenbank auf neue Mechanismen, Funktionen und Methoden zu untersuchen. Dazu wurde eine Datenbank erstellt und mit Beispieldaten bestückt. Diese Beispieldaten sind Aktienwerte der DAX-30 Unternehmen, welche durch eine Reihe von Indikatoren aus der technischen Analyse eine komplexe Möglichkeit der Analyse bieten. Die Ergebnisse bestätigen, dass das In-Memory-Konzept neben dem bekannten Spaltenformat eine Reihe von Techniken und Funktionen bietet, welche sich positiv bei der Verarbeitung von Daten durch Data Query Language-Befehle auswirken. Es kommen auch Nachteile, wie der flüchtige Speicher zum Vorschein, dennoch überwiegen die Vorteile stark. Nach einer Reihe von Tests wird deutlich, dass Objekte, die in den In-Memory-Column-Store geladen werden, nur 30 % der Zeit benötigen, um gelesen zu werden. Dies ist für die Verarbeitung von großen und komplexen Daten eine deutliche Verbesserung. Die Bachelorarbeit richtet sich an Studierende der Fachbereiche Informatik und BWL sowie an Interessierte im Bereich Datenbanken.
Ziel der Arbeit war es, den Nutzen der Google Glass im Alltag und ihr Potenzial als AR-Brille ( Augmented Reality ) aufzuzeigen. Mit der Arbeit wurde ein ortsbasierter AR Ansatz vorgestellt, der innerhalb von Gebäuden zum Einsatz kommt. Als Beispielszenario diente die AR-basierte Navigation innerhalb des Gebaudes der TH Köln. Hierbei wurde ein Umgebungsmodell in Form eines Regular Grids konstruiert, welches eine diskrete Positionsbestimmung im Raum erlaubt. Ferner wurden verschiedene Verfahren zur Positionsbestimmung innerhalb von Gebäuden gegen übergestellt und deren Vor- und Nachteile evaluiert. Hierbei wurden die Erkenntnisse gewonnen, dass die Positionsbestimmung mittels LLA Markern die höchste Stabilität, jedoch die geringste Kontinuität aufweist, da Marker zunächst erkannt werden müssen, bevor die Position bestimmt werden kann.