D. Software
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Diese Arbeit untersucht verschiedene Ansätze, Daten im Google Cloud Firestore zu strukturieren und deren Auswirkungen auf Kosten, Performance sowie Codequalität. Zunächst folgt eine Aufbereitung des aktuellen Stands der Forschung. Darauf folgt die experimentelle Methodik. Hier dient eine prototypische Implementierung der Szenarien als Grundlage. Im Zuge des Experiments werden in unterschiedlichen Disziplinen Daten erhoben und im Anschluss ausgewertet, um empfehlenswerte Lösungen für definierte Anwendungsfälle zu benennen. Am Ende gibt die Arbeit ein kurzes Fazit zu den gewonnenen Erkenntnissen sowie einen Ausblick auf weitere Optimierungspotenziale ab.
An empirical evaluation of using the Swift language as the underlying technology of RESTful APIs
(2016)
The purpose of the current thesis is to determine the appropriateness of using the Swift language as the underlying technology for the development of RESTful APIs in a Linux environment. The current paper describes the process of designing, implementing and testing individual RESTful API components based on Node.js, PHP, Python and Swift and seeks to determine whether Swift is a viable alternative.
The thesis begins by defining a methodology for implementing and testing individual RESTful API components based on Node.js, PHP, Python and Swift. It then proceeds to detail the implementation and testing processes, following with an analytic discussion regarding the advantages and drawbacks of using the Swift language as the underlying technology for RESTful APIs and server-side Linux-based applications in general.
Based on the implementation process and on the results of the previously mentioned evaluation phase, it can be stated that the Swift language is not yet ready to be used in a production environment. However, its rapid evolution and potential for surpassing its competitors in the foreseeable future make it an ideal candidate for implementing RESTful APIs to be used in development environments.
Architektur für ein Qualitätsmanagementsystem zur Verbesserung der Relevanz von Suchergebnissen
(2023)
Die Suchfunktion ist in vielen Softwareprodukten eine wichtige Komponente, die häufig zur Navigation in der Anwendung dient. Gerade, wenn große Datenmengen bereitgestellt werden, wie es bei Streamingdiensten (Netflix, Spotify) oder bei E-Commerce-Plattformen (Amazon, Zalando) der Fall ist, ist es wichtig, dass die Suchergebnisse für den Nutzer relevant sind. Eine für den Nutzer effektive Navigation mit der Suchfunktion ist nur möglich, wenn die Suchergebnisse eine ausreichend große Relevanz für den Nutzer bieten. Die Organisationen, welche die oben genannten Dienste betreiben, versuchen daher, die Relevanz ihrer Suchergebnisse zu optimieren. Eine Optimierung auf Relevanz ist zwar für eine spezielle Suche einfach, jedoch können dabei häufig Seiteneffekte auftreten, welche die Relevanz über alle Suchen verschlechtern. In einem E-Commerce-Shop kann das Einfiihren des Synonyms „Birne -> Glühbirne" dafür sorgen, dass Nutzer, die Gliihbirnen kaufen wollen und nach „Birne" suchen nun auch Gliihbirnen finden. Falls Nutzer aber das Obst Birne kaufen möchten, sind die Ergebnisse für diese Gruppe irrelevant. Bei einer Optimierung der Relevanz über alle Suchen können Qualitätsmanagementsysteme unterstützen. Ein Qualitätsmanagementsystem fiir die Relevanz von Suchergebnissen muss nicht nur fachliche und technische, sondern auch organisatorische Anforderungen beachten, um die Optimierungspotenziale vollständig auszuschöpfen. Diese Arbeit erläutert diese Anforderungen und stellt eine Architektur für ein Qualitätsmanagementsystem vor. Die Architektur wird hinsichtlich der Erfüllung der erläuterten Anforderungen analysiert. Desweiteren werden die Vor- und Nachteile fiir die jeweiligen Architekturentscheidungen unter Betrachtung der Anforderungen diskutiert. Das Ziel der Arbeit ist es, die Architektur entsprechend zu erläutern, sodass eine Organisation diese für sich angepasst implementieren kann.
Eine gängige Form der Qualitätskontrolle von Quellcode sind Code Reviews. Der Fokus von Code Reviews liegt allerdings oft auf syntaktischer Analyse, wodurch weniger Zeit für eine semantische Überprüfung bleibt und zusätzliche Kosten verursacht werden. Code Reviews lassen sich zwar teilweise durch "Linter" automatisieren, dennoch können sie nur syntaktische Fehlermuster identifizieren, welche vorher definiert wurden. Zudem kann ein Linter nur darauf hinweisen, dass möglicherweise ein Fehler vorliegt, da die Fehler nicht durch logische Inferenz ermittelt werden. Die vorliegende Arbeit prüft, ob ein Deep Learning Modell den regelbasierten Ansatz von Lintern ablösen und die semantische Ebene erschließen kann. Dazu wurde eine Stichprobe von Java Methoden zusammengestellt und im Anschluss mit einem Supervised Learning Ansatz binär klassifiziert. Da die Analyse von Quellcode der Textanalyse stark ähnelt wird ein gängiger Ansatz für Textklassifikation verwendet. Dadurch kann gezeigt werden, dass eine Präzision von 85% bei der Erkennung von Quellcodeproblemen durch Deep Learning möglich ist.
Biogas, mit geringen Konzentrationen an Methan, entsteht unter anderem bei verschiedenen industriellen Prozessen. Wegen der Umweltschädlichkeit des Methans gilt es dessen Eintrag in die Umwelt zu vermeiden.
Das Ziel des vorgestellten Projektes war die Überprüfung eines umweltfreundlichen Verfahrens zur Reduzierung des Methans durch methanotrophe Bakterien. Die einzelnen Batchversuche liefen über 15 Stunden und zeigten eine starke Reduzierung des Methans von 18 auf 1 Vol.-%.
Cloud Computing ist der zentrale Faktor zur Beschleunigung der Digitalisierung in Deutschland und wird in den kommenden Jahren eine wichtige Rolle in jedem deutschen Unternehmen spielen. Für Unternehmen wird es dabei um die Umsetzung von
Cloud-Strategien und die praktische Einbindung in die täglichen Betriebsprozesse gehen. Zusätzlich müssen Unternehmen ihre bestehende Datenlandschaft in moderne Architekturen zum Datenmanagement in die Cloud migrieren. Dabei können Unternehmen auf eine Vielzahl an unterschiedlichen unternehmensweiten Datenarchitekturen
zurückgreifen. Die vorliegende Masterarbeit gibt eine Einführung in die aktuelle Entwicklung von Cloud Computing und erläutert, mit Data Fabric, Data Lakehouse und Data Mesh, drei unternehmensweite Datenarchitekturen für die Cloud. Data Fabric, Data Lakehouse und Data Mesh bilden dabei aktuell die modernsten Konzepte für unternehmensweite Datenarchitekturen. Zusätzlich werden ein Data Lakehouse und ein Data Mesh in einer ausgewählten Cloud-Umgebungen entworfen, prototypisch aufgebaut und praktisch analysiert. Ziel der Masterarbeit ist es, die unternehmensweiten Datenarchitekturen in der Cloud zu erläutern, konkrete technologische Architekturen zu entwerfen und entsprechende Hinweise zu Aufwandstreibern in Unternehmen zu identifizieren.
Diese Bachelorarbeit "CloudRun - Analyse und Erweiterung" von Andreas Pahlen behandelt die Analyse der Software "CloudRun" sowie dessen Einbindung in eine Programmiersprache am Beispiel von Python.
Ziel der Analyse ist Herauszufinden, ob und in welchem Maße sich CloudRun für den produktiven Einsatz eignet, bzw. welche Änderungen nötig sind um einen sicheren und effizienten Einsatz zu ermöglichen.
Die Einbindung CloudRuns in die Programmiersprache Python dient als Beispielund Referenz zur Erstellung weiterer Frameworks und ermöglicht zugleich den Einsatz eines CloudRun-Servers für produktive Zwecke.
Educational institutions have increasing needs for professional digital communication. When selecting suitable communication tools, there is a need for appropriate information as a basis for decision-making. Messenger communication in particular is strongly integrated into people's private everyday lives. While needs for extensive data-secure communication in educational contexts are increasing, there is a lack of concepts for data-protected and privacy-preserving support of educational processes through software (Karaboga et al 2014; Digitalcourage e.V. n.d.) , as well as for mandatory training for professionals (Zorn, Tillmann, and Kaminski 2014; Imort and Niesyto 2014), and reliable information for viable software alternatives. This paper outlines the specific requirements of educational institutions when selecting suitable software, using messenger communication as an example. From these requirements, criteria for needed information are presented as a basis for software selection decisions in three categories: data protection/privacy, accessibility/low-barrier, practicability. Since no criteria and good practice suggestions were available so far, a study was conducted to elicit the characteristics of potentially suitable messenger software. To this end, the necessary criteria for the three categories mentioned were first defined and then German and well-known international messengers were tested for data protection criteria. Based on the results for conformity with the EU's General Data Protection Regulation (GDPR) as an inclusion criterion, the messengers in question were subjected to a practical test. In the process, additional practicality criteria were developed, in part iteratively.
In addition to institution-internal messengers, six services were identified among the freely available provider-dependent messengers that can be used in a GDPR-compliant manner, at least for users over the age of 16. At the time of publication, this leaves only five: Threema, Wire, SID, Ginlo, Chiffry. Furthermore, provider-independent messenger systems that adhere to the international standard protocol for the exchange of chat messages (XMPP) appear to be a viable option for educational institutions. In-house or commissioned server hosting would then be possible and a corresponding agreement for commissioned data processing can be concluded with an IT service provider.
The decisions to use "Wire" and "Threema Work" in the IDiT project context are explained and justified. The context was vocational training for prospective office management clerks at vocational schools and vocational training centers. Although the underlying considerations are tailored to the project context (application in the Berufsförderungswerk Köln), they can be generalized.
Bildungseinrichtungen haben zunehmende Bedarfe für professionelle digitale Kommunikation. Bei der Auswahl geeigneter Kommunikationstools besteht Bedarf für geeignete Informationen als Entscheidungsgrundlage. Insbesondere Messenger-Kommunikation ist stark im privaten Alltag der Personen integriert. Während Bedarfe für umfangreiche datensichere Kommunikation in bildungsrelevanten Kontexten steigen, mangelt es an Konzepten für datengeschützte (Karaboga et al. 2014; Digitalcourage e.V. o.J.) und Privatsphäre wahrende Unterstützung von Bildungsprozessen durch Software, an verpflichtender Ausbildung für Fachkräfte (Zorn, Tillmann und Kaminski 2014; Imort und Niesyto 2014), sowie an verlässlicher Information für praktikable Software-Alternativen. Der Beitrag skizziert die besonderen Anforderungen von Bildungseinrichtungen bei der Auswahl geeigneter Software am Beispiel von Messenger-Kommunikation. Aus diesen Anforderungen werden Kriterien für benötigte Informationen als Entscheidungsgrundlage für die Softwareauswahl in drei Kategorien vorgestellt: Datenschutz/Privatsphäre, Barrierefreiheit/Barrierearmut, Praktikabilität.
Da bislang keine Kriterien und Good-Practice-Vorschläge vorlagen, wurde eine Studie zur Eruierung der Eigenschaften potenziell geeigneter Messenger-Software erstellt. Hierfür wurden zunächst notwendige Kriterien zu den drei genannten Kategorien definiert und im Anschluss deutsche und bekannte internationale Messenger auf die Datenschutz-Kriterien hin geprüft. Aufgrund der Ergebnisse zur Konformität mit der Datenschutz-Grundverordnung der EU (DSGVO) als Einschlusskriterium wurden die in Frage kommenden Messenger einem Praxistest unterzogen. Dabei wurden teilweise iterativ weitere praxisrelevante Kriterien der Praktikabilität entwickelt.
Neben institutionsinternen Messengern konnten unter den frei erhältlichen anbieterabhängigen Messengern sechs Dienste identifiziert werden, die zumindest bei Nutzenden über 16 Jahren DSGVO-konform genutzt werden können. Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung sind dies nur noch fünf: Threema, Wire, SID, Ginlo,Chiffry. Des Weiteren erscheinen anbieterunabhängige Messenger-Systeme, die den internationalen Standard für den Austausch von Chatnachrichten (XMPP) einhalten, als eine sinnvolle Möglichkeit für Bildungseinrichtungen. Hier kann ein eigenes oder beauftragtes Server-Hosting (im Verbund) möglich werden und es lässt sich bei einem IT-Dienstleister eine ntsprechende Vereinbarung zur Auftragsdatenverarbeitung abschließen.
Für den Projektkontext IDiT – nämlich die berufliche Bildung für angehende Kaufleute für Büromanagement an Berufsschulen und an Berufsförderungswerken – werden die Entscheidungen für die Nutzung von „Wire“ und „Threema Work“ erläutert und begründet. Die zugrundeliegenden Überlegungen sind zwar auf den Projektkontext (Anwendung im Berufsförderungswerk Köln) zugeschnitten, aber verallgemeinerbar.
Das Suchen ist eine der, wenn nicht die am häufigsten durchgeführte Tätigkeit im Internet. Täglich werden Suchmaschinen mit Problemen aus aller Welt und aller Domänen befragt, in der Hoffnung, dass das Internet eine Lösung bereitstellt. Neben dem Web der Dokumente, welches überwiegend die großen Suchmaschinenhersteller wie Google und Microsoft durchsuchen, existiert auch das weniger bekannte Web der Daten. In diesem Teil des Internets werden Daten, keine Dokumente, in einem festen Format kodiert.
Dadurch soll die Möglichkeit geschaffen werden, dass nicht nur Menschen, sondern auch Maschinen, diese Daten verarbeiten können. Die Daten enthalten untereinander Verlinkungen, weswegen man auch von Linked Data spricht. Mit der vom W3C standardisierten Abfragesprache SPARQL ist es möglich, diese Daten nach selbst definierten Kriterien abzufragen.
Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung einer SPARQL Abfrage zur Ermittlung von Sehenswürdigkeiten in Köln. Anhand dieses Anwendungsbeispiels soll beschrieben werden, inwieweit Linked Data in der Lage ist, mit Problemen und Fragestellungen des Alltags umzugehen. Es wird sich zeigen, dass es grundsätzlich möglich ist, derartige Anwendungsszenarien mit Linked Data zu lösen. Ein umfassendes Suchergebnis, welches beispielsweise Reiseführer geben, konnte jedoch nicht erzielt werden. Grund dafür sind hauptsächlich, wie in dieser Arbeit dargelegt wird, inkonsistente Daten. Um diese Beobachtung aufstellen zu können, wurden präzisere Suchkriterien für Sehenswürdigkeiten spezifiziert.Weitere Auffälligkeiten, die während der Entwicklung bemerkt wurden, wurden entsprechend dokumentiert.