Abgeschlossene Studien- und Abschlussarbeiten

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31.10.2017

Scheduling Strategies for Apache Storm

Masterarbeit

Abgeschlossen


Data Stream Processing (DSP) systems have emerged as a way for the timely processing of real-time data generated by a variety of sources. Continuous streams of data from these sources are passed through different operators, each of which performs some computations on the data. The operators are chained and together form the overall logic of a stream processing application.
With new concepts such as In-network processing or edge computing, more and more devices become available to process data in the core network or at the extreme edge of the network, rather than in distant cloud computing architectures. Given this scenario, the question arises where to place and schedule operators. Strategies for placement and scheduling can optimize for different metrics (e.g. latency, resource utilization, user-defined QoS etc.). Furthermore, the problem is NP-hard, so efficient heuristics are needed to solve it in reasonable time.
This thesis examines the problem using Apache Storm as a DSP. For this system, several schedulers have been proposed in literature, however, they each employ a different approach and have a different focus for optimization. This makes it very hard to compare them and identify means to efficiently solve the placement problem.

30.09.2017

V-Storage: A Virtual Storage Framework for Android

Bachelorarbeit

Abgeschlossen


Mobile devices such as smartphones today feature a variety of different apps, each one serving one particular purpose. Data captured or sent by those apps is usually stored at a distant server, i.e., in the cloud, but in any case at a location predetermined by that particular application.
Also, many users use different apps that serve the same or a similar purpose. The existing app landscape therefore hinders sharing data between different applications.
More importantly, the way these apps store and access data is completely decoupled to how the data is acutally used, what the current usage context and the user's intention is. In this thesis, we will provide a framework that abstracts from concrete storage locations and decides where to best place the data based on these factors. Furthermore, the emerging concept of Edge Computing provides an opportunity to place data close to the source, as to save latency and bandwidth in the core network.

25.09.2017

Business Rule Framework for Spark Streaming

Masterarbeit

Abgeschlossen


Smartphones have become the information hub for people and organizations.  In order to enhance the usability of smartphones, so-called mobile apps are available in app stores for download. Many of these apps are useful for our daily life. However, the current app stores do not provide means to support users in distinguishing “good” (trusted) apps from the “bad” (untrusted) ones considering security & privacy related factors. In this thesis, a system architecture is proposed to automate the trustworthiness assessment of mobile apps from an end-user perspective. We also plan to develop a solution to realize the system that calculates and visualizes the trust score of mobile apps.  

Die Analyse von Geschäftsprozessen mittels Process-Mining ermöglicht eine objektive Sicht auf einen Prozess durch Ermittlung des IST-Zustands auf Basis von Ereignis-Logs. Üblicher-weise werden zur Visualisierung Graphen oder Petri-Netze verwendet, der die tatsächlich ausgeführten Ereignisse und Abläufe repräsentiert. Oft ist das Ziel einer Prozessanalyse das Finden von Schwachstellen im Prozess (bspw. Schleifen in der Ausführung) und das Optimie-ren von Ausführungsvarianten (bspw. Reduktion der Prozessschritte).

Anpassungen am Prozessgraphen oder –modell werden heute durch Prozessexperten manuell vorgeschlagen und implementiert. Dies ist ein zeitaufwendiger und schwieriger Arbeitsschritt, da IST-Prozessgraphen selbst in kleinen und mittelgroßen Unternehmen sehr komplex werden können. Die Prozessgraphen können daher aktuell nur begrenzt für die Optimierung des be-trachteten Prozesses herangezogen werden.

Das Straßennetz ist das Kernelement für den Personen- und Güterverkehr innerhalb einer Stadt. In dem Netz sind tausende Sensoren verbaut um Fahrzeuge zu erkennen und um Fahrzeugströme optimal zu steuern. Besonders an Kreuzungen treten Engpässe auf, die durch Forschung an kooperativen Systeme und insbesondere Car-to-Car und Car-to-Infrastructure Technologien künftig verringert werden sollen. Hierbei spielen Internet of Things Ansätze eine große Rolle. Diese Arbeit nutzt Technologien des Internet of Things um Verkehrsinfrastruktur-Sensor- und -Signaldaten zu extrahieren, anzureichern und zu analysieren um sie dritten Anwendungen zur Verfügung zu stellen.

Diese Thesis adaptiert eine Belastungsmetrik (Degree of Saturation) des australischen SCATS auf ein reales deutsches Straßennetz. Hierbei müssen Lösungen für die Unterschiede zwischen australischen und deutschen Verkehrsnetzen erarbeitet und mit den Imperfektionen eines realen Verkehrsnetzes umgegangen werden.

Das Erfassen von Informationen aus städtischen Infrastrukturen und deren Bereitstellung für andere Dienste ist ein Kernbedarf, um vorhandene als auch neuartige Infrastrukturen effizienter zu nutzen und neue Dienstleistungen für Bürger und Unternehmen zu ermöglichen. Ein Beispiel für solche städtischen Infrastrukturen sind Lichtsignalanlagen und die damit verbundenen Verkehrsmanagementsysteme. Solche Systeme haben eine Betriebslebensdauer von mehreren Jahrzehnten, und viele solcher Systeme bieten keine Form von digitalen Schnittstellen, was die Wiederverwendung und Umwidmung von Informationen deutlich erschwert. Viele zukünftige Automobil-dienste werden von der Verfügbarkeit von Echtzeit-Signalphasendaten abhängen, wie z.B. eine Effizienzoptimierung des Antriebsstrangs, Bremsassistenzsysteme, Passagier- und Fußgängersicherheit sowie Komfortfunktionen. Alle diese Dienste sind ebenso Sprungbretter, um autonomes Fahren in städtischen Gebieten zu verwirklichen.

 

In dieser Abschlussarbeit wird ein IoT-basierter Ansatz vorgestellt, inklusive eines Geräts und dazugehöriger Software, um Lichtsignalinformationen aus Verkehrssystemen zu gewinnen, die keine Art von digitaler Schnittstelle bieten. Die gesammelten Informationen werden zur weiteren Verarbeitung an eine cloudbasierte IoT-Plattform weitergeleitet, bevor sie über diese an die Fahrzeuge auf der Straße übertragen werden. Dieser neue Ansatz ermöglicht eine schnelle Bereitstellung und Abdeckung in Städten, wo diese Informationen sonst nicht verfügbar wären.

The power grid infrastructure is experiencing a dramatic change in the way it produces, distributes, and stores electricity. With these advancements, however, a new set of threats are also being enabled. In order to defend the smart grid infrastructure against novel attacks, new mechanisms for discovering threats must be developed. Fortunately, there is plenty of new information collected by intelligent sensors which can be leveraged to create mechanisms to detect attacks, intrusions and anomalies in smart grids.

With the addition of intelligent sensing devices, known as smart meters, information about usage patterns in the smart grid is being collected. This thesis project aims at developing intrusion detection techniques that can model normal usage patterns and detect deviations from these models. The developed techniques will rely on different machine learning algorithms and statistical analysis.

In order to evaluate methodologies for detecting threats in smart grids, we will provide real-world data related to the production and consumption of electricity, gas and heat in a real smart grid. Different machine learning algorithms need to be tested and evaluated on top of this data. Software is also expected to be developed where the proposed methodologies are demonstrated.

 

 


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