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Das Ziel meiner Bachelor-Thesis soll die selbständige Realisation eines Medienprojektes in Form eines gedruckten Buches sein. Mit Hilfe der im Studium erlernten theoretischen und praktischen Kenntnissen und den Erfahrungen, die ich bereits im Vorfeld als Mediengestalter eines Verlages sammeln konnte, soll unter Anwendung wissenschaftlicher Methoden ein humorvoller Freizeitplaner für gebürtige oder zugezogene Ortenauer entstehen. Dieser soll den Leser die 51 Gemeinden von Baden-Württembergs größtem Landkreis spielerisch (neu) entdecken lassen.
Das Buch soll jede Gemeinde kurz anhand der wichtigsten Informationen vorstellen und beispielhafte Unternehmungen aufzeigen, die ohne große Vorbereitungen von Jedermann spontan durchgeführt werden können (ohne jedoch jeglichen Anspruch der Vollständigkeit zu haben). Der Freizeitplaner soll auf den ersten Blick den Anschein eines Schulbuches vermitteln, das den Nutzer durch die Absolvierung 51 lustiger und skurriler Aufgaben
und den damit verbundenen Besuch aller Gemeinden des Landkreises zum "Ortenauer" transformiert. Eine Dokumentation nach wissenschaftlichen Kriterien soll zusätzlich die wesentlichen Aspekte des Buches und die konzeptionelle Herangehensweise erläutern.
Über die letzten Jahre entstanden unterschiedlichste Gerätschaften, besonders im mobilen Bereich und der Industrie 4.0, die große Datenmengen generieren. Diese müssen in entsprechenden Netzwerken entgegengenommen, verarbeitet und ggf. analysiert werden um einen Mehrwert zu erzielen. Ein Vertreter für die Umsetzung von Echtzeit-Datenverarbeitung ist Apache Spark, ein Open Source Framework, welches für die Analyse von Informationsströmen und Datenbeständen eingesetzt werden kann. Im Rahmen dieser Masterarbeit wird die Apache Spark Plattform von Grund auf erläutert und auf ihre Einsatzfähigkeit im Bereich der verteilten Datenverarbeitung untersucht. Durch die theoretische Einleitung in die Themen Big Data, Streaming Data, Data Mining und Real-Time Analytics wird ein grundlegendes Verständnis für die Aufgaben und Herausforderungen dieses Sachgebiets vermittelt. Es wird die Entwicklung von der Batch- zur Streamingverarbeitung vorgestellt und die Anforderungen, sowie Voraussetzungen für die Umsetzung von Echtzeitsystemen aufgezeigt.
Nachdem diese Grundlagen vermittelt wurden, folgt eine Vorstellung des Projektumfangs der Apache Software Foundation, in welchen sich auch das Spark Projekt einordnen lässt. Die Arbeit erläutert die Grundkonzepte von Apache Spark, wie die Entwicklung, Architektur und der Clusterbetrieb der Plattform. Dabei stützen sich die Untersuchungen auf praktische Beispiele, um die Arbeitsweise von Apache Spark näher aufzuzeigen. Die vorgestellten Themen fallen in die Bereiche der parallelen Datenverarbeitung mit Spark und beschäftigen sich mit den Voraussetzungen für das Erstellen von Anwendungen, die den verteilten Aufbau und die horizontale Skalierbarkeit von Spark ausnutzen. Spark bringt über eigene Bibliotheken auch Funktionalitäten für die Datenverarbeitung in speziellen Aufgabengebieten mit sich. In dieser Arbeit werden ebenfalls die beiden Bibliotheken MLlib, welche im Bereich des maschinellen Lernens Einsatz findet, und Spark Streaming, die Bibliothek für Verarbeitung von Datenflüssen, vorgestellt und deren Funktionsumfang untersucht. Das Kernthema dieser Arbeit bildet die Modellierung von Lösungsmöglichkeiten zur Analyse von Streaming Data. Es wird hierdurch die Funktionsweise von Spark und dessen Streaming Bibliothek anhand von kompletten Applikationen zur Ausreißererkennung in Datenströmen im Detail aufgezeigt.
Die Arbeit zeigt auf, dass Spark durchaus für den Einsatz zur verteilten Datenverarbeitung geeignet ist. Auch der Umgang mit Streaming Data wird durch den Bau der Prototypen nachgewiesen. In dem abschließenden Fazit werden die Erkenntnisse der Arbeit zusammengefasst und die Einsetzbarkeit von Spark diskutiert.
Apache Hadoop is a well-known open-source framework for storing and processing huge amounts of data. This paper shows the usage of the framework within a project of the university in cooperation with a semiconductor company. The goal of this project was to supplement the existing data landscape by the facilities of storing and analyzing the data on a new Apache Hadoop based platform.
Marketing-Automation-Systeme
(2018)
Modellprädiktive Regelung findet zunehmend Anwendung im industriellen Umfeld. Durch schnellere Computer und optimierte Programmierung ist es heute möglich, rechenintensive Regelalgorithmen in Echtzeit auf Mikrocontrollern zu berechnen. Eine besondere Herausforderung besteht jedoch darin, diese Technologie in der Realität einzusetzen. Weil exakte Kenntnisse über das reale System vorliegen müssen, können geringfügige Modellierungsfehler bei der Prädiktion für lange Prädiktionshorizonte schwerwiegende Folgen haben. Das ist insbesondere der Fall, wenn Systeme instabil sind und zu chaotischem Verhalten neigen.
Diese Arbeit behandelt ein breites Spektrum systemtheoretischer Inhalte und zielt darauf ab, ein reales Furuta-Pendel durch modellprädiktive Regelung in der instabilen Ruhelage zu stabilisieren. Hierfür wird ein mathematisches Modell als Prädiktionsmodell hergeleitet, welches durch verschiedene Systemidentifikationsmethoden spezifiziert und validiert wird. Es werden verschiedene Filter-Techniken wie das Kalman-Filter zur Zustandsschätzung oder das Exponential Moving Average (EMA)-Filter zur Filterung von Sensordaten eingesetzt.
Das Furuta-Pendel ist ein komplexes mechatronisches System. Die Aufgaben dieser Arbeit beschränken sich daher nicht nur auf theoretische Aspekte. Neben der Auslegung elektrischer Bauelemente und Schaltungen werden zusätzliche Sensoren zu einem bestehenden System hinzugefügt und mechanische Anpassungen vorgenommen. Darüber hinaus werden Entscheidungen zur Softwarearchitektur getroffen sowie die gesamte Implementierung auf einem Mikrocontroller durchgeführt.
Trotz intensiver Bemühungen konnte kein Modell gefunden werden, welches die gemessenen Ein- und Ausgangsdaten vergleichbar simulieren kann, sodass es den Anforderungen der modellprädiktiven Regelung entspricht. Stattdessen gelang es während der Systemidentifikationsphase einen Linear Quadratic Regulator (LQR) mit unterlagertem Proportional–Integral (PI) Stromregler als Kaskade zu entwerfen, der sowohl simulativ als auch in der Realität das Pendel stabilisieren kann.
Die folgende Arbeit thematisiert ein Konzept zur Automatisierung von Firewall-Audits und die Implementierung eines Tools zur Durchführung. Für das Audit relevante Aspekte von NGFWs werden ausgewählt und näher erläutert. Diese bestehen aus der Objektdatenbank, Firewall-Regelwerken und VPN-Konfigurationen. Die Analyse der Daten basiert auf einerseits eigens erstellten Kriterien, andererseits auf Empfehlungen des BSI und des NIST. Zusätzlich wird auf Basis von NIST Recommended Practices und dem CVSS der „Awareness Score“ eingeführt, der auf Fehlkonfigurationen innerhalb des Firewall-Regelwerks aufmerksam machen soll. Das Konzept für das Tool sieht vor, Firewalls mehrerer Hersteller, darunter Cisco, Checkpoint und Sophos, auditieren zu können. Die Implementierung wurde aus zeitlichen Gründen nur für Firewalls des Herstellers Cisco durchgeführt. Für die Analyse wird ein einheitliches Firewall-Modell erzeugt. So sollen auch Firewalls anderer Hersteller zu dem Tool hinzugefügt werden können. Die Ergebnisse des Audits werden in einem Bericht dargestellt.