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Vergleichende Untersuchung von „Platform as a Service“-Angeboten für das „Internet of Things“
(2016)
Im Rahmen der Master Thesis werden eine Auswahl von Platform as a Service-Angeboten für das Internet of Things untersucht und miteinander verglichen. Auf Grundlage der Untersuchung erfolgt die Implementierung einer IoT-Anwendung für drei der Plattformen. Durch die theoretische Einleitung in die Themen Platform as a Service und Internet of Things, sowie die für das IoT typischen Verbindungsprotokolle HTTP und MQTT wird ein grundlegendes Verständnis für das Sachgebiet vermittelt.
Nach den erklärenden Definitionen folgt die Untersuchung der PaaS-Angebote. Hier werden zunächst die Untersuchungskriterien vorgestellt und erklärt, nach denen die einzelnen Plattformen untersucht werden. Diese umfassen die quantitativen Kriterien Verbreitung, Preis, Verbindungsrate, Datenmenge und Schnittstellen, sowie die qualitativen Kriterien API, Visualisierung, Weiterverarbeitung, Dokumentation, Usability und Sicherheit. Danach erfolgt die detailierte Untersuchung der Plattformen nach den festgelegten Kriterien. Untersucht wurden hierbei die Plattformen ThingSpeak, data.sparkfun.com, RunAbove IoT Lab, flowthings.io, Carriots, Ubidots, GroveStreams, Exosite, Beebotte, MODE, Initial State, Temboo, Oracle Cloud, IBM Watson Internet of Things, Azure IoT Hub, AWS IoT und Google Pub/Sub.
Im Anschluss an die Untersuchung werden die Ergebnisse gegliedert nach den Untersuchungskriterien miteinander verglichen und abschließend ausgewertet. Das Ergebnis der Plattformuntersuchung bietet die Grundlage für die Implementierung einer Internet of Things Anwendung.
Für die Anwendung werden zunächst die Anforderungen beschrieben, welche die eines realitätsnahen Nutzungsfall nachbilden sollen. Das Konzept und die Funktionsweise stellt das Zusammenspiel der einzelnen Komponenten dar. Die Anwendung soll hierbei die Funktionalität eines Infoterminals nachstellen, welches über NFC Informationen an mobile Endgeräte bereitstellt. Dieses sendet die Anzahl der Zugriffe an das PaaS-Angebot, welches wiederum als Schnittstelle zu Twitter und einer externen Webanwendung dient. Über die Webanwendung kann die Nachricht des Infoterminals aktualisiert werden. Im Folgenden werden die zum Einsatz kommende Hardware und Software beschrieben. Es handelt sich hierbei um einem Arduino Uno Rev3, welcher über ein Adafruit CC3000 Wifi Shield und ein Seeed Studio NFC Shield V2.0 die benötigten Schnittstellen zur Verfügung stellt.
Anschließend erfolgt die Auswahl der drei für die Implementierung verwendeten Plattformen anhand der zuvor durchgeführten Untersuchung. Hierbei wurden als Vertreter verschiedener Benutzergruppen ThingSpeak, Flowthings.io und IBM Watson Internet of Things gewählt.
Im Anschluss an die Plattformauswahl wird die konkrete Umsetzung beschrieben. Zuerst erfolgt der Aufbau und die Programmierung der Grundfunktionalitäten zur Datenübertragung des Arduinos. Danach wird im Detail auf den allgemeinen Teil der Webanwendung eingegangen, welche mit HTML, CSS und jQuery realisiert wurde. Danach erfolgt die Beschreibung der plattformspezifischen Umsetzung der jeweiligen Kommunikation zwischen Arduino und Plattform, sowie der Webanwendung. Hierbei belaufen sich die Unterschiede hauptsächlich auf die verschiedene Implementierung der Authentifizierung, sowie den verwendeten Übertragungsprotokollen HTTP und MQTT.
Nach der Implementierung wird diese ausgewertet um die konkreten Herausforderungen, sowie Vor- und Nachteile der Plattformen, der verwendeten Hardware und Protokolle herauszustellen.
Im letzten Kapitel wird die Arbeit zusammengefasst und abschließend anhand aller gesammelten Erkenntnisse bewertet.
Ein besonderes Merkmal mobiler Dienste ist die Möglichkeit, kontextuelle Gegebenheiten, wie etwa die individuelle Benutzungssituation, bei der Diensterbringung zu berücksichtigen. Mit der Entkoppelung von Lernort und -zeit lässt sich eine Flexibilisierung des Lernprozesses und zugleich eine Integration in reale Arbeitsprozesse, wie z.B. Fertigungsprozesse, erreichen. Durch dieVerwendung mobiler Geräte sind Lernmaterialien direkt am Ort des Geschehens verfügbar. Ziel des kontextbezogenen Lernens ist es daher einen unmittelbaren Zusammenhang zwischen den angebotenen Lernmedien und der Situation, in der sich der Lernende befindet, herzustellen. Existierende Kategorie-Systeme zurKlassifizierung von Kontext genügen dieser Anforderung in der Regel nicht. In diesem Beitrag beschreiben wir Szenarien für kontextbezogenes mobile Learning am Beispiel von Fertigungsprozessen sowie Lösungsansätze für kontextbezogene mobile Dienste.
Immer mehr Unternehmen setzen auf eine Cross-Cloud-Strategie, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Anwendungen und Daten über mehrere Cloud-Plattformen hinweg effizient zu verwalten und zu betreiben. Konsistenz und Atomarität zwischen den Cloud-Plattformen zu wahren, stellt eine große Herausforderung dar. Hierzu wird in dieser Arbeit eine Lösung vorgestellt, um Cross-Cloud-Atomarität zu erreichen, welche auf Basis des 2-Phasen-Commit-Protokolls (2PC) beruht. In diesem Zusammenhang wird die Funktionsweise des 2PC-Protokolls erörtert und Erweiterungen sowie Alternativen zum Protokoll kurz angesprochen. Zusätzlich werden alternative Lösungsansätze diskutiert, die für die Erzielung von Cross-Cloud-Atomarität in Betracht gezogen werden können. Dadurch wird ein umfassender Einblick in das Thema sowie mögliche Lösungsansätze für diese Herausforderung gewährt.