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Längst hat Cloud Computing Einzug in allen Bereichen der Wirtschaft und Industrie gehalten. Dennoch sehen sich Entscheidungsträger angesichts der Heterogenität des Cloudmarkts häufig ratlos mit der Entscheidung konfrontiert, welches Produkt von welchem Anbieter am besten den jeweiligen Bedürfnissen entspricht.
Zwar gibt es mittlerweile eine Vielzahl von Methoden zur Ermittlung der geeignetsten Lösung, dennoch hat sich in Fachkreisen noch kein anerkannter Standard daraus hervorgetan.
In der vorliegenden Thesis werden daher bestehende Strategieansätze analysiert, um sowohl Stärken als auch Schwächen dieser aufzuzeigen. Im Anschluss daran wird eine Möglichkeit vorgestellt, mit der zuvor aufgezeigte Schwächen der bestehenden Ansätze ausgeglichen werden können.
Die Arbeit stützt sich dabei vollständig auf die Recherche einschlägiger Fachliteratur, welche im Rahmen dieser Thesis vorgenommen wurde.
Aus der Forschung ging die Erkenntnis hervor, dass die Mehrheit der Publikationen und der darin enthaltenen Lösungen jeweils nur einen Teilbereich des Selektionsprozesses abdecken, während andere Bereiche vernachlässigt oder gar vollständig ausgelassen werden. Das eben beschriebene Phänomen betrifft vor allem die Auswahl und Aufschlüsselung der Bewertungskriterien.
Gerade auf Letzteres ging keine der untersuchten Publikationen näher ein, so blieben Fragen zur Zusammensetzung und Abgrenzung von Bewertungskriterien bei allen Methoden weitgehend unbeantwortet.
Diese Erkenntnis bildet die Grundlage für das in der Thesis erarbeitete multikriterielle Mapping Verfahren, welches eben jene Schwäche in bestehenden Ansätzen auszugleichen versucht.
Das multikriterielle Mapping bildet darüber hinaus eine Kernkomponente der Evaluationsmethodik, welche im Rahmen der Thesis ebenfalls entwickelt und als Python Anwendung implementiert wurde.
Sowohl die entwickelte ganzheitliche Methode als auch die daraus resultierende Python Anwendung verfolgen den Zweck von Beginn des Selektionsprozesses bis zu deren Abschluss ein lückenloses Vorgehen zu etablieren, welches für jedes Anwendungsszenario geeignet ist.
In dieser Arbeit wurde in die Thematiken „Internet der Dinge“ und „Open Source“ eingeführt, sowie die Überschneidung beider Themen näher betrachtet. Es wurde damit ein Überblick erstellt, welcher nicht nur den aktuellen Stand dieser beiden Themen einfängt, sondern auch auf einige Grundkonzepte und Funktionsweisen eingeht, welche unabhängig von derzeitigen Trends in der Zukunft immer noch von Relevanz sein werden. Das Lesen dieser Arbeit sollte sich also für all diejenigen eignen, welche bereits Vorwissen über grundlegende IT-Thematiken haben und nun konzentriertes Wissen über das Internet der Dinge und Open Source bekommen wollen.
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.
Die fortschreitende Digitalisierung der Schulen macht es möglich, die Lerndaten der Schülerinnen und Schüler in einer zentralen Cloud zu speichern. Die Befürworter versprechen sich davon eine bessere individuelle Förderung und fordern eine bundesweite Lösung, um möglichst viele Daten auswerten zu können. Die Gegner befürchten eine automatisierte Steuerung des Lernens.
In dieser Bachelorthesis werden On-Premise und Cloud Lösungen miteinander verglichen und eine bereits bestehende On-Premise Reklamationsverwaltung, die Teil eines ganzen ERP-Systems ist, wird mithilfe des Reengineerings, als cloudbasierte App neu implementiert.
Im ersten Abschnitt wird der Vergleich durchgeführt. Dabei werden die Hauptmerkmale beider Lösungen und ihre Vor- und Nachteile herausgearbeitet. Zum Schluss wird überprüft, welche der beiden Lösungen besser zu den Anforderungen passen. Da die neue Reklamationsverwaltung als App umgesetzt werden soll, wurde sich für die Cloud Lösung entschieden. Diese ist deutlich flexibler und für kleinere Kunden kostengünstiger.
Im zweiten Abschnitt wird ein Reengineering der alten On-Premise Lösungen als cloudbasierte App durchgeführt. Dabei werden alle Anforderungen und Kriterien an die App aufgezeigt. Danach werden alle Schritte des Reengineerings, wie beispielsweise die Analyse der Datenstruktur und Erstellung von Aktivitätsdiagrammen, genauer beschrieben und für die App angewendet. Mithilfe des Reengineerings konnte die Datenstruktur angepasst werden. Auch wurden viele überflüssige Funktionen aus der alten Lösung entfernt und nur die wichtigsten Funktionen sind geblieben.