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In-Memory und Cloud-Technologien

jedes

(engl. In-Memory and Cloud-Technologies )

Modulnummer: FIN-INF-120506
Link zum LSF: LSF
Verantwortung: Hon. Prof. Dr. Alexander Zeier
Dozent:in: Hon. Prof. Dr. Alexander Zeier
Lehrveranstaltungen:
  • Vorlesung In-Memory und Cloud-Technologien 1
  • Vorlesung In-Memory und Cloud-Technologien 2
Verwendbarkeit: - M.Sc. INF: Informatik
- M.Sc. INGINF: Informatik
- M.Sc. WIF: Informatik
- M.Sc. DKE: Data Processing for Data Science
- M.Sc. DE: Methoden der Informatik
- M.Sc. VC: Computer Science

Kürzel

IMCloud

CP

6

Semester

jedes

Fachsem.

ab 1.

Dauer

2 Semester

Sprache

deutsch

Niveau

Master

Angestrebte Lernergebnisse:
Die Studierenden ...

  • können Methoden ihres Fachs einschätzen und kreativ weiterentwickeln.
  • können sich neues Wissen eigenständig aneignen und für sich nutzbar machen.
  • können bei unbekannten Aufgaben eigene Ideen einbringen und Entscheidungen treffen.
  • können für neue Aufgaben geeignete Lösungen wählen, anwenden und anschließend beurteilen.
  • können selbstständig wissenschaftlich arbeiten.
  • haben ein Verständnis für ausgewählte Vertiefungsgebiete der Wirtschaftswissenschaften, der Wirtschaftsinformatik und der Informatik und für ihre Zusammenhänge.
  • können existierende Methoden von Data Science für neuartige Probleme anpassen.
  • haben vertiefte, spezialisierte Kenntnisse in der Informatik und können diese in ingenieurwissenschaftlichen Domänen anwenden.
  • können in interdisziplinären Projekten Digitalisierungslösungen für komplexe ingenieurwissenschaftliche Systeme beitragen.

Inhalt:
In-Memory Technologie und Anwendungen mit Focus auf SAP HANA:

  • Erläuterung der In-Memory-Technologie mit Focus auf SAP HANA
  • Zeilen- versus Spaltenhauptspeicherdatenbanken
  • Komprimierungs-, Partitionierungs- und Indexierungsansätze
  • Google Cloud Technologie und Services
  • Einsatz z.B. von Anthos, Bigquery, und AutoML
  • Entwicklung von Hochverfügbarkeitslösungen und Backupstrategien
  • Erweiterung des Datenlayouts ohne Downtime
  • Migrationsansätze für Projekte in denen In-Memory Datenbanken eingesetzt werden

Arbeitsaufwand:
Präsenzzeiten = 56 h:

  • 56 h Vorlesung
  • Selbstständiges Arbeiten = 64 h:
  • 60 h Vorbereitung auf die Vorlesung und Lesen der empfohlenen Literatur

Prüfungsvorleistungen: Studien-/Prüfungsleistungen: Lehrform / SWS:

Pro Veranstaltung eine mündliche Prüfung, die zu jeweils 50% in die Endnote eingeht.

Vorlesung (4SWS)

Voraussetzungen nach Prüfungsordnung: Empfohlene Voraussetzungen:

keine

  • Datenbanken I
  • Datenbanken II
Medienformen: Literatur:


Plattner, H., Zeier, A.: In-Memory Data Management: Technology and Applications, Springer Verlag, 2. Auflage, Mai 2012, ISBN 978-3642295744 Whitepaper HANA on Intel: Three Steps to Reinvent Your Enterprise as a Digital Disrupter” von Prof. Dr. Alexander Zeier & Intel CTO Enterprise Ed Goldman, 2016. Cloud Computing, Blog (July 2020) zu Digital Decoupling. Title: Trapped by legacy systems, CIOs look for a way out https://www.accenture.com/us-en/blogs/cloud-computing/zeier-digitaldecoupling-sap-google-cloud

Hinweise:
Start jeweils zum Wintersemester.

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