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Fraunhofer-Gesellschaft
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  4. Skalierbarkeit und Architektur von Big-Data-Anwendungen
 
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2014
Journal Article
Titel

Skalierbarkeit und Architektur von Big-Data-Anwendungen

Abstract
Big-Data-Komponenten, mit denen die Internetriesen wie Google, Facebook oder Amazon ihre Big-Data-Anwendungen bauen, werden von Open-Source-Communities angeboten und vielfach ergänzt. Die technologische Basis, Chancen von Big Data zu nutzen, ist sowohl frei verfügbar, als auch im Portfolio großer Systemanbieter umfangreich enthalten. Trotzdem stehen vor der Entwicklung einer Big-Data-Anwendung vergleichsweise hohe Hürden: Big-Data-Komponenten haben gemeinhin einen geringeren Funktionsumfang, als man es bisher zum Beispiel von einem Betriebssystem, einer klassischen relationalen Datenbank oder einem BI-System gewohnt ist. Dieser Beitrag gibt einen Einblick über die wesentliche technische Leistung und den damit verbundenen Nutzen von Big-Data-Komponenten. Anschließend wird an einem konkreten Beispiel gezeigt, wie im Konzept der Lambda-Architektur Komponenten aufeinander abgestimmt eingesetzt werden.
Author(s)
Mock, Michael
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS
Sylla, Karl-Heinz
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS
Hecker, Dirk
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS
Zeitschrift
Objekt spektrum. Online-Ausgabe
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Language
German
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Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS
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