Evaluierung von parallelen Datenströmen in komplexen EventProzessen anhand des Frameworks „Kafka Streams“

URL
Dokumentart: Bachelor Thesis
Institut: Department Informatik
Sprache: Deutsch
Erstellungsjahr: 2017
Publikationsdatum:
SWD-Schlagwörter: Massendaten
Freie Schlagwörter (Deutsch): Apache Kafka, Big Data, CEP, Komplexe Eventprozesse, parallele Datenströme
Freie Schlagwörter (Englisch): Apache Kafka, Big Data, complex event processing, CEP, Apache Kafka, parallel data streams
DDC-Sachgruppe: Informatik

Kurzfassung auf Deutsch:

Das Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit war es das Verhalten von parallelen Datenströmen in komplexen Event Prozessen zu simulieren und zu evaluieren. Dazu wurden mit dem Framework „Kafka Streams“ vier verschiedene Szenarien eines möglichen Echtzeit Analyse-Dashboards realisiert. Es wurden verschiedene Events generiert, dann mit einander verknüpft und anschließend ausgewertet. Die Ergebnisse bestätigen die schnelle und zuverlässige Verknüpfung von Events. Deswegen ist „Kafka Streams“ besonders geeignet verschiedene Informationen in Echtzeit zu vereinen. Die Bachelorarbeit ist sowohl für Studenten die sich im Bereich Big Data vertieft haben als auch für Informatiker die in diesem Bereich arbeiten.

Kurzfassung auf Englisch:

It is the aim of the present bachelor thesis to evaluate and simulate the behaviour of parallel data streams in complex event processes. In addition, were realise with the Framework "Kafka Streams" four different scenarios of a possible real time analysis-dashboard. Different events were generated, then join together with each other and subsequently evaluted. The results confirm the quick and reliable join of events. So "Kafka Streams" is particularly suitably to unite different information on real-time. This bachelor thesis is for students as well as for information scientists which deepened in the area of Big Data.

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