Anmerkungen:
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Beschreibung:
Angetrieben durch die datenintensiven Anwendungen des Web, Big Data und Internet der Dinge, haben sich die Datenbankmanagementsysteme (DBMS) und ihr Betrieb in den letzten zehn Jahren erheblich verändert. Neben relationalen DBMS haben sich vielfältige NoSQL- und NewSQL-DBMS entwickelt, welche die Kernanforderungen von datenintensiven Anwendungen versprechen: Performanz, horizontale Skalierbarkeit, Elastizität und Hochverfügbarkeit. Um diese nicht-funktionalen Eigenschaften voll auszunutzen, werden elastische Infrastrukturen wie Cloud Computing für den Betrieb von DBMS herangezogen, um Skalierbarkeit und Elastizität auch auf der Ressourcenebene zu ermöglichen. Daher werden moderne Speicherdienste datenintensiver Anwendungen durch verteilte DBMS implementiert, die auf Cloud-Ressourcen betrieben werden. Doch die bloße Anzahl heterogener DBMS, Cloud-Ressourcenangebote und die daraus resultierenden Kombinationen machen die Auswahl und den Betrieb von DBMS zu einer komplexen Herausforderung. Daher sind unterstützende Analysen der nicht-funktionalen DBMS-Eigenschaften unerlässlich. Jedoch sind Design und Ausführung solcher Analysen komplexe Prozesse, die mehrschichtiges Domänenwissen erfordern. Zunächst müssen die DBMS mit ihren Laufzeitparametern betrachtet werden. Weiter muss die enorme Anzahl von Ressourcenangeboten mit ihren flüchtigen Eigenschaften berücksichtigt werden. Abschließend muss die Anwendungslast durch geeignete DBMS-Benchmarks erzeugt werden. Bestehende DBMS-Benchmarks unterstützen hierbei nur die Erzeugung der Anwendungslast. Zudem zielen sie primär auf die DBMS-Performanz ab, während die Analyse von Skalierbarkeit, Elastizität und Verfügbarkeit außen vor bleibt. Diese Thesis ermöglicht die ganzheitliche Analyse von DBMS auf elastischen Infrastrukturen durch die Definition einer unterstützenden Methodik. Diese bestimmt die domänenspezifischen Einflussfaktoren für das Design umfassender DBMS-Analysen und definiert Evaluationsprinzipien um signifikante Ergebnisse zu gewährleisten. Zudem werden ...