Volume 36, Issue 2

Abstract: The Internet of Things (IoT) will connect billions of embedded computers that can sense and influence their environment. By integrating perception and control of the real world with data and services available on the Web, a wide range of novel applications can be realized, including Smart Cities, Smart Homes, or Smart Grids. A prerequisite for integrating sensor data with other data on the Web is a common data format that is not constrained to a specific domain, such that joint queries over diverse data sources can be efficiently performed. The Semantic Web offers such a data format called RDF, which essentially consists of subject-predicate-object triples to formulate arbitrary facts, as well as a query language called SPARQL to pose queries over sets of such triples. In order to scale to the huge amount of sensor data being produced in the IoT, RDF databases and SPARQL query engines need to be implemented in a distributed fashion, in particular using peer-to-peer (P2P) techniques. Existing solutions in that space offer only limited functionality and cannot be easily extended. Therefore, after surveying the state of the art, we propose a generic framework that fully supports SPARQL,but allows plugging in different P2P systems and distribution strategies.Wealso presentandevaluateanovel probabilistic distribution strategy that supports non-uniformly distributed RDF triples.

Zusammenfassung Dieser Artikel beschreibt die Umsetzungskonzepte bwHPC und bwDATA, mit denen sich die Universitäten sowie weitere Einrichtungen des Landes Baden-Württemberg angesichts der weiter zunehmenden Bedeutung des Hochleistungsrechnens sowie der rasant anwachsenden digitalen Datenmengen und ihrer Analyse aufstellen. Die Umsetzungskonzepte basieren auf dem Prinzip von kooperativer Erbringung und Nutzung von Ressourcen und Diensten, so dass durch arbeitsteiliges Vorgehen und durch Verbreiterung der Nutzungsbasis von Diensten und Systemen die Wissenschaftler und Studierenden bestmöglich unterstützt werden können. Für das Hochleistungsrechnen erfolgt zum einen eine Differenzierung der so genannten Tier-3-Ebene in ein Versorgungssystem sowie in vier Forschungscluster, welche durch zusätzliche Ausbildung von Kompetenzzentren unterschiedliche Fachcommunities unterstützen. Zum anderen erfolgt ein technisch einfacher und organisatorisch abgestufter und abgestimmter Zugang zu allen HPC-Ressourcen auf den unterschiedlichen Ebenen. Für die Fortentwicklung datenintensiver Dienste und der zugehörigen Speichersysteme wird basierend auf einer Analyse der aktuellen Datenmengen sowohl eine Prognose für den notwendigen Ausbau als auch ein Vorgehensmodell für die zukünftige Verortung dargelegt. Zudem werden die laufenden, vom Land geförderten Innovationsprojekte sowie geplante Projekte in den beiden Bereichen beschrieben.

Abstract: Im Zuge der Modernisierung bestehender z/OS-Installationen wird nun auch Java verstärkt auf dem Mainframe [1] zum Einsatz gebracht. Um dieselbe Funktionalität der neuen Java-Entwicklungen gegenüber Legacy-Systemen zu erreichen, besteht der Bedarf, auch autorisierte TSO/E-Befehle ausführen zu können. Diese Arbeit analysiert die grundlegende Funktion der beiden von z/OS UNIX bereitgestellten TSO/E Wrapper (/bin/tso und /bin/tsocmd) auf Ausführbarkeit bestimmter TSO/E-Befehle sowie das Performance-Verhalten gegeneinander. Es wird im Detail beschrieben, wie durch eine Java-Anwendung autorisierte TSO/E-Befehle ausgeführt werden können oder wie sich schon bestehende TSO/E-Workflows performant über Java-Schnittstellen reimplementieren lassen.

Abstract: Datenintensive Anwendungen, wie beispielsweise Data-Warehousing, erfordern die Speicherung und den Zugriff auf enorme Datenmengen. Um dabei angemessene Antwortzeiten zu ermöglichen, stellt Cloud Computing eine geeignete Technik dar. Dieser Beitrag soll aufzeigen, welche Anbieter sich mit welchen Produkten am Cloud Markt etabliert haben und welche Möglichkeiten geboten sind, um Daten in Cloud Umgebungen zu speichern beziehungsweise Datenbanken in Clouds zu erstellen und zu verwalten. Drauf aufbauend werden die Angebote bezüglich verschiedener Kriterien verglichen und ein Überblick gegeben, für welche Anforderungen welches Angebot am besten geeignet ist.

Zusammenfassung: Die New York Times hat 2012 zum Jahr der MOOCs, der Massive Open Online Courses, ausgerufen [17]. Im März 2013 waren MOOCs das Titelthema der ZEIT [8] und die Arbeitsgemeinschaft der Kanzler der Fachhochschulen in Deutschland lädt für den Mai 2013 zu einem Treffen der Hochschulleitungen ein unter dem Titel „MOOCs & Co. – Wie sieht die Hochschule der Zukunft aus?“. Was ist ein MOOC, was hat es mit diesem Hype auf sich und was bedeuten MOOCs für die Hochschullehre in Deutschland? Diesen Fragen widmet sich der nachfolgende Artikel, der die charakterisierenden Merkmale eines MOOC beschreibt und anhand der historischen Entwicklung zwei grundlegende Ausprägungen von MOOCs unterscheidet. Eine Darstellung der Situation in Deutschland im Vergleich zu den USA und eine Zusammenfassung der mit MOOCs verbundenen Herausforderungen und Möglichkeiten zeigen die Bedeutung von MOOCs für die Hochschullehre auf.