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Hadoop-Cluster

Prof. Dr. Andreas Noack, Fachbereich Elektrotechnik und Informatik

EFRE-Fördermaßnahme „Förderung von Forschungskompetenzen an Hochschulen und außeruniversitären Forschungseinrichtungen“ 2014/15


Ziel dieses Antrags ist es mit der hier beantragten Geräteausstattung am Fachbereich Elektrotechnik und Informatik der Fachhochschule Stralsund eine Infrastruktur zu realisieren, die als Demonstrator- und Entwicklungsplattform im Bereich anwendungsorientierter Forschung genutzt werden kann. Der beantragte Nutzungszeitraum von 3 Jahren entspricht dem ggw. Stand der Technik. Durch den modularen Aufbau der einzelnen Komponenten und die Offenheit der geplanten Infrastruktur sind Anpassungen und evtl. Weiterentwicklungen  leicht möglich. Der konsequente Einsatz von Open-Source Komponenten sowie die Kompatibilität zu externen Lösungen ist zusätzlicher Garant für die beantragte Nutzungsdauer.

Der Begriff Big Data wird in der heutigen IT-Landschaft immer prominenter. Viele Fachrichtungen innerhalb der Informatik und der IT-Sicherheit greifen auf die Analyse von riesigen Datenmengen zurück, um Informationen daraus zu extrahieren. Als bekannteste Big Data Anwendung gilt die weitreichende Analyse der Internet- und Telefonie-Verbindungsdaten der National Security Agency (NSA), die im Rahmen des NSA-Skandals rund um Edward Snowden im Jahr 2013 aufgedeckt wurde. Doch auch in weniger sicherheitsrelevanten Bereichen spielt Big Data eine große Rolle, beispielsweise bei der Analyse von Gen-Material im Rahmen der Medizin- und Bioinformatik oder der Analyse von Video- und Sensordaten.

Die Opensource-Plattform Hadoop der Apache Software Foundation bietet mit dem verteilten Dateisystem HDFS die bekannteste Lösung für Big Data am Markt an. Diese Lösung verspricht eine hervorragende Skalierbarkeit, so dass ein nahezu linearer Zusammenhang zwischen der Größe (Anzahl der Server) und der Leistungsfähigkeit des Compute- bzw. Storage-Clusters besteht.

Als konkrete Ziele für die Projektierung im Zusammenhang mit einem Hadoop-Cluster sind zwei unterschiedliche Ausrichtungen geplant: Zum einen soll nach einer praktischen Einarbeitungsphase die aktuelle Forschung im Bereich der effizienten Datenanalyse unterstützt werden. Hier stehen vor allem die Algorithmen zur notwendigen Komprimierung und Reduzierung großer Datenmengen im Vordergrund, die für eine effiziente Extraktion von Informationen unabdingbar sind.

Das Vorhaben gehört dem thematischen Zukunftsfeld "Information und Kommunikation" an. Durch das Vorhaben werden ganz konkret die RIS 2020 Ziele "Ausbau der anwendungsnahen Forschungs- und Innovationskapazitäten an Hochschulen und außeruniversitären Forschungseinrichtungen" und "Profilierung des Forschungs- und Technologiestandortes MV in den thematischen Zukunftsfeldern des Landes" unterstützt.


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