Evaluation of Big Data Solutions

die herkömmlichen Datenbanklösungen wie RDBMS wurden zu der Zeit entworfen, in der das heutige Wachstum der Daten nicht vorstellbar war. Während dieses Wachstum besonders in den letzten Jahren geschah, versuchten Unternehmen ihre Datenbanklösungen der neuen Anforderung anzupassen. Die Tatsache ist aber, dass die klassischen Datenbanksysteme wie RDBMS für Skalierung nicht geeignet sind. Neue Technologien mussten geschaffen werden, um mit diesem Problem leichte umgehen zu können und das ist genau das Thema dieser Arbeit. Die neuen Technologien, die zum Bearbeiten von Big Data entworfen sing gehören meistens zu der Hauptkategorie NoSQL. Diese Arbeit diskutiert die Herausforderungen vom Umgang mit großen Datenmengen und versucht, eine Grenze klarzustellen, mit der z.B. eine Firma wissen kann, ob sie für ihre Anwendungen eine NoSQL-Technologie braucht oder würde auch ein RDBMS reichen. Diese Arbeit diskutiert auch das geeignete Datenmodel das für verschiede NoSQL Technologien. Am Ende der Arbeit gibt es einen praktischen Teil, wo drei Kandidaten  von verschiedenen NoSQL-Kategorien gegeneinander evaluiert werden.

 

Hossein Esmaeili

NoSQL, Big Data, HBase, Riak, MongoDB, Distribution, Cluster, CAP, Replica, Shard, Document Store, Column-based Store, Key/Value Store, RDBMS

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