Distributed Data Management - Interaktive Studienpläne der TU Ilmenau
Die Interaktiven Studienpläne sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.
Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).
Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.
Bitte beachten Sie, dass auf dieser Seite keine Aktualisierungen mehr vorgenommen werden. Alle Module und Studienpläne ab der PO-Version 2021 (Bachelor- und Master-Studiengänge) sind ab sofort im Campus-Portal erreichbar.
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Modulinformationen zu Distributed Data Management
im Studiengang Master Informatik 2021
ACHTUNG: wird nicht mehr angeboten! |
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| Modulnummer | 200138 |
| Prüfungsnummer | 2200833 |
| Fakultät | Fakultät für Informatik und Automatisierung |
| Fachgebietsnummer | 2254 (Datenbanken und Informationssysteme) |
| Modulverantwortliche(r) | Prof. Dr. Kai-Uwe Sattler |
| Turnus | Sommersemester |
| Sprache | Englisch |
| Leistungspunkte | 5 |
| Präsenzstudium (h) | 34 |
| Selbststudium (h) | 116 |
| Verpflichtung | Wahlmodul |
| Abschluss | schriftliche Prüfungsleistung, 90 Minuten |
| Details zum Abschluss | |
| Link zum Moodle-Kurs | https://moodle.tu-ilmenau.de/course/view.php?id=184 |
| Lehrende | Prof. Dr. Kai-Uwe Sattler |
| Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL | |
| max. Teilnehmerzahl | |
| Vorkenntnisse | Lectures Advanced Database Systems and Transactional Information Systems |
| Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen | Nachdem Studierende diese Veranstaltung besucht haben, kennen sie die Prinzipien und Verfahren verteilter und paralleler Datenmanagementlösungen. Sie verstehen die Prinzipien dieser Techniken und können darauf aufbauend selbst Lösungen entwickeln. Die Studierenden können Techniken zur Anfrageverarbeitung, Replikation und Konsistenzsicherung erklären und hinsichtlich ihrer Vor- und Nachteile für verschiedene Einsatzzwecke bewerten. Sie sind in der Lage, verteilte und parallele Datenbanken zu entwerfen und aktuelle Datenbanktechnologien verteilter und paralleler Systeme zu bewerten und anzuwenden. Mit den Übungen können die Studierenden eigene Lösungen zu gestellten Aufgaben präsentieren, sich an themenspezifischen Diskussionen beteiligen und sind bereit, Fragen zu beantworten. _____________________________________________________________________________________________ After attending this class, students will be familiar with the principles and procedures of distributed and parallel data management solutions. They understand the principles of these techniques and can develop solutions based on them. Students will be able to explain techniques for query processing, replication, and data consistency, and evaluate their advantages and disadvantages for various application scenarios. They will be able to design distributed and parallel database management systems and evaluate and apply current database management system technologies for distributed and parallel systems. With the help of the seminars, students can present their own solutions to given tasks, participate in topic-specific discussions, and are prepared to answer questions.
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| Inhalt | Einführung und Motivation; Grundlagen verteilter Datenbanken: Architektur und Datenverteilung, verteilte Anfrageverarbeitung, Replikationsverfahren; Parallele Datenbanksysteme: Architektur und Datenverteilung, parallele Anfrageverarbeitung, Shared-Disk-Systeme; Web-Scale Data Mangement: SaaS und Multi Tenancy, Virtualisierungstechniken, Konsistenzmodelle, QoS, Partitionierung, Replikation, DHTs, MapReduce ___________________________________________________________________________________ - Introduction and motivation - Fundamentals of distributed databases
- Parallel database systems
- Web-Scale Data Management
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| Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form | Vorlesung mit Präsentationen und Tafel, Handouts, Moodle |
| Literatur | Rahm, Saake, Sattler: Verteiltes und Paralleles Datenmanagement: Von verteilten Datenbanken zu Big Data und Cloud, Springer Vieweg, 2015 Lehner, Sattler: Web-Scale Data Management for the Cloud, Springer, 2013 M. Tamer Özsu, P. Valduriez: Principles of Distributed Database Systems, 3. Auflage, Springer, 2011 |
| Lehrevaluation | |

