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dc.contributor.authorTebbje, Sebastian-
dc.contributor.authorNiemann, Karl-Heinz-
dc.contributor.authorNickel, Björn-
dc.date.accessioned2021-11-19T10:52:30Z-
dc.date.available2021-11-19T10:52:30Z-
dc.date.issued2021-
dc.date.submitted2021-
dc.identifier.urihttps://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/41509-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.25673/39552-
dc.description.abstractBig-Data-Datenplattformen werden immer beliebter, um große Datenmengen bei Bedarf analysieren zu können. Zu den fünf gängigsten Big-Data-Verarbeitungsframeworks gehören Apache Hadoop, Apache Storm, Apache Samza, Apache Spark, und Apache Flink. Zwar unterstützen alle fünf Plattformen die Verarbeitung großer Datenmengen, doch unterscheiden sich diese Frameworks in ihren Anwendungsbereichen und der zugrunde liegenden Architektur. Eine Reihe von Studien hat sich bereits mit dem Vergleich dieser Big-Data-Frameworks befasst, indem sie sie anhand eines bestimmten Leistungsindikators bewertet haben. Die IT-Sicherheit dieser Frameworks wurde dabei jedoch nicht betrachtet. In diesem Beitrag werden zunächst allgemeine Anforderungen und Anforderungen an die IT-Sicherheit der Datenplattformen definiert. Anschließend werden die Datenplattform-Konzepte unter Berücksichtigung der aufgestellten Anforderungen analysiert und gegenübergestellt.ger
dc.language.isoger-
dc.relation.ispartofhttps://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/41505-
dc.relation.urihttps://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/41505-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/-
dc.subjectBig-Data-Datenplattformger
dc.subjectFrameworkeng
dc.subjectIT-Sicherheitger
dc.subject.ddc621.3-
dc.titleVergleichende IT-Sicherheitsanalyse aktueller Datenplattformenger
dc.typeConference Object-
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:ma9:1-1981185920-415099-
local.versionTypepublishedVersion-
local.openaccesstrue-
dc.identifier.ppn1777665612-
local.bibliographicCitation.year2021-
cbs.sru.importDate2021-11-17T13:54:54Z-
local.bibliographicCitationEnthalten in Kommunikation in der Automation (KommA 2021) - Magdeburg : Universitätsbibliothek, 2021-
local.accessrights.dnbfree-
Enthalten in den Sammlungen:Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (OA)

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