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Einführung in das Internet of Things > IoT 4 - Datenspeicherung und - verarbeitung > Flashcards

IoT 4 - Datenspeicherung und - verarbeitung Flashcards

1
Q

Was ist Linked Data ?

A

Eine Ansammlung von in unterschiedlichster Weise miteinander in Beziehung stehenden, verknüpften Datensätzen im Web.

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2
Q

Was wird mit Hilfe von Linked Data getan ?

A

Daten werden im Web nicht mehr in HTML Dokumenten, sondern in maschinenlesbaren Strukturen veröffentlicht.

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3
Q

Wie kann Linked Data behandelt werden ?

A

Wie eine einzige große Datenbank.

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4
Q

Was können Maschinen mit HTML-Dokumenten tun und was nicht ?

A

Maschinen können HTML-Dokumente zwar nach Schlüsselwörtern durchsuchen, sie jedoch nicht in einen sinnvollen Kontext bringen.

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5
Q

Was müsste man tun um HTML-Daten mit eigenen Applikationen verarbeiten oder austauschen möchte ?

A

Man müsste entsprechende Schnittstellen erstellen oder die Daten in ein passendes Format überführen.

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6
Q

Was ist der RDF-Standard ?

A

Resource Description Framework.

Beschreibt ein Datenmodell das auf einer graphenorientierten Datenbank basiert und inhaltliche Metadaten erstellt.

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7
Q

Von wem und wann wurde der RDF-Standard entwickelt ?

A

Durch das W3C

(World Wide Web Consortium) in 2014

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8
Q

Wozu wurde der RDF Standard entwickelt ?

A

Um zeitaufwendige Konversionen zu vermeiden und um ein einheitliches Format für den Datenaustausch zu nutzen.

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9
Q

Woraus besteht eine graphenorientierte Datenbank ?

A

Aus einer Ressource, die Beziehungen zu anderen Ressourcen hat.

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10
Q

Woraus besteht ein RDF-Statement ?

A

Subjekt
Prädikat (Beziehung)
Objekt

Auch RDF-Triple genannt.

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11
Q

Was sind RDF-Triple ?

A

Die grundlegenden Bausteine für graphenorientierte Datenbanken.

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12
Q

Was kann mittels RDF getan werden und was nicht ?

A

Mittels RDF können Aussagen über einzelne Ressourcen, jedoch nicht über generische Mengen von Personen oder Organisationen definiert werden.
Außerdem können keine logischen Zusammenhänge zwischen Ressourcen oder Klassen definiert werden.

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13
Q

Was ist RDFS ?

A

RDF-Schema.
Teil der W3C-Empfehlung zu RDF.
Beinhaltet wichtige fehlende Funktionen.

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14
Q

Was macht RDFS ?

A

RDFS stellt ein passendes Vokabular zur Verfügung um mittels eines Klassenkonzeptes bestehen aus Klassen und Eigenschaften RDF-Elemente formal zu beschreiben.

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15
Q

Was ermöglicht ein Semantic Reasoner ?

A

Er ermöglicht das automatisierte Suche nach Wissen und das Ziehen logischer Schlussfolgerungen.

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16
Q

Woher bezieht ein Semantic Reasoner sein Wissen ?

A

Aus einer Knowledge Base (KB) = Wissensdatenbank

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17
Q

Was ist in einer Knowledge Base gespeichert ?

A

Allgemeine Aussagen über Klassen und Aussagen über individuelle Instanzen dieser Klassen.

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18
Q

In welchem Bezug steht der Semantic Reasoner zur Knowledge Base ?

A

Aus den Infos der KB zieht der Semantic Reasoner logische Schlussfolgerungen und kann Informationen auf ihre Konsistenz prüfen.

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19
Q

Wo werden Semantic Reasoner eingesetzt ?

A

In vielen Webanwendungen, wie z.B. Portalen von Autovermietungen.

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20
Q

Was ist CEP ?

A

Complex Event Processing.
Eine Softwaretechnologie um massive Datenströme aus heterogenen Quellen in Echtzeit dynamisch zu analysieren und diese mit anderen Datenströmen zu korrelieren.

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21
Q

Wie unterscheidet sich CEP von der klassischen Datenverarbeitung ?

A

In der klassischen Datenverarbeitung werden häufig kontinuirliche Datenbankabfragen auf persistente Datenbestände generiert

Im CEP leiten sich dynamisch-verändernde Datenströme auf persistente Analyseregelwerke um.

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22
Q

Was sind Anwendungsszenarien von CEP ?

A

Finanzmärkten (Analyse von Kurwerten)

Sensornetze (Überwachung von Materialflüssen mit RFID)

Handel (Überwachung von Warenein- und -ausgängen)

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23
Q

Was sucht CEP in großen komplexen Datenströmen ?

A

Nach Ereignismustern. Ein Ereignis = Veränderung eines Zustandes

24
Q

Wo werden Ereignismuster definiert ?

A

In Ereignisregeln mittels EPL (Event Processing Languages)

25
Q

Was ist ein Event Processing Agent (EPA) ?

A

Kernkomponente eines jeden CEP-Systems. Besteht aus:
Ereignismodell
Ereignisregeln
Event Processing Engine

26
Q

Was ist ein Ereignismodell in einem EPA ?

A

definiert Ereignistypen, Attribute und Abhängigkeiten

27
Q

Was sind Ereignisregeln in einem EPA ?

A

Verarbeitung der Ereignisse mittels EPL

28
Q

Was ist eine Event Processing Engine in einem EPA ?

A

Komponente zur Mustererkennung in Ereignisströmen

29
Q

Was ist Voraussetzung für die Einbettung eines Event Processing Agents ?

A

Event-Driven Architecture (EDA) = ereignisgesteuerte Gesamtarchitektur

30
Q

Aus welchen Elementen besteht eine Event-Driven Architecture (EDA) ?

A

Ereignisquellen
Ereignisverarbeitung
Ereignisbehandlung

31
Q

Was sind Ereignisquellen in einer EDA ?

A

Alle Objekte die Ereignisse generieren z.B. RFID-Sensoren

32
Q

Was ist die Ereignisverarbeitung in einer EDA ?

A

Ein CEP-System bestehend aus einem oder mehreren EPAs

33
Q

Was ist eine Ereignisbehandlung in einer EDA ?

A

Auslösen eins Ereignisses bei Mustererkennung

34
Q

Was ermöglichen In-/Out-Adapter ?

A

Einbindung unterschiedlichster Datenformate und Protokolle.

35
Q

Was sind wichtige Anforderungen an ein CEP-System ?

A

flexible Integration unterschiedlichster Ereignisquellen- und -behandlungen.
Hohe Skalierbarkeit
Hohe Verfügbarkeit

36
Q

Was bedeutet es, dass ein CEP-System skalierbar sein muss ?

A

Es soll die rasant wachsenden Datenmengen verarbeiten können .

37
Q

Was bedeutet es, dass ein CEP-System verfügbar sein muss ?

A

Es soll sicherstellen, dass die Informationen aus der Ereignisverarbeitung dann verfügbar sind, wenn Sie auch benötigt werden.

38
Q

Wofür bieten sich NoSQL-Datenbanksysteme an ?

A

Um viele heterogene Datenformate in großen Mengen möglichst in echtzeit verarbeiten zu können.

39
Q

Was sind NoSQL-Datenbanksysteme ?

A

Datenbanksysteme die für die Kommunikation zwischen Server und Client nicht ausschließlich SQL, sondern auch andere Protokolle nutzen.

40
Q

Was ist SQL ?

A

SQL (Structured Query Language) ist eine standardisierte Datenbank­abfragesprache, um auf Daten in relationalen Datenbanken zugreifen und diese verändern zu können.

41
Q

Was bedeutet RDBMS ?

A

Relational Database Management Systems

42
Q

Wie funktionieren relationale Datenbanksysteme ?

A

Daten mithilfe einer Sammlung von Tabellen bestehend aus Zeilen (Datensätze) und Spalten (Attribute) gespeichert. Jeder Datensatz ist dabei über einen Primärschlüssel identifizierbar.

43
Q

Was ist ein Fremdschlüssel ?

A

Ein Primärschlüssel kann als sogenannter Fremdschlüssel in eine andere Tabelle übernommen werden, um Beziehungen zwischen Tabellen abbilden zu können.

44
Q

Zu was führt es, wenn sehr viele verschiedene Daten in verschiedenen Tabellen abgespeichert sind und über Relationen verbunden sind ?

A

Es erhöht die Komplexität des Designs der Datenbank und führt zu vielen datenbankabfragen, die die Performance negativ beeinflussen.

45
Q

Worauf sind relationale Datenbanken ausgelegt ?

A

Auf kleine Transaktionen bei relativ statischen Datenbeständen. Nicht für große Datenmengen, die sich dynamisch verändern.

46
Q

Inwiefern unterscheiden sich NoSQL Datenbanken von relationalen Datenbanken ?

A

NoSQL-Datenbanken verzichten auf starre Datenbankstrukturen und speichern Daten ohne ein festes Schema so ab, dass der Zugriff auf diese Daten deutlich performanter erfolgen kann.

47
Q

Welches Konsistenzmodell wird von relationalen Datenbanken verwendet ?

A

Relationale Datenbanken achten sehr streng auf die Konsistenz ihrer Datenbestände und verwenden häufig das sogenannte ACID-Modell als Kriterium für erwünschte Voraussetzungen verlässlicher Datenbanksysteme.

48
Q

Welches Konsistenzmodell wird von NoSQL Datenbanken verwendet ?

A

NoSQL Datenbanken orientieren sich häufig am sogenannten BASE-Modell, welches die Konsistenz zugunsten der Verfügbarkeit in den Hintergrund stellt

49
Q

Was ist das ACID-Modell ?

A

atomicity
consistency
isolation
durability

50
Q

Was ist das BASE-Modell ?

A

Basically Available (Verfügbarkeit ist wichtiger als Konsistenz)

Soft State (nach Transaktionsende wird Konsistenz fließend erreicht)

Eventual Consistency (schlussendlich sind die Daten konsistent)

51
Q

Zwischen welchen Arten der Datenspeicherung unterscheidet man bei NoSQL ?

A

dokumentenorientierte Datenbanken
Graphdatenbanken
Key Value-Datenbanken
spaltenorientierte Datenbanken

52
Q

Wozu wird MapReduce benötigt ?

A

Um große, unstrukturierte Datenmengen zu verarbeiten die in einem verteilten System wie NoSQL gespeichert sind.

53
Q

Was ist MapReduce ?

A

Ein durch Google entwickeltes Programmiermodell, das die Verarbeitung und das Durchsuchen großer, verteilter Datenmengen in einem Cluster ermöglicht.

54
Q

Welche Phasen gibt es beim MapReduce-Konzept ?

A

Map

Reduce

55
Q

Was passiert in der “Map” Phase bei MapReduce ?

A

Aufteilung der Eingabedatei auf mehrere Prozesse, die dann parallelisiert Zwischenergebnisse kalkulieren.

56
Q

Was passiert in der “Reduce” Phase bei MapReduce ?

A

Nachdem alle Map-Prozesse beendet wurden, starten mehrere Reduce-Prozesse, die ebenfalls parallel Berechnungen starten, wobei jeder Prozess eine eigene Ausgabedatei erzeugt.

57
Q

Welche Anwendungsfälle gibt es für MapReduce ?

A

Zählen einer Worthäufigkeit

Ermittlung von am häufigsten referenzierten Webseiten

Einführung in das Internet of Things (6 decks)

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