Auflistung nach Autor:in "Waizenegger, Tim"
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- KonferenzbeitragBTW 2017 Data Science Challenge (SDSC17)(Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017) - Workshopband, 2017) Waizenegger, Tim
- KonferenzbeitragDatenmanagement in der Cloud fur den Bereich Simulationen und Wissenschaftliches Rechnen(Informatik 2014, 2014) Reimann, Peter; Waizenegger, Tim; Wieland, Matthias; Schwarz, HolgerFür Organisationen, die Simulationen nicht als ihr Kerngeschäft verstehen und sie daher eher sporadisch durchführen, lohnt sich der Betrieb einer eigenen Recheninfrastruktur nur selten. Dies betrifft z. B. kleine und mittlere Unternehmen sowie einige wissenschaftliche Institutionen. Besserung können öffentliche Cloud- Infrastrukturen als Plattform für die Ausführung von Simulationen verschaffen. Das Datenmanagement in der Cloud ist aber speziell für den Bereich Simulationen noch weitgehend unerforscht. In diesem Beitrag identifizieren wir daher noch offene Fragestellungen bzgl. des Datenmanagements von Simulationen in der Cloud. Dies betrifft vor allem die Datenbereitstellung und inwieweit nutzerund simulationsspezifische Anforderungen an das Datenmanagement in der Cloud eingehalten werden können. Wir untersuchen Technologien, welche sich diesen Fragestellungen widmen, und diskutieren, ob und wie sie in der Cloud sowie für Simulationen einsetzbar sind. Weiterhin skizzieren wir wichtige zukünftige Forschungsthemen.
- KonferenzbeitragDatensicherheit in mandantenfähigen Cloud Umgebungen(Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW) 2041, 2013) Waizenegger, Tim; Schiller, Oliver; Mega, CataldoCloud Computing wird aktuell hauptsächlich für wissenschaftliches Rechnen und endkundenorientierte Dienste verwendet, da die Kostenersparnis hier ein besonders wichtiger Faktor ist. Die Betreiber von Cloud Plattformen sind jedoch immer stärker daran interessiert Cloud Dienste auch im Enterprise Segment anzubieten, um hier gleichermaßen von Kostenvorteilen zu profitieren. Die Kundenresonanz aus diesem Segment lässt jedoch zu wünschen übrig. Die Gründe dafür sind Bedenken bezüglich Datensicherheit und -vertraulichkeit in mandantenfähigen Systemen. Um diesem Problem zu begegnen, haben wir die Herausforderungen bei der Absicherung von mandantenfähigen Cloud Diensten untersucht, und den Umgang mit vertraulichem Schlüsselmaterial und Anmeldedaten als Schwachstelle identifiziert. Dieser Beitrag zeigt eine konzeptionelle Lösung zur zentralen Ablage und Zu- griffsverwaltung sensibler Daten, sowie deren prototypische Implementierung innerhalb der IBM Cloud Lösung SmartCloud Content Management.
- TextdokumentIBM Cloud Databases: Turning Open Source Databases Into Cloud Services(BTW 2019, 2019) Waizenegger, Tim; Lumpp, ThomasDatabases in all their forms are the backbone of most applications, running in the Cloud or on-premise. This creates a large demand for hosted, as-a-service database systems that are used either by Cloud applications, or even by on-premise applications. Through this demand, two types of offerings were created: new Cloud-native multi-tenant database systems and hosted instances of existing database systems. The first of those types, new cloud-native systems, may even have relational and ACID properties. On our IBM Cloud platform, we offer both types: “SQL Query” and “Cloudant” are our Cloud-native multi-tenant database systems. To cover the second type from above, “IBM Cloud Databases” offers popular Open Source databases like PostgreSQL, MongoDB or Redis as a Cloud service. The IBM Cloud Databases offering includes database provisioning, maintenance and operations, backup and restore, scaling, and other features. As a newly built service, it has unique properties that make it stand out. IBM Cloud Databases is built as a native Kubernetes application that runs containerized versions of Open Source databases. Databases are provisioned as clusters or master/slave configurations, depending on the database, to offer high availability. To further decrease downtime for customers, we implemented a zero-downtime scaling feature for vertical memory scaling. This allows customers to save cost on memory when demand is low, but quickly scale-up without restarting the database when demand increases. In this presentation, we give an overview of the system architecture and show how we integrated the different database systems. We discuss the advantages and disadvantages of running such a service on Kubernetes and provide insight into how we operate this service.
- ZeitschriftenartikelParticulate Matter Matters—The Data Science Challenge @ BTW 2019(Datenbank-Spektrum: Vol. 19, No. 3, 2019) Meyer, Holger J.; Grunert, Hannes; Waizenegger, Tim; Woltmann, Lucas; Hartmann, Claudio; Lehner, Wolfgang; Esmailoghli, Mahdi; Redyuk, Sergey; Martinez, Ricardo; Abedjan, Ziawasch; Ziehn, Ariane; Rabl, Tilmann; Markl, Volker; Schmitz, Christian; Serai, Dhiren Devinder; Gava, Tatiane EscobarFor the second time, the Data Science Challenge took place as part of the 18th symposium “Database Systems for Business, Technology and Web” (BTW) of the Gesellschaft für Informatik (GI). The Challenge was organized by the University of Rostock and sponsored by IBM and SAP. This year, the integration, analysis and visualization around the topic of particulate matter pollution was the focus of the challenge. After a preselection round, the accepted participants had one month to adapt their developed approach to a substantiated problem, the real challenge. The final presentation took place at BTW 2019 in front of the prize jury and the attending audience. In this article, we give a brief overview of the schedule and the organization of the Data Science Challenge. In addition, the problem to be solved and its solution will be presented by the participants.
- KonferenzbeitragPolicy-Framework - Eine Methode zur Umsetzung von Sicherheits-Policies im Cloud-Computing(Informatik 2014, 2014) Blehm, Alexander; Kalach, Volha; Kicherer, Alexander; Murawski, Gustav; Waizenegger, Tim; Wieland, MatthiasCloud-Computing gewinnt immer mehr an Bedeutung bei der kosteneffizienten und skalierbaren Bereitstellung von IT-Diensten. Damit sich Cloud-Computing jedoch durchsetzen kann, muss die Sicherheit und Compliance der Dienste garantiert werden, d. h. die Einhaltung von Gesetzen, Richtlinien und Datenschutzvorgaben. Um diese Ziele zu erreichen, wird in diesem Beitrag ein Policy-Framework vorgestellt, welches die Umsetzung von Sicherheits-Policies im Cloud-Computing ermöglicht. Eine Policy beschreibt dabei nicht-funktionale Anforderungen an Cloud-Dienste. Des weiteren werden verschiedene prototypisch umgesetzte Policies beschieben und es wird ein Moodle- System als Anwendungsbeispiel für einen Cloud-Dienst mit den vorhandenen Policies annotiert. Dadurch erfolgt eine Evaluation des Policy-Frameworks.
- KonferenzbeitragSecure Cryptographic Deletion in the Swift Object Store(Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017), 2017) Waizenegger, TimThe secure deletion of data is of increasing importance to individuals, corporations as well as governments. Recent data breaches as well as advances in laws and regulations show that secure deletion is becoming a requirement in many areas. However, this requirement is rarely considered in today’s cloud storage services. The reason is that the established processes for secure deletion of on-site storage are not applicable to cloud storage services. Cryptographic deletion is a suitable candidate for these services, but a research gap still exists in applying cryptographic deletion to large cloud storage services. For these reasons, we demonstrate a working prototype for a secure-deletion enabled cloud storage service with the following two main contributions: A model for offering high value service without full plain-text access to the provider, as well as secure deletion of data through cryptography.
- ZeitschriftenartikelThe First Data Science Challenge at BTW 2017(Datenbank-Spektrum: Vol. 17, No. 3, 2017) Hirmer, Pascal; Waizenegger, Tim; Falazi, Ghareeb; Abdo, Majd; Volga, Yuliya; Askinadze, Alexander; Liebeck, Matthias; Conrad, Stefan; Hildebrandt, Tobias; Indiono, Conrad; Rinderle-Ma, Stefanie; Grimmer, Martin; Kricke, Matthias; Peukert, EricThe 17th Conference on Database Systems for Business, Technology, and Web (BTW2017) of the German Informatics Society (GI) took place in March 2017 at the University of Stuttgart in Germany. A Data Science Challenge was organized for the first time at a BTW conference by the University of Stuttgart and Sponsor IBM. We challenged the participants to solve a data analysis task within one month and present their results at the BTW. In this article, we give an overview of the organizational process surrounding the Challenge, and introduce the task that the participants had to solve. In the subsequent sections, the final four competitor groups describe their approaches and results.