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Auflistung Datenbank Spektrum 10(3) - November 2010 nach Titel
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- ZeitschriftenartikelContent Management as a Service—Financial Archive Cloud(Datenbank-Spektrum: Vol. 10, No. 3, 2010) Lebutsch, David; Bolik, Christian; Hennecke, MichaelAs companies are sprinting towards offering enterprise services in the cloud, they are facing the decision of either developing a service from scratch specifically for a cloud infrastructure or taking their existing products and “cloudifying” them for a quicker route to market. In this article we are elaborating on how we addressed “cloudification” challenges during the development of a Content Management as a Service pilot.
- ZeitschriftenartikelData Management in the Cloud: Promises, State-of-the-art, and Open Questions(Datenbank-Spektrum: Vol. 10, No. 3, 2010) Kossmann, Donald; Kraska, TimCloud Computing has the potential to significantly change the IT world. It promises dramatic reductions in cost and time-to-market. This paper gives an introduction to cloud computing, thereby stating how cloud computing tries to fulfill these promises. Furthermore, this paper studies the state-of-the-art of cloud computing platforms and answers the question of how well the current generation of systems meets these promises. Based on that analysis, this paper states several fundamental questions that need to be addressed when designing a cloud computing platform. The focus of the paper is on database workloads; more specifically, on online transaction processing workloads (OLTP) in public clouds.
- ZeitschriftenartikelDer Lehrstuhl für Datenbanksysteme am Institut für Informatik der Universität Heidelberg(Datenbank-Spektrum: Vol. 10, No. 3, 2010) Gertz, Michael
- ZeitschriftenartikelEditorial(Datenbank-Spektrum: Vol. 10, No. 3, 2010) Höpfner, Hagen; Sattler, Kai-Uwe
- ZeitschriftenartikelHauptspeicherdatenbanken für Unternehmensanwendungen(Datenbank-Spektrum: Vol. 10, No. 3, 2010) Krueger, Jens; Grund, Martin; Tinnefeld, Christian; Eckart, Benjamin; Zeier, Alexander; Plattner, HassoUnternehmensanwendungen werden traditionell in OLTP (Online Transactional Processing) und OLAP (Online Analytical Processing) unterteilt. Während sich viele Forschungsaktivitäten der letzten Jahre auf die Optimierung dieser Trennung fokussieren, haben – im Speziellen während des letztes Jahrzehnts – sich sowohl Datenbanken als auch Hardware weiterentwickelt. Einerseits gibt es Datenmanagementsysteme, die Daten spaltenorientiert organisieren und dabei ideal das Anforderungsprofil analytischer Anfragen abdecken. Andererseits steht Anwendungen heute wesentlich mehr Hauptspeicher zur Verfügung, der in Kombination mit der ebenfalls wesentlich gesteigerten Rechenleistung es erlaubt, komplette Datenbanken von Unternehmen komprimiert im Speicher vorzuhalten. Beide Entwicklungen ermöglichen die Bearbeitung komplexer analytischer Anfragen in Sekundenbruchteilen und ermöglichen so komplett neue Geschäftsprozesse und -applikationen. Folglich stellt sich die Frage, ob die künstlich eingeführte Trennung von OLTP und OLAP aufgehoben werden kann und sämtliche Anfragen auf einem vereinten Datenbestand arbeiten können. Dieser Artikel betrachtet hierfür die Charakteristiken der Datenverarbeitung in Unternehmensanwendungen und zeigt wie ausgesuchte Technologien die Datenverarbeitung optimieren können. Ein weiterer Trend ist die Verwendung von Cloud Computing und somit die Auslagerung des Rechenzentrums zur Kostenoptimierung. Damit einher gehen Anforderungen an das Datenmanagement hinsichtlich dynamischer Erweiterung und Skalierung um dem Konzept des Cloud Computings gerecht zu werden. Die Eigenschaften spaltenorientierter Hauptspeicherdatenbanken bieten hier Vorteile, auch in Bezug auf die effektivere Auslastung der zur Verfügung stehenden Hardwareressourcen.Ein wichtiger Aspekt ist, dass alle Anfragen in einer definierten Reaktionszeit erfolgen auch wenn die Last stark schwanken kann. Erfahrungsgemäß steigt insbesondere am Ende eines Quartals die Belastung der vorhandenen Datenbanksysteme. Um hierfür immer genau die richtige Hardwareressourcen zur Verfügung zu haben, eignet sich Cloud Computing. Aus der gewünschten Elastizität ergeben sich Anforderungen an das Datenmanagement, die im Artikel betrachtet werden.
- ZeitschriftenartikelNews(Datenbank-Spektrum: Vol. 10, No. 3, 2010)
- ZeitschriftenartikelOGSA-DAI(Datenbank-Spektrum: Vol. 10, No. 3, 2010) Husemann, Martin; Ritter, NorbertOGSA-DAI ist eine Middleware, die service-orientierte Schnittstellen für die technisch einheitliche Ansprache verschiedener Arten von Datenquellen definiert. Dabei besteht auch die Möglichkeit zur Bereitstellung erweiterter Funktionalität, um Datenverarbeitung im Nutzerauftrag direkt serverseitig durchführen zu können. OGSA-DQP erlaubt die Definition virtueller Datenquellen als Zusammenfassung von Relationen mehrerer relationaler Datenquellen. Der Grad der inhaltlichen und strukturellen Abstraktion von den zugrunde liegenden Datenquellen bleibt allerdings insgesamt begrenzt.