Bachelor/Masterarbeiten

Auf dieser Seite finden Sie nützliche Informationen rund um Bachelor- und Masterarbeiten hier an unserem Lehrstuhl.

Themen für Bachelor- und Masterarbeiten

Themen für Abschlussarbeiten sind in der Regel im Umfeld der aktuellen Forschungsaktivitäten der Abteilung angesiedelt, im Umfeld verteilter Speichersysteme (BigData/Graph_Verarbeitung in Cluster-/Cloud-Umgebungen). Auch eigene Themenvorschläge können berücksichtigt werden, sofern sie thematisch zum Abteilungsprofil passen.

Eine Liste möglicher Themen findet sich am Ende der Seite.

Wenn Sie sich bezüglich eines möglichen Themas informieren möchten oder einen eigenen Themenvorschlag haben, sprechen Sie uns an!

Grundlegende Voraussetzungen:

  • Spaß am Programmieren (jede Abschlussarbeit erfordert bei uns eine Implementierung)
  • Für Bachelorarbeiten, eines der nachfolgenden Module:
    • "Betriebssysteme und Systemprogrammierung"
    • "Betriebssysteme" (ausgelaufen)
    • "Grundlagen Verteilter Systeme" (ausgelaufen)
  • Für Masterarbeiten:
    • Ein oder mehrere Module aus dem Angebot der Arbeitsgruppe

Weitere Informationen zu den aktuellen Forschungsprojekten der Abteilung finden Sie unter Forschung.

Abschlussarbeiten in Kooperation mit Unternehmen:
Dies ist möglich, sofern das Thema zur Expertise der Arbeitsgruppe passt. Vertraulichkeitsvereinbarungen seitens der Arbeitsgruppe sowie Sperrvermerke sind nicht möglich. Diese Punkte müssen unbedingt vorab geklärt werden.

Aktuelle Themen:

Einige Themen sind sowohl als (BA) Bachelor-, (PA) Projekt-, und (MA) Master-Arbeit geeignet. Der Umfang und die Ausgestaltung dieser Themen hängt von der Art der Abschlussarbeit ab. 

1. Key-Value System: Apache Crail (BA, PA)

  • Apache Crail ist ein neues In-Memory System welches in Java geschrieben ist und auch InfiniBand unterstützt
  • https://crail.incubator.apache.org/documentation/
  • In dieser Arbeit soll Apache Crail als Speicher für Spark mithilfe von TeraSort auf dem Cluster der Arbeitsgruppe evaluiert werden

2. Key-Value System: Evaluierung von In-Memory Systemen mit YCSB! (BA)

  • Evaluierung und Vergleich von DXRAM gegenüber anderen Storage-Systemen mithilfe des Yahoo Cloud Service Benchmarks (YCSB) auf dem Cluster der Arbeitsgruppe
  • YCSB: siehe hier, https://github.com/brianfrankcooper/YCSB/wiki 
  • Bevorzugt: Apache Ignite, Apache Crail, Couchbase, .... 

3. Java-Objekte auf dem Off-Heap (PA, MA)

  • Mithilfe von JNI können Java-Programme auf hardwarenahe Funktionen zugreifen. Hierbei sind häufig Datenstrukturen in C erforderlich die nur manuell aus Java heraus ansprechbar sind.
  • Ziel dieser Arbeit ist es, eine transparente Möglichkeit zu entwickeln, um mit Off-Heap Daten zu arbeiten, ohne diese auf dem Managed Heap von Java zu halten.
  • Hierzu muss eine einfache Datenbeschreibungssprache entworfen werden, welche geparst und daraus Java-Quelltext erzeugt wird. Als Parser soll Antlr (https://www.antlr.org) und als Code-Generator JavaPoet (https://github.com/square/javapoet) verwendet werden.

4. BigData-Anwendungen im Bereich der digitalen Werbeindustrie (PA/MA)

  • In einem Unternehmen aus der Medienbranche besteht die Problematik, dass erzeugte Schüssel in verschiedenen Systemen nicht zu einander passen. 
  • Es besteht daher die Notwendigkeit zu validieren, ob ein systemübergreifender, performanter Schlüsselgenerator in Form eines In-Memory Caches implementiert und die vorhandenen Systemlandschaft und Datenstrecken integriert werden kann.
  • Es handelt sich um eine externe Arbeit in Kooperation mit einem Unternehmen.

5. Graph-System: RedisGraph (BA, PA)

  • RedisGraph ist eine neuere verteilte Graph-Erweiterung für Redis
  • https://oss.redislabs.com/redisgraph/
  • In dieser Arbeit soll RedisGraph auf dem Cluster der Arbeitsgruppe evaluiert werden 

6. HPC: Überwachen von Dateisystem-Zugriffen (BA)

  • Counter für Schreib- und Lese-Zugriffe eines Programms getrennt nach Ziel-Filesystem
  • Überschreiben von System-Calls in libc
  • Effiziente Speicherung mit möglichst geringer Latenz und Overhead
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