Vortrag3194: Unterschied zwischen den Versionen
Mkl (Diskussion | Beiträge) K (Die Seite wurde neu angelegt: „{{Vortrag |Titel=Cloud Data Storage - Casandra & Co. |Vorname=Markus |Nachname=Klems |Veranstaltungsname=Vortragsabend der GI/ACM-Regionalgruppe |Veranstalter=Ges…“) |
Mkl (Diskussion | Beiträge) K |
||
Zeile 1: | Zeile 1: | ||
{{Vortrag | {{Vortrag | ||
− | |Titel=Cloud Data Storage - | + | |Titel=Cloud Data Storage - Cassandra & Co. |
|Vorname=Markus | |Vorname=Markus | ||
|Nachname=Klems | |Nachname=Klems |
Aktuelle Version vom 26. April 2011, 11:36 Uhr
Datum: 13. April 2011
Titel: Cloud Data Storage - Cassandra & Co.
Referent: Markus Klems
Veranstaltung:
Name: Vortragsabend der GI/ACM-Regionalgruppe
Ort: Karlsruhe
Veranstalter: Gesellschaft für Informatik e.V. Regionalgruppe Karlsruhe
Land: Deutschland
Forschungsgruppe: Ökonomie und Technologie der eOrganisation Die Speicherung riesiger Datenmengen ist eine besondere Herausforderung für skalierbare Internetanwendungen und Services. Partitionierung und Replikation von Daten sind dabei wohlbekannte Skalierungstechniken. Die Verteilung der Datenspeicher-Infrastrukturen bedingt dabei jedoch ein Abweichen von klassischen ACID-Datenmanagementprinzipien gemäß dem CAP (Consistency, Availability, Partition Tolerance) Theorem, welches aussagt, dass nur zwei dieser drei Eigenschaften in Verteilten Anwendungen gleichzeitig garantiert werden können. Für skalierbare Internetanwendungen mit großen Datenbeständen werden daher in der Regel die Anforderungen an die Datenkonsistenz zu Gunsten einer höheren Verfügbarkeit und Partitionierbarkeit aufgeweicht. Key-Value-Datenbanken, die nach diesem Konzept arbeiten, bieten hochverfügbare und skalierbare Speichermöglichkeiten für eine ganze Reihe von Internetapplikationen und Diensten, angefangen bei Amazons Online-Kaufhaus bis hin zu Zyngas sozialer Online-Spielewelt. Im Rahmen des Vortrags werden solche Datenspeicherlösungen vorgestellt, wobei ein Fokus auf der NoSQL-Datenbank "Apache Cassandra" liegt - eine skalierbare Key-Value-Datenbank, die auch von Facebook verwendet wird.