Inhaltsverzeichnis. Pavlo Baron. Big Data für IT-Entscheider. Riesige Datenmengen und moderne Technologien gewinnbringend nutzen
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- Max Krämer
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1 Inhaltsverzeichnis Pavlo Baron Big Data für IT-Entscheider Riesige Datenmengen und moderne Technologien gewinnbringend nutzen ISBN (Buch): ISBN (E-Book): Weitere Informationen oder Bestellungen unter sowie im Buchhandel. Carl Hanser Verlag, München
2 Inhalt Vorwort... XI 1 Management Summary Was? Meinklassisches Business istkonkurrenzlos, nichtwahr? Derheimliche Markteroberer: Amazon Derklare Fall:Google DerzunehmendeLebensinhalt:Facebook NachrichtenquelleNr.1:Twitter Diewilden Kleinen Dasunscheinbare Orakel: Prismatic Derstille Mitlauscher:Boundary BigData istdasneueöl, nichtwahr? Technologie stehtimvordergrund, nichtwahr? DieEssenzvonDatenistangewendete Information Die BigData -Schmerzenund-Symptome Die3V s ganzeinfach,oder? Velocity Volume Variety Daslokale Denken:Business-Verbesserung Bessere Angebotedurch mehrwissen Menschenzusammenbringen... 27
3 VI Inhalt Das kostenbewusstedenken:kostenreduktion Geld mit günstiger Maschinerie und geeigneten Technologien sparen Kostendurch Analysedrücken Die Wachsamkeit: Die Gefahren aus dem bösen Internet Enterprise-LevelStalking Fraud Detection Das globale Denken:Weltverbesserung Öffentlichen Verkehr endlich funktionsfähigmachen Precogs implementieren Wie? TypischefalscheHoffnungen Große Datensind wiealleanderen Daten,nichtwahr? Tools machenes fürmich,nichtwahr? MeineProzesse müssensich nichtändern,nichtwahr? AngewandteWissenschaftistderentscheidendeMarktvorteil Mathepauken IhrStaff dieeinzig sinnvolleinvestition Ich kann Big Data mit normalen Entwicklern, nicht wahr? Also, alleentwicklerzurückindieschuleschicken? Dieneuen Berufsgruppen Polyglott,aufjederEbene Big Data -Schmerzenlassen sicherzeugen Alles protokollieren, wasnutzertun Nutzersolangewiemöglich beimonline-angebot halten Nutzeranregen, mehrzutununddaten zuhinterlassen Soziale Netzwerkeanzapfen Crowdsourcing Wissen,wer woist IT-Strategieim BigData -Licht Daten bzw. Informationen sind gemeinsame Sprache von Business undit Datensind IhrGold... 63
4 Inhalt VII Wiewerden Datenklassischerweise behandelt? Wiewerden große, chaotischedatenbehandelt? Wie leitet man Informationen aus vielen und chaotischen Datenab? WiehältmanUnmengenchaotischerDatensauber? Wiekombiniert manmehrere Datenquellen? Wasbedeutet es,datenzentriert zuarbeiten? Statistikenlügennicht Der entscheidende Unterschied zwischen schnell und gleich DieMachtderSuche DieMachtderEmpfehlung DieMachtdesBildes IT-Instrumente richtig nutzen oder richtige Instrumente nutzen Commodity Hardware nutzen Alles ausdertechnikherauspressen Dortinden Wolken DieOpen SourceWelthatklardieNasevorn BigData -Perspektiven Wiespeichertman große Datenmengen? DerschwierigeWegderRDBMS Tipps undtricks DerPreis derverteilung Undnochein paarrandthemen Wiebereitet mangroße Datenmengen auf? Wiestellt mangroße Datenmengen bereit? Wieanalysiert mangroße DateninEchtzeit? Wievisualisiert man große Datenmengen? Von derhandin denmund SegenfürEuropa, FluchfürBig Data:Datenschutz Womit? Willkommen imzooder BigData -Technologien Einigetheoretische Grundlagen Verteilte Systemebzw.verteilteDataStores
5 VIII Inhalt Hashing unddelta-tracking Replikation undredundanz Objekteversionieren Sharding HerrderRinge Anti-EntropyundGarbageCollection Infrastrukturinformationenaktuell halten CAP nichtdiekappe EventualConsistency Cachingbzw.In-Memory-Datenhaltung Graphen ein Sonderfall Analytics sinddas AundO.Aberwomit machen? Was istnosql? Key/Value Stores DocumentStores In-Memory Stores Graphen,malwieder einsonderfall undnochweitere HundertStores Undwasistmit dercloud? Was istnewsql? Wokommen klassische RDBMSinsSpiel Was istmapreduce? Und welche Programmiersprache ist nun die beste für Big Data? Kann/mussich alles mit Javamachen? IstJavaScriptnichtetwanurfürScript-Kiddies? AnalysevonLogs Time-Series-Daten UmgangmitCommodity Hardware Wiekannich esrichtigflottmachen? Wasist (Fast-)Echtzeit? Diesuperschnelle Technik Suche,IndexundSecondary Index Die AntwortderDinosaurier: dieappliances Kannichdas alles miteinemeinzigen Tool machen?
6 Inhalt IX 4.16 Visualisierung Wohinmit meinen aktuellen Errungenschaften? Wohinmitmeiner Enterprise-Architektur? Wohinmitmeinem Enterprise-Datenmodell? Wohinmitmeinem MDM? Wohinmitmeinem Enterprise-Technologie-Stack? Wohinmitmeiner SOA? Wohinmitmeiner BI-Lösung? WohinmitderCloud? Ist Big Data alsohadoop mit einemschussmongodb? Way Forward Aktuelle Trends NoSQLundderRest derwelt Hadoop undderrest derwelt Hauptspeicher und Plattenspeicher werden immer billiger DieMonsterwachenauf Wiestarteichmit BigData? IchhabeschonBig Data.Wiemacheichweiter? ROI,TCOunddergleichen undworauf es ankommt Woundwiekannichmich weiterinformieren? Persönlicher Blick indiefernezukunft Stichwortverzeichnis...211
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Nils Petersohn Vergleich und Evaluation zwischen modernen und traditionellen Datenbankkonzepten unter den Gesichtspunkten Skalierung, Abfragemöglichkeit und Konsistenz Diplomica Verlag Nils Petersohn Vergleich
Monitoring mit Graphite
Monitoring mit Graphite Hallo! 35 Jahre alt Erst Unixadmin, dann Netzwerker Spielplätze sind Web, Enterprise und Service Provider 20.11.14 // Monitoring mit Graphite // Falk Stern // OSMC 2014 2 Worum