Datenbanken für große Datenmengen
Quelle: DLR.
Simulation spielt im DLR in vielen Bereichen eine Schlüsselrolle, etwa numerische Simulation von Strömungen oder die Simulation atmosphärischer Vorgänge. Simulationen sind dabei häufig sehr komplex in Bezug auf die verwendeten Programme und das Management der beteiligten Eingabe- und Ergebnisdaten. Besonders die Kopplung mehrerer Disziplinen und die zugrundeliegende Abarbeitung von Prozessketten erfordert viel Wissen über das eigene Fachgebiet hinaus. Eine gute Werkzeugunterstützung ist unerlässlich für die Beherrschung der beschriebenen Komplexität von Simulationen. Wir beschäftigen uns in diesem Kontext mit dem Nachvollziehen von Prozessen, welche die Daten erzeugen. Dazu entwickeln wir eine Datenbank zum Speichern von Provenance-Daten (Informationen über den Ursprung und die Historie von Daten).
Ihre Aufgabe:
Sie entwickeln eine Datenbank zur Speicherung von Provenance-Daten weiter. Die Provenance-Datenbank nutzt zum Speichern der Daten bisher die Graph-basierte Datenbank Neo4j und verfügt über eine REST-Schnittstelle. Ihre Aufgabe wird sein, diese Lösung an den aktuellen W3C-Standard zum Modellieren von Provenance-Informationen anzupassen. Zusätzlich können Sie gerne weitere Aufgaben übernehmen, die zu Ihren Kenntnissen und Interessen passen. Zum Beispiel: Eine Performance-Evaluierung der Provenance-Datenbank, Performance-Verbesserungen, Verbesserung der Sicherheit und Skalierbarkeit etc. Die Provenance-Datenbank wird als Open-Source-Software frei zur Verfügung gestellt und dient als Referenz-Implementierung des W3C-Provenance-Standards. Daher gehört zu Ihren Aufgaben auch, die Dokumentation auf der öffentlichen Entwicklerseite (bei SourceForge.net) zu pflegen und Anwendern bei der Nutzung zu helfen.
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