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Abschlussarbeiten

Du stehst kurz vor dem Abschluss deines Informatikstudiums / deines informatiknahen Studiums und möchtest die Theorie mit der Praxis verbinden? Großartig, dann sind wir genau der richtige Partner für dich. Wir bieten dir die Möglichkeit an einem relevanten Thema praktisch zu arbeiten und in die Rolle des Forschenden zu gehen.

Hier findest du einige Themenvorschläge zur Inspiration. Wir freuen uns aber auch darauf, deine individuellen Themenvorschläge mit dir zu besprechen. 

Themen

Weitere Inspiration gefällig? Hier findest du Themen, die in der Vergangenheit bearbeitet wurden: 

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    Mara Sharma

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    Mara Sharma

    Themenvorschläge

    Data Science, Monitoring oder Visualisierungen für Business Applications (Standort: Ulm oder München)

    Typische Lösungen für unsere Kunden sind stark Daten- und Prozesszentrische Lösungen. Neben den realisierten Prozesslösungen und im Rahmen dieser Prozesse erhobenen Daten sehen wir in diesem Umfeld bei unseren Kunden häufig erhebliches Potential, über Mittel und Methoden des Data Science, des fachlichen Monitorings oder der Visualisierung attraktive, zusätzliche Mehrwerte zu schaffen.

    Das Ziel einer Abschlussarbeit in diesem Bereich könnte sein, zusätzliche Erkenntnisse aus den bereits verfügbaren oder leicht zugänglichen Daten typischer Geschäftsanwendungen zu gewinnen. Der Fokus liegt auf den zahlreichen „low hanging fruit“, die sich über pragmatische Ansätze effizient erschließen lassen. Arbeiten könnten sich sowohl mit Themen effizient übertragbarer Lösungen und Methoden des Data Science, des fachliches Monitoring und Alerting oder für Visualisierung und Erschließen neuer Zusammenhänge in den Geschäftsprozessen beschäftigen.

    Denkbare Vertiefungsrichtungen in diesem Themenfeld sind:

    • Erfassung und Analyse der Data Event Streams von Business Applications
      In Geschäftsanwendungen fallen bereits heute viele "Datenereignisse" an, werden jedoch oft nur ungenügend genutzt oder gar erfasst. Dazu gehören z.B. auch die erstellten Log-Einträge aus denen mit Methoden der Anomalie-Erkennung oder des Event Stream Processing wertvolle Erkenntnisse sowohl über die technischen aber auch fachlichen Entwicklung ableiten lassen. Die pragmatische Anbindung zusätzlicher Quellen wie Bestandsdaten und anderer, genereller Business Events eröffnen hier möglicherweise den Raum für weitere, attraktive Lösungsideen.

    • Einfach anwendbare und übertragbare Mittel zur Anomalien-Erkennung und Prognose
      Häufig haben unsere Kunden eine umfangreiche System- und Prozesslandschaft. Das kann dazu führen, dass Anomalien im zugrundeliegenden Fachprozess, vereinzelt auch im technischen Betrieb, teils erst spät oder nur zufällig erkannt werden. Leicht verfügbare Indikatoren und aktive Hinweise über mögliche Anomalien oder Prognosen zu erwartenden Entwicklungen können als wertvollen Lösungsbaustein frühe und proaktive Reaktionen erschließen.

    • Effizientes Monitoring und Visualisierung von Key Indikatoren in Geschäftsprozessen
      Wir gestalten individuelle Lösungen für unsere Kunden. In der Regel bilden diese wichtige, marktdifferenzierende Kernprozesse ab und besitzen häufig eine erhebliche Gesamtkomplexität, setzen eng aufeinander auf und erstrecken sich über viele Schritte und Beteiligte. Aktuelle und über geeignete Visualisierung zielführende, zusammenfassende Analyse und Darstellung geeigneter Key Indikatoren können wertvolle Business Insights ermöglichen.   

    Wir besprechen natürlich gerne auch Deine individuelle Idee für eine Abschlussarbeit in diesem Bereich.
     

    KI - Natural Language Processing (Standort: München oder Stuttgart)

    Natural Language Processing, kurz NLP, beschreibt Techniken und Methoden zur maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache. Ziel ist eine direkte Kommunikation zwischen Mensch und Computer auf Basis der natürlichen Sprache.

    Mögliche Vertiefungsrichtungen in diesem Themengebiet sind:

    • Out-of-vocabulary recognition of named entities. 
      In Konversationen, Fachdokumenten, Produktliteratur und sonstigen Quellen fließen Namen und Entitäten ein, die nur im beschriebenen Kontext bekannt sind. Wenn ein Speech-To-Text-System vorgeschaltet ist, wird aus einem Satz wie "Der Large Hadron Collider ging in 2008 live" schon mal sowas wie "Der Marsch Hahn Kreide ging in 2008 live". Die Masterarbeit umfasst die Problematik im Allgemeinen und insbesondere das Problem von Out-of-vocabulary-Erkennung von Produktnamen.
    • Unsupervised data augmentation
      Wenn man nicht über die Kapazitäten großer Suchmaschinen verfügt, steht man oft vor der Heausforderung, mit nur wenigen Testdaten trotzdem akzeptable Ergebnisse zu erzielen. Die Masterarbeit untersucht State-Of-The-Art-Algorithmen und Vorgehen wie Data Augmentation, um die Performance von kleinen neuronalen Netzwerken zu verbessern. 
    • Auflösen von Coreferencing in deutschen Text
      Das Sprachverständnis von Menschen ist in der Lage zu erkennen, wenn in einem Satz Bezug auf etwas genommen wird, das vorher besprochen wird. Im einfachsten Fall werden Pronomen wie "Sie" oder "ihr" als Platzhalter für die Person verwendet; in komplexeren Fälle muss man wissen, dass der Satz "Hans sagte, er käme",  unterschiedliche Bedeutungen hat, je nach dem, ob die Frage "Er fragte Hans, ob er kommt" oder "Er fragte Hans, ob Steffen kommt" beantwortet wird. Die Arbeit untersucht Methoden, um das Coreferencing-Problem in Deutsch zu lösen.

    Darüberhinaus besprechen wir natürlich auch gerne deine individuelle Idee für eine Abschlussarbeit in diesem Bereich.

     

    Auszug aus bisherigen Arbeiten

    Evaluation und Vergleich von Cloud-Plattformen für IoT-Lösungen (Bachelorarbeit aus 2020)

    Abstract

    Das Internet of Things und Industrie 4.0 sind aktuell wichtige, innovative Themenfelder. Um Use Cases in diesem Umfeld zu realisieren, sind Plattform-Lösungen notwendig. Diese beinhalten typische Verwaltungsfunktionen für Dinge oder Mechanismen zur Verarbeitung von Sensordaten. Den großen Cloud-Anbietern (Amazon AWS, Microsoft Azure oder Google) ist dieser Trend natürlich nicht entgangen. Sie bieten mittlerweile die Bestandteile von IoT-Plattformen im Rahmen ihrer Cloud-Angebote an.

    Im Rahmen der Bachelor-Arbeit soll ein Katalog an Kriterien entwickelt werden, um diese Plattformen miteinander vergleichen zu können. Der Katalog soll sowohl technische Kriterien (z.B. angebotene Features, Qualität der angebotenen Leistungen), als auch nicht-technische Kriterien wie Aufwand zur Umsetzung oder laufende Kosten enthalten.

    Die Evaluierung der Plattformen soll anhand eines praktischen Beispiels erfolgen.

    Untersuchung eines Frameworks und Konzept zur Steuerung der Businesslogik aus der Präsentationsschicht für eine Architektur moderner Webanwendungen (Zweiteilige Bachelorarbeit aus 2020)

    Abstract

    Bei eXXcellent solutions werden viele Projekte in Form von Webanwendungen entwickelt, bei welchen häufig gleiche Muster auftreten. Damit nicht in jedem Projekt diese Standard-Aspekte neu implementiert werden müssen, wurden zwei Frameworks entwickelt, die diese wiederkehrenden Aspekte den Entwicklern abnehmen. Diese Frameworks wurden für stark serverlastige Architekturen ausgelegt und sind nur eingeschränkt für moderne Webanwendungen mit eigenständiger, browserlaufenden JavaScript-Anwendung nutzbar.

    Wie die Nachfolger dieser Frameworks und deren Features für eine moderne Webanwendung umgesetzt werden können sollen diese Arbeit und die Arbeit „Untersuchung eines Frameworks und Konzept zur Steuerung der Businesslogik aus der Präsentationsschicht für eine Architektur moderner Webanwendungen“ klären.

    Die erste Arbeit kümmert sich dabei um die Features der Präsentationsschicht die zur Abbildung der Modelldaten auf diese genutzt werden.

    Die zweite Arbeit kümmert sich um die Features der Business-Logik die zur Steuerung der BusinessLogik aus der Präsentationsschicht genutzt werden.

    Definition of Criteria for the Integration of Micro Frontends (Bachelorarbeit aus 2020)

    Abstract

    The impact of micro services on software development and the structure of software in the last years has been huge. Projects started becoming easily scalable and more flexible in terms of technology. Micro services as an alternative to huge backend monoliths have established themselves and that is a huge step forward in the field of software architecture. Unfortunately, the frontend has not had the same type of development yet. The complexity of web applications is rising every day. Features such as customizable themes, and user specific content require more and more source code to be implemented. Even for web developers, there have been quality of life improvements in the form of frameworks and libraries. But these frameworks are usually designed to be structured like monoliths. So, the issue of monoliths is still there but it now occurs in the frontend. Developers have therefore been trying to come up with a way of implementing a micro service type architecture in the frontend, which has been called micro frontends. The idea of micro frontends is to introduce the flexibility and scalability of micro services mainly into the frontends of web applications and web-based mobile applications, so that these applications can be split among many teams of developers. In this bachelor thesis I present the results of my research and of my implementation of micro frontends in web applications in the form of a criteria catalogue and a table of criteria. Additionally, I summarize the results of a survey on my criteria catalogue which I did with the help of my supporting company.

    Konzeptionierung und prototypische Umsetzung einer Visualisierung zur Darstellung von Unternehmensdaten in Virtual Reality (Bachelorarbeit aus 2020)

    Abstract

    Bei orchideo|vizzard geht es darum, Daten und ihre Eigenschaften und Beziehungen zu visualisieren. Diese Business-Daten werden aktuell in 2D mit Hilfe von auf zwei unterschiedliche Arten visualisiert, von denen eine die Systemlandschaft und die andere die Beziehung zwischen den einzelnen Systemen darstellt.

    Ausgehend von diesen Darstellungsformen soll diese Business-Daten nun in Form einer prototypischen Implementierung in 3D visualisiert werden, um die Zusammenhänge, Eigenschaften und Beziehungen möglichst intuitiv zu erkennen und im 3D-Raum interagieren und navigieren zu können. Der Fokus liegt dabei auf einer 3D-Visualisierung mit einer intuitiven Navigation, die einen Mehrwert zur aktuellen 2D-Visualisierungen bietet.
    Idealerweise sollte neben der VR-Ansicht auch eine 3D-Ansicht ohne VR-Brille möglich sein, wenn beispielsweise keine entsprechende Hardware vorhanden ist.

    Graph Mining zur Gruppierung von Unternehmensdaten (Bachelorarbeit aus 2020)

    Abstract

    Durch Aspekte, wie die Digitalisierung und die Globalisierung müssen die Geschäftsmodelle in Unternehmen in immer kürzeren Zeitabständen überdacht und angepasst werden, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Kleine Änderungen in den Prozessen oder in den Anwendungen können bereits weitreichende Auswirkungen auf Bereiche haben, die nur mittelbar von der Änderung tangiert sind. Es wird deshalb zunehmend notwendig, die Abhängigkeiten im Unternehmen zu kennen, um bei Entscheidungen den Auswirkungsgrad realistisch einschätzen zu können. Zur Unterstützung der Entscheidungsfindung, können komplexe Sachverhalte mit großen Datenmengen durch eine sinnvolle Visualisierung dargestellt werden, um einen Überblick über die Thematiken zu erhalten und die wesentlichen Informationen und Zusammenhänge zu verstehen.
    Mit zunehmender Menge an Informationen werden diese Visualisierungen unübersichtlich und verlieren ihren Nutzen für den Anwender. In Fällen mit vielen verfügbaren Daten, können sich hierin jedoch versteckte Informationen befinden, die für die Entscheidungsfindung von Relevanz sind.
    Im Rahmen dieser Arbeit soll deshalb aus diesem Kontext die konkrete Fragestellung untersucht werden, wie IT-Systeme anhand deren Eigenschaften und Beziehungen zu anderen Systemen gruppiert werden können. Hierzu soll ein Konzept erstellt werden, das diese Frage mittels Methoden der Graphen-Theorie und Ansätzen der künstlichen Intelligenz analysiert. Dieses Konzept soll anschließend durch eine prototypische Implementierung anhand eines Praxisbeispiels evaluiert werden.

    Implementierung und Evaluation verschiedener Ansätze zur Performanceverbesserung einer Schnittstelle zur zentralen Stammdatensuche (Bachelorarbeit aus 2020)

    Abstract

    In vielen Anwendungen ergibt sich aufgrund der unterstützten Prozesse eine Anforderung an eine schnelle Datenverfügbarkeit. In diesem Zusammenhang gilt es eine bestehende Stammdatenschnittstelle hinsichlich ihrer Performance zu optimieren. Als Datenbank wird eine Azure SQL Database (MSSQL Server) verwendet. Die Laufzeitumgebung ist ein Kubernetes-Cluster (AKS) Mit Thorntail-basierten fat jars (JEE) in einem Openjdk11 Container (Linux).

    Hierfür kommen vier verschiedene Ansätze in Betracht:

    • Materialized Views
    • Azure Search (Suchindex)
    • Document DB
    • Cluster-Based Caching

    Ziel der Arbeit ist es eine Möglichkeit zu finden, die verschiedene Ansätze nach Kosten- und Nutzenfaktoren zu bewerten. Hierbei spielt sowohl die Antwortzeit als der maximale Durchsatz eine Rolle. Auf der anderen Seite müssen Fixkosten (beispielsweise durch eine anstehende Migration) und laufende Kosten (beispielsweise durch erhöhten Wartungsaufwand) in das Bewertungsmodell einfließen.

    Die Nutzenfaktoren werden qualitativ erhoben mithilfe von Last- und Performancetests mit dem Gatling-Framework. Hierbei existieren diverse Anwendungsszenarien, welche sich quer durch das zugrundeliegende Datenmodell ziehen.

    Zu Beginn der Arbeit wird die "Ausgangslage" vermessen und das Framework zur Bewertung der verschiedenen Ansätze entworfen. Anschließend werden die Ansätze prototypisch implementiert und die entsprechenden Daten bezüglich des Nutzens werden durch das Ausführen der Tests neu erhoben. Die quantitativ, durch das Projektteam, abgeschätzten Kosten werden dann zur Bewertung gemeinsam mit den ermittelten Daten herangezogen.

    Hexagonale Software-Architektur für eine plattformübergreifende Routenplanungsanwendung (Bachelorarbeit aus 2020)

    Abstract

    Motivation und Kontext: Eine Software-Architektur beschreibt ein System auf hoher Abtraktionsebene, um das Wesentliche des Systems darzustellen. Sie ist ein wichtiger Teil für einen Systementwurf, der den Kundenanforderungen gerecht wird. Die aktuelle Standardarchitektur der Software-Architektur von eXXcellent solutions soll mit dieser Arbeit an das Domain-Driven-Design und an plattformübergreifende Web-Anwendungen herangeführt werden.

    Domain-Drinve Design ist ein Ansatz der Softwareentwicklung mit dem Fokus auf spezifische Eigenschaften, Entitäten und Beziehungen einer Domäne.

    Projektdokumentation mit AsciiDoctor und Co (Bachelorarbeit aus 2020)

    Abstract:

    Dokumentation im Projektrahmen ist sehr zeitaufwändig und ständig veraltet. Dabei sollten Projektinformationen regelmäßig erneuert werden um zu überprüfen ob Anforderungen erfüllt werden oder ob die Planung weiterhin funktioniert. In Projekten der eXXcellent solutions werden Projektdokumente derzeit in unterschiedlichen Formaten beschrieben und nötige Artefakte immer wieder neu von Hand erstellt. Um Aufwand und damit verbundene Kosten zu verringern sollten die von allen Projekten benötigten Dokumente in einem einheitlichen Format beschrieben und die daraus entstehenden Artefakte weitestgehend automatisch erzeugt werden. Um diese Ziele zu erreichen wurde mit Hilfe von GitLab eine Continuous Integration Umgebung aufgebaut welche die Verwaltung von Dokumenten nach dem Docs as Code Vorgehen automatisiert. Die Dokumente wurden in der leichtgewichtigen Beschreibungssprache AsciiDoc geschrieben.

    How do Lean UX Practices impact medium-sized enterprise projects? (Masterarbeit aus 2019)

    Abstract:

    In dieser Arbeit geht es um die Betrachtung und Integration des LeanUX Prozesses in einen bestehenden agilen Prozess. Anhand der Kommunikationsmuster, der Prozessschritte und der konkreten Umsetzung in einem Kundenprojekt soll ermittelt werden, wie sich die Umstellung auf die Kosten, Zufriedenheit und Geschwindigkeit auswirken. Der Kunde AKAD ist eine Fernhochschule, bei der ein kleiner Fachbereich einer großen Anzahl von Endkunden gegenüber steht. Methodisch, technologisch und inhaltlich ist der Kunde sehr offen und steht für z.B. Interviews zur Verfügung. Das gewählte Fallbeispiel ist ein neu zu entwickelndes Projekt "Wissenschaftliche Arbeiten", in dem Studenten Themen zu Abschlussarbeiten von Dozenten suchen, die dann bearbeitet und benotet werden.

    Comparative Analysis of Public Cloud Offerings of Natural Language Understanding Services (Bachelorarbeit aus 2019)

    Abstract:

    Natural Language Understanding (NLU) ist eine komplexe Aufgabe mit vielen Lösungen auf dem Markt. Um den Vergleich der größeren Angebote zu vereinfachen untersucht diese Arbeit die Leistung und Features von drei der größten Dienstleistern:
    Google mit Dialogflow, Microsoft’s mit Luis and IBM mit Watson Assistant. Jeder dieser Dienste bietet Intent und Entität Erkennung und Klassifizierung. Im Verlauf der Arbeit wurde ein einheitliches Interface für die Dienste entwickelt. Die drei Dienste wurden anhand der folgenden Kriterien verglichen: F1-Score auf verschiedenen Datensätze für Intent und Entity Klassifizierung; die Zahl an unterstützten Sprachen; die Kostenstruktur und weiteren Faktoren. Die Ergebnisse, kombiniert mit Ergebnissen anderer Paper, zeigen, dass alle drei Dienste vergleichbare Leistung haben, aber einzelne Faktoren unterscheiden sich.

    Serverless Computing für IoT-Anwendungen (Bachelorarbeit aus 2019)

    Abstract:

    Der Einsatz von Internet of Things Geräten ermöglicht in der heutigen Welt neue und innovative Wege Daten zu erheben. Neben Anwendungen in gewerblichen Prozessen etablieren sich IoT-Geräte auch immer mehr im privaten Umfeld. Daher findet man bereits heute eine Vielzahl an Geräten, welche beispielsweise für die Heimautomation verwendet werden. Die dadurch erhobenen Daten durchlaufen dabei mehrere Anwendungen, die zur Verarbeitung und schließlich zur Auswertung in der Cloud betrieben werden. Im Rahmen dessen entstehen jede Menge neuer Technologien, die sowohl die Entwicklung als auch den Betrieb dieser Applikationen unterstützen. Ziel dieser Arbeit ist die Ausarbeitung eines Konzepts, das den Betrieb von Applikationen auf einer Serverless-Plattform ermöglicht. Durch die Entwicklung eines Prototypen basierend auf modernen Technologien soll die Verarbeitung der von IoT-Geräten bereitgestellten Daten realisiert werden. Alle daraus resultierenden Daten werden über Log-Ausgaben temporär gespeichert. Die aus der Anwendung gewonnenen Erkenntnisse werden zum Schluss bewertet und zusammengefasst.

    Optimierung der Datenversorgungsstrategie zur Pflege und zum Aufbau eines Suchindexes (Bachelorarbeit aus 2019)

    Abstract:

    Eine bestehende Java-Enterprise-Anwendung im Automobilumfeld nutzt Apache Solr für die Erstellung, Pflege und Abfrage eines umfassenden Suchindexes. Dabei werden im Rahmen einer Deltaversorgung in der Anwendung auftretende, relevante Änderungen protokolliert und zyklisch zur Aktualisierung des Suchindexes verwendet. Die relativ hohe Frequenz und der hohe Umfang an Änderungen führen jedoch dazu, dass die Änderungsversorgung derzeit an Ihrer Versorgungsgrenze arbeitet. Bei einem erwarteten, zukünftigen Anstieg der zu pflegenden Daten kann somit eine zeitnahe Pflege der Indexdaten nicht mehr gewährleistet werden.

    Ziel dieser Arbeit ist es, durch geeignete Maßnahmen (z. B. fachlicher, technischer oder technologischer Art) die Performance des Aufbaus und der Pflege des Vorhandenen oder eines gleichwertigen Suchindexes zu optimieren ohne die Performance der Abfragen signifikant zu senken. Dabei sollen verschiedene Lösungsstrategien evaluiert und anhand eines aufzustellenden Bewertungsschemas klassifiziert werden. Eine prototypische Umsetzung einer ausgewählten Lösungsstrategie rundet die Arbeit ab.

    Code-basierte Dokumentation evolutionärer Software-Architekturen (Bachelorarbeit aus 2019)

    Abstract:

    Software-Systeme unterliegen durch wechselnde Anforderungen einem stetigem Wandel. Die Software-Entwicklung steht vor der Herausforderung einer evolutionären Software-Architektur, die die Anforderungen erfüllen kann. Das Domain-Driven-Design mit dem Microservice-Ansatz und ein agiles Projektvorgehen addressieren diese Herausforderung. Die Kapselung von Domänen-Funktionalitäten in Bounded Contexts erlauben eine inkrementelle und unabhängige Weiterentwicklung eines Software-Systems. Microservice-Architekturen erschweren allerdings die Dokumentation, wie die Erfassung der Beziehungen zwischen den beteiligten Komponenten innerhalb des verteilten Systems. Microservices abstraiieren Funktionalitäten und kommunizieren über das Netzwerk per REST und Messaging. Auf Ebene der Microservices erlaubt die statische Code-Analyse die Auflösung der internen Abhängigkeiten zwischen Modulen, Packages und Klassen. Eine Zyklenfreiheit kann mit bewähreten Werkzeugen zuverlässig festgestellt und visualisiert werden (JDepend, Sonar, etc.). Die Beziehungen zwischen Microservices sind allerdings nur indirekt über Schnittstellen-Aufrufe im Code oder anhand des Kommunikationsverhaltens zur Laufzeit sichtbar.

    Zum Auflösen dieser Problematik versucht diese Arbeit die Informationen einzelner Microservices zusammenzuführen und (teil-)automatisiert eine Dokumentation der gesamten Architektur zu erzeugen. Meta-Daten zur Dokumentation sollen daher zusammen mit dem Code versioniert werden und auf bereits bekannten Informationen basieren.

    Ein Vergleich von Skalierungsvarianten für Container mit Bezug auf REST-Frameworks, Softwarearchitektur und Kommunikation (Bachelorarbeit aus 2019)

    Abstract:

    In dieser Arbeit wird eine Entscheidungshilfe für die Auswahl einer horizontalen oder vertikalen Skalierung unter Berücksichtigung von Systemanforderungen und deren Priorisierung beschrieben.
    Zunächst wird eine Anforderungsanalyse durchgeführt, um wichtige Kriterien für eine Entscheidungshilfe zu ermitteln. Außerdem wird recherchiert, ob bereits
    Handlungsempfehlungen im Bereich Skalierung existieren und wie diese umgesetzt wurden. Folglich werden die Systemattribute Architektur, die verwendete Programmiersprache und verschiedene REST-Frameworks auf ihr Verhalten bei einer vertikalen oder horizontalen Skalierung untersucht. Die Einflüsse der Skalierungsvarianten auf die festgestellten Anforderungen werden in einem Konzept zusammengeführt und somit eine Anleitung zur Bestimmung einer geeigneten Skalierungsvariante vorgelegt. Das vorgestellte Konzept wird abschließend in einer Evaluation angewendet.

    Einhaltung von Entwicklungsrichtlinien - Ein experimenteller Vergleich zwischen organisatorischer und automatisierter Überprüfung (Bachelorarbeit aus 2019)

    Abstract:

    Die Überprüfung der Einhaltung von Entwicklungs-richtlinien kann auf unterschiedliche Art erfolgen und unterscheidet sich unter anderem im Automatisierungsgrad der Überprüfung: Eine technische Form der Überprüfung kann mit einem Tool, das zu festen Zeitpunkten, beispielsweise bei jedem Merge Request oder Code Review, den eingecheckten Code auf die Einhaltung der Guidelines überprüft, erfolgen. Diese Form setzt auf eine automatisierte und somit schnelle und unkomplizierte Prüfung der Einhaltung. Eine organisatorische Form kann durch das manuelle Durchgehen einer Checkliste bei jedem Code Review geschehen. Hierbei wird versucht ein Bewusstsein unter den Entwicklern für die Entwicklungsrichtlinien zu schaffen. Ziel der Arbeit ist es herauszufinden, welche Art der Überprüfung erfolgversprechender ist.

    Evaluation von Analysemodellen für Predictive Analytics im Umfeld der Parkplatzbelegung (Bachelorarbeit aus 2019)

    Abstract:

    Auf dem Firmengelände der eXXcellent solutions gibt es eine geringe Anzahl an Parkplätzen. Diese Menge reicht nicht aus, um jedem Angestellten einen Parkplatz zur Verfügung zu stellen. Um dem weiten Weg von öffentlichen Parkplätzen bis zum Firmengelände, der bei Dunkelheit, besonders für Frauen, ein Sicherheitsrisiko darstellt, entgegenzuwirken, sollen dynamische Frauenparkplätze auf dem Firmengelände eingeführt werden.
    Um dies umzusetzen, soll ein „Predictive Analytics“-Ansatz verwendet werden. Dieser soll Muster in der Parkplatzbelegung ausfindig machen, um täglich vorhersagen zu können, wie viele Mitarbeiterinnen mit dem Fahrzeug zur Arbeit erscheinen. Für diese Mitarbeiterinnen sollen daraufhin Parkplätze reserviert werden. Dies kann durch verschiedene Analysemodelle realisiert werden. Das Ziel der Bachelor-Arbeit ist durch die Evaluation der Modelle, die sich im Algorithmus, den Datensätzen sowie den Ausprägungen der Algorithmen unterscheiden, das bestmögliche Analysemodell, für die vorgestellt Situation, ausfindig zu machen.

    Ausarbeitung eines Konzepts zum ganzheitlichen Monitoring von Microservice-Anwendungen (Bachelorarbeit aus 2018)

    Abstract:

    Bei Microservice-Anwendungen stellt sich oft speziell das Monitoring als Herausforderung dar, und es liegt für eine Umsetzung bisher kein Konzept vor, das die dabei relevanten Aspekte abdeckt. Ziel der Arbeit ist es daher, ein solches Konzept zu entwerfen, das mögliche Lösungsansätze für relevante Aspekte aufzeigt. Im Anschluss soll dieses zur Darlegung der prinzipiellen Umsetzbarkeit durch einen Proof of Concept implementiert werden

    Automatisierte Visualisierung der LoRaWAN-Netzqualität mithilfe von Machine Learning (Bachelorarbeit aus 2018)

    Abstract

    Eine große Herausforderung beim Einsatz eines IoT-Funkstandards wie LoRaWAN ist die entsprechende Verteilung bzw. Platzierung der Gateways im Stadtgebiet. So sollten sich die Standorte aller installierten Sensoren innerhalb des Empfangsradius eines Gateways befinden, um stets aktuelle Messwerte übertragen zu können. Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, die Qualität des LoRa-Netzes beispielhaft anhand der bestehenden Infrastruktur des Projekts ‚CitySens‘ in der Stadt Ulm zu analysieren.

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