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Organic Data: Ein sicheres, dezentralisiertes Big Data Konzept

Autor(en):
Mammen, Sebastian Von [DBLP] ;
Grenz, Carsten [DBLP] ;
Hähner, Jörg [DBLP] ;
Timpf, Sabine [DBLP] ;
Loebenberger, Daniel [DBLP] ;
Mandl, Stefan [DBLP] ;
Kozachuk, Oleksandr [DBLP]
Zusammenfassung
In diesem Papier stellen wir ein Konzept vor für die sichere, dezentralisierte Sammlung und Verwertung großer Datenmengen. Die Kernidee ist eine selbstorganisierte hierarchische Organisation cyber-physikalischer “Organic Data”-Knoten (ODNs), die fähig sind, Daten lokal zu speichern, zu verarbeiten und gezielt unter Nachbarknoten zu kommunizieren. Das resultierende Netzwerk ist eine sich anpassende virtuelle Struktur, in der Daten aggregiert, verarbeitet und gespeichert werden. Der präsentierte Ansatz schließt Business-to-Consumer-Modelle gestützt auf potentiell personenbezogenen Datensätzen explizit mit ein. Neben der allgemeinen Darstellungen des Konzepts und weiterführender Erläuterungen hinsichtlich zugrundeliegender Technologien, werden konkrete Benchmarks für seine Evaluation präsentiert.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Mammen, S. V., Grenz, C., Hähner, J., Timpf, S., Loebenberger, D., Mandl, S. & Kozachuk, O., (2014). Organic Data: Ein sicheres, dezentralisiertes Big Data Konzept. In: Plödereder, E., Grunske, L., Schneider, E. & Ull, D. (Hrsg.), Informatik 2014. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 1241-1252).
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Mehr Information

ISBN: 978-3-88579-626-8
ISSN: 1617-5468
Datum: 2014
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper
Sammlungen
  • P232 - INFORMATIK 2014 [297]

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