@phdthesis{Walz,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Christopher Walz},
  title     = {Verarbeitung und Visualisierung von Echtzeitdatenstr{\"o}men in Mobile Cloud Computing Architekturen am Beispiel einer Flottenmanagement-App},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:900-opus4-55593},
  pages     = {73},
  abstract  = {Gegenstand der hier vorgestellten Arbeit ist die Betrachtung und der Vergleich von Datenbanksystemen und deren Einsatzbereich in Verbindung mit Echtzeitdatenstr{\"o}men in Mobile Cloud Computing Architekturen. Nach Erl{\"a}uterung der Funktionsweise von Datenbanken und deren Eigenschaften werden die Unterschiede zwischen den traditionellen relationalen und den echtzeitf{\"a}higen Datenbanken untersucht. Daraufhin wird ein Vergleich von verschiedenen echtzeitf{\"a}higen Datenbanken, wie RethinkDB und Google Firebase Realtime Database, durch Gegen{\"u}berstellung von Features, der Query-Language und der Realtime-F{\"a}higkeit angefertigt. Die parallel zur Arbeit entwickelte Mobile-App basiert auf dem RemoteUI-System mit Anbindung an die NoSQL-Datenbank RethinkDB. Durch die Nutzung von Mobile Cloud Computing k{\"o}nnen rechenintensive Aufgaben wie die Verarbeitung von gro{\"s}en Mengen von Sensordaten durch einen leistungsstarken externen Server durchgef{\"u}hrt werden, um Rechen- und Akkuleistung des mobilen Endger{\"a}ts einzusparen. Als Echtzeitdatenstr{\"o}me werden GPS-Positionsdaten eines Smartphones genutzt, die per Mobile-App {\"u}ber eine REST-API an den Server gesendet werden. Diese werden dort von der Datenbank verarbeitet und f{\"u}r andere Nutzer der App wieder visuell verf{\"u}gbar gemacht. Hierbei spielt vor allem die Verarbeitung auf dem Server eine bedeutende Rolle.},
  language  = {de}
}