Course number	64-164
Course type	Seminar
Lecturer	Felix Kiehn
Location	Digital
Time	Mi 10-12
Recurrence	Unregelmäßig.
Qualifications	Bereitschaft zum Halten eines Vortrags, Fähigkeit zum Lesen und Verstehen englischsprachiger, wissenschaftlicher Literatur.

Angetrieben durch den Wunsch, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, Schnittstellen zu vereinfachen und gleichzeitig die Herausforderungen des operationalen Betriebs zu minimieren, sind eine Reihe neuartiger Cloud-basierter, nicht-relationaler Datenbanksysteme entstanden. Viele dieser Systeme werden unter dem plakativen Begriff NoSQL zusammengefasst. Database-as-Service (DBaas) Systeme nutzen die Kombination dieser NoSQL Systeme und elastischer Cloud-Ressourcen, um bedarfsgesteuerte Skalierbarkeit und Fehlertoleranz zu ermöglichen. DBaaS Systeme haben zum Ziel,  die Komplexität klassischer relationaler Datenbankdeployments und ihre aufwändige Administration zu abstrahieren und stattdessen servicebasierte Schnittstellen (meist auf Basis von REST) und horizontale Skalierbarkeit über große Cluster zu vereinigen. Ihre Nutzung erfolgt nach dem Pay-per-Use Model, d.h. nur tatsächlich benötige Ressourcen werden bezahlt. Bekannte DBaaS Systeme sind u.a. SimpleDB, Google Datastore und Windows Azure Tables, sowie die auf Infrastructure-as-a-Service Clouds aufbauende Dienste für NoSQL Datenbanken wie MongoDB, Redis, CouchDB und Cassandra.

Im Seminar werden aktuelle Entwicklungen und Technologien zur Realisierung von Data(base)-as-a-Service-Lösungen – vor allem im Rahmen des Cloud-Computing – betrachtet. Dazu werden Ansätze und Systeme studiert, deren Architekturen und Algorithmen die Grundlage aktueller DBaaS Systeme darstellen, z.B. Map-Reduce, Dynamo, BigTable, MegaStore, Cassandra, HBase, MongoDB, CouchDB, Redis, Riak. Da DBaaS Systeme eng mit Cloud Computing Umgebungen verwoben sind, werden diese ebenfalls umfassend behandelt.

Den Abschluss des Seminars bildet die Betrachtung existierender kommerzieller DBaaS-Lösungen wie Amazon S3, SimpleDB, DynamoDB, Elastic Map-Reduce, Google BigQuery und Datastore sowie die Windows Azure Data Services. Besonderer Fokus liegt dabei auf dem Vergleich ihrer Funktionalität und Skalierbarkeitseigenschaften mit klassischen Datenbanksystemen. Neben diesen kommerziellen DBaaS Systemen werden abschließend besonders vielversprechende Ansätze aus der Forschung vorgestellt, z.B. Relational Cloud, Dremel, Pregel und ElasTras.

Die Erarbeitung der Themengebiete und die Anfertigung der Ausarbeitungen sowie Präsentationen erfolgen semesterbegleitend. Die Vorbesprechung und die Themenvergabe finden in der ersten Semesterwoche statt. Der Termin für die Präsentation der Seminarvorträge wird im Laufe der Veranstaltung vereinbart.

Durchführung und Tools
Die Veranstaltung wird über Moodle organisiert. Die Zugangsdaten werden den Teilnehmern zu Beginn der Veranstaltung durch eine STiNE-Nachricht zugesendet. Der Kurs wird digital (d. h. online) stattfinden. Bei weiteren Fragen wenden Sie Sich an dbis-lehre.inf@uni-hamburg.de.

Die Teilnehmer und Teilnehmerinnen sollen sich auf Basis von bereitgestellter Literatur und eigenen Recherchen in ein Teilthema einarbeiten, einen Vortrag erstellen und diesen im Plenum des Seminars vortragen.

Neben dem eigenständigen Erarbeiten aktueller (Teil-) Forschungsthemen und dem Halten eines Vortrags mit anschließender Diskussion soll allen SeminarteilnehmerInnen ein Überblick über aktuelle Forschung- und Entwicklungsthemen vermittelt werden.

Wird zu Veranstaltungsbeginn bekannt gegeben.