Open Access

Christian Nitsch

• Raritan Deutschland GmbH entwickelt und produziert Stromversorgungsgeraete, die kontinuierlich den Strom- und Energieverbrauch von Servern und anderen IT-Geraeten messen und Umgebungsparameter ueberwachen. Mithilfe von Sensoren wird unter anderem die Umgebungstemperatur, Luftfeuchtigkeit, sowie der Luftdruck innerhalb eines Serverraums ueberwacht und die Messwerte kontinuierlich abgespeichert. Die Datenerfassungsperiode liegt im Bereich von wenigen Sekunden bis Minuten, sodass fuer kleine Rechenzentren mit der Zeit große Datenmengen angesammelt werden, welche fuer nachtraegliche Auswertungen gespeichert werden muessen. Das Ziel dieser Masterarbeit ist es verschiedene effiziente Ansaetze fuer das Sammeln und das Speichern der Sensordaten von Raritan Deutschland GmbH zu untersuchen, zu vergleichen und eine prototypische Implementierung zu realisieren. Dabei sollen folgende Technologien analysiert werden: SQL-RDBMS, SQL-RDBMS mit Zeitreihenfunktion und NoSQL-Datenbanken. Zur Leistungsbestimmung der verschiedenen Technologien sollen Testreihen durchgefuehrt und ausgewertet werden. Fuer die verschiedenen Datenbanktechnologien soll die Abfrageperformance, der Speicherbedarf und die Geschwindigkeit beim Einfuegen der Daten untersucht werden. Folgende Optimierungen / Speichermodelle werden analysiert bzw. auf den Anwendungsfall der Raritan GmbH uebertragen: ein Rollup Mechanismus (von Raritan GmbH), die Verteilungskonzepte Partitionierung und Sharding, verwenden von Indizes sowie das Speichern der Sensordaten in einem denormalisierten Schema (Arrays), Row-Store, Column-Store, Dokumentenorientiert, Key/Value, Wide Column-Sore und In-Memory DB.