Design, Implementierung und Bewertung einer P2P-Lösung zur Verteilung von großen Daten in LANs

Status: abgeschlossen
Betreuer: Horst Hellbrück
Student: Arnaud Möschwitzer

Themengebiet

In großen Netzen insbesondere in Lokalen Netzwerken ist die effiziente Verteilung von großen Dateien von einem Server zu vielen Clients eine Herausforderung. Hierfür existieren verschiedene Mechanismen, um eine verlässliche Verteilung von Dateien zu ermöglichen: (a) Unicast TCP (b) Zuverlässiger (reliable) Multicast (c) P2P Lösungen Unicast TCP Verbindungen (a) zwischen Server und Client resultieren in einer hohen Last für den Server und die komplette Netzinfrastruktur. Diese Methode erweist sich als nicht effizient für eine hohe Anzahl von Clients. Ein zuverlässiger Multicast (b) benötigt eine Unterstützung seitens der Clients und der Netzwerkinfrastruktur. Multicast kann dazu führen, dass Fehler entstehen oder die Performanz leidet, wenn Teile des Netzwerkes nicht zuverlässig sind oder keinen Multicast unterstützen. Hierfür können P2P Lösungen (c) eine gute Alternative zur Lösung dieses Problems darstellen.

Details

Diese Abschlussarbeit Arbeit umfasst folgendene Punkte:

  • Untersuchung der existierenden P2P Lösungen und Bewertung in Bezug auf eine lokale Netzwerkumgebung.
  • Umfassende Analyse der existierenden P2P-Software und Lösungen inklusive eines Testaufbaus im FHL-Testlabor.
  • Spezifizierung eines Szenarios oder mehreren Szenarien zum Vergleich der Lösungen.
  • Einrichten der Szenarien im FHL-Testlabor und Auswahl der Kriterien zur Performanz- Beurteilung der Lösungen.
  • Zusammenfassung der Ergebnisse inkl. Illustration(Graphen, Tabellen etc.)
  • Anpassung der geeignetsten Lösung an die Anforderungen einer LAN-Umgebung und Integration in die bestehenden Lösungen (Unicast/Multicast).
  • Aufbau der Unicast/Multicast Lösung im Testlabor.
  • Vergleich der P2P-Lösung mit der existierenden Dateitransferimplementierung (Unicast, Multicast)
  • Diskussion der Vor-/Nachteile von P2P inkl. einer Betrachtung einer Hybriden Lösung.

Aufgaben

  • Ein funktionales P2P basierendes Verteilungssystem
  • Kommentierter Quelltext
  • Dokumentation des Systems und der Bewertung
  • Die Bachelorarbeit umfasst:
    • Beschreibung der Implementation
    • Beschreibung der P2P-Anwendung
    • Bewertung der Ergebnisse

Voraussetzungen

  • Grundwissen in Multicast und P2P-Algorithmen
  • Erfahrung mit der Programmiersprache C# oder Java

Abschlussarbeiten aus dem Bereich Privacy und Security

Die genaue Aufgabenstellung bzw. der Schwerpunkt kann individuell abgestimmt werden. Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Dorina Gumm (dorina.gumm@th-luebeck.de).

Gamedesign for Security and Privacy (GSP)

Spielerisch lernen: Wie funktioniert Cross-Site-Scripting? Wie kann ein Identitätsdiebstahl erfolgen? Wie können Plattformzugänge gesichert werden? Warum sollte man Kommunikation verschlüsseln? Entwickeln Sie Spiele, mit denen Sie die Spieler an Themen aus dem Bereich Sicherheit, Selbstschutz und Privacy heranführen.

In dem GSP-Projekt geht es um die Frage, wie o.g. Themen mittels Gamification erlebbar und damit einem breiteren Adressatenkreis zugänglich gemacht werden können. Ziel ist es, die Awareness für diese Themen in der Gesellschaft als auch in Unternehmen zu fördern (Digitale Mündigkeit). Wenn Sie daran Interesse haben, können Sie sich diesen Themen im Rahmen von Design- und Praxisprojekten sowie Abschlussarbeiten widmen.

Datenschutz, Datenhandel und Datenanalyse (D3)

Datenschutz und Usability: Datenschutz wird öffentlich häufig als Innovationshemmer dargestellt, der Funktionsumfang und Usability von Anwendungen beeinträchtigt. Ist dem wirklich so? Wie können Anwendungen datenschutz- und benutzungsfreundlich entwickelt werden? Welche Mechanismen zur Anonymisierung/Pseudonymisierung gibt es und wie können sie im Design-Prozess berücksichtigt werden?

Mit Daten den Fachbereich gestalten: Mit öffentlichen Daten können hilfreiche Tools für den Alltag, spezielle Aufgaben oder das Gemeinwohl entwickelt werden (z.B. ÖPNV-Fahrpläne, Wetterdaten für Wassersportgebiete, Feinstaubmessungen). Mit welcher Art Daten könnte die Lehre und der Alltag am Fachbereich verbessert werden? Wie könnten diese in Web-Anwendungen genutzt und aufbereitet werden? Welche gesellschaftlichen Fragen sind damit verbunden?

Lernprozesse mit Daten unterstützen: Unter den Schlagworten Learning Analytics und Educational Datamining werden derzeit Ansätze diskutiert, wie Lernende automatisiert beim Lernen unterstützt werden können. Dazu werden viele persönliche Daten erhoben, aus denen der Lernstand und Lernbedarfe analysiert werden sollen. Hieraus ergeben sich Fragen bezüglich des Datenschutzes, der Verlässlichkeit der Ergebnisse als auch bzgl. gesellschaftlicher Fragestellungen (z.B. der Rolle von Lehrenden, Anforderungen an Lernende, Stellenwert von Bildungsmaßnahmen u.ä.).