Themen für Abschlussarbeiten sind in der Regel im Umfeld der aktuellen Forschungsaktivitäten der Abteilung angesiedelt, im Umfeld verteilter Speichersysteme (BigData/Graph-Verarbeitung in Cluster-/Cloud-Umgebungen). Auch eigene Themenvorschläge können berücksichtigt werden, sofern sie thematisch zum Abteilungsprofil passen. Eine Liste möglicher Themen findet sich am Ende der Seite.
Info |
---|
Wenn Sie sich bezüglich eines möglichen Themas informieren möchten oder einen eigenen Themenvorschlag haben, sprechen Sie uns an! |
Aktuelle Abschlussarbeitsthemen
Wir vergeben i.d.R. Themen nach Absprache. In einem ersten Gespräch versuchen wir eine Themenrichtung zu finden, zu der Sie dann Informationsmaterial erhalten und in einem zweiten Gespräch wird dann ein Thema in dieser Richtung gesucht.
Wichtig, es muss ein Bezug zu Betriebssystemen und/oder (moderner) Hardware vorhanden sein. Reine Webanwendungen suchen wir nicht.
Nachstehend sind ebenfalls mögliche Themen.
Erweitern | ||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ||||||||
| ||||||||
Erweitern | ||||||||
| ||||||||
Status | ||||||||
colour | Green | |||||||
title | Bachelor |
Panel | ||||
---|---|---|---|---|
| ||||
|
Panel | ||||
---|---|---|---|---|
| ||||
|
title | Integration of RocksDB into the Distributed Message Broker KerA |
---|
Status | ||||
---|---|---|---|---|
|
Panel | ||||
---|---|---|---|---|
| ||||
KerA is a distributed message broker inspired by Apache Kafka developed by INRIA (Rennes) and University of Luxembourg. KerA focuses on load balancing, fault tolerance and fast networking using InfiniBand. Its implementation builds upon the RAMCloud system. KerA itself does not provide stream analytics but can be integrated with different stream processing system, e.g. Apache Flink. So far the integration is done using Apache Plasma allowing data exchange using shared memory between a KerA process and a Flink instance running on the same machine. The main objective of this thesis is to replace the current log-structured memory implementation in KerA by RocksDB. The integration interface in KerA for this thesis is the virtual log abstraction which will provide the remote replication for RocksDB. The vision (beyond this thesis) is to support different storage solutions depending on the workload characteristics, e.g. FASTER from Microsoft is an alternative to RocksDB. Another aspect is the potential tighter integration of KerA and backend stream systems. For example Flink is also supporting RocksDB for storing states of stateful operators which will make it natural to later share state directly between KerA and Flink using RocksDB (replacing the Apache Plasma interface which still implies copying data between two connected systems if data needs to be persistent. |
Panel | ||||
---|---|---|---|---|
| ||||
|
title | Benchmark for evaluating UCX Buffer Management |
---|
Panel | ||||
---|---|---|---|---|
| ||||
|
Panel | ||||
---|---|---|---|---|
| ||||
|
title | hhuOS in RUST |
---|
Status | ||||
---|---|---|---|---|
|
Panel | ||||
---|---|---|---|---|
| ||||
|
Panel | ||||
---|---|---|---|---|
| ||||
|
title | Automatic Code-Stripping for jextract |
---|
Panel | ||||
---|---|---|---|---|
| ||||
|
Panel | ||||
---|---|---|---|---|
| ||||
|
title | Multithreading Support für den Benchmark Observatory |
---|
Status | ||||
---|---|---|---|---|
|
Panel | ||||
---|---|---|---|---|
| ||||
|
Panel | ||||
---|---|---|---|---|
| ||||
|
Project JDFlight (Java Direct Flight) aims at providing ultra-fast networking for Java-based big-data applica?ons, which rely on Apache Arrow [1], a unified columnar inmemory data format. This shall be achieved by implementing a transport compatible with Apache Flight, based on UCX, providing Remote Direct Memory Access (RDMA) to Apache Arrow buffers using project Panama. |
title | DPI vs OpenUCX |
---|
Panel | ||||
---|---|---|---|---|
| ||||
|
Panel | ||||
---|---|---|---|---|
| ||||
|
title | OpenSHMEM on OpenUCX |
---|
Panel | ||||
---|---|---|---|---|
| ||||
|
Panel | ||||
---|---|---|---|---|
| ||||
SHMEM tutorialhttp:wwwarcher.ac.uk/training/course-material/2015/05/pgas_bristol/Spezifikation (Juni 2020): httpwwwopenshmemsitesitesdefaultsite_filesOpenSHMEM-1.5.pdf |
title | A High-Level API for Vectorized Operations on Primitive Arrays in Java |
---|
Status | ||||
---|---|---|---|---|
|
Hinweis | ||
---|---|---|
| ||
Für dieses Thema werden Kenntnisse im Bereich des Java Bytecodes sowie der Java Virtual Machine vorausgesetzt. |
Java bietet seit Version 16 die Möglichkeit Operationen auf primitiven Arrays zu vektorisieren. Aktuell werden einfache Operationen mit relativ viel Code implementiert, weswegen eine nutzerfreundlichere API wünschenswert ist. Ein vergleichbares Projekt, welches vektorisierte Operationen nutzerfreundlich bereitstellt, stellt numpy in der Sprache Python dar. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung einer ähnlichen API in Java, welche auf der bereits bestehenden Vector API aufbaut und somit plattformunabhängig nutzbar ist.
Die Klassen der Vector API befinden sich aktuell noch im "incubator" Status, welcher vergleichbar mit einem Beta-Test ist.
Panel | ||||
---|---|---|---|---|
| ||||