Praktikum Datenmanagement und Datenanalyse am SCC: Difference between revisions
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Revision as of 10:56, 9 April 2019
Die unten gelisteten Themen können im Rahmen des Praktikums Datenmanagement und Datenanalyse am SCC bearbeitet werden. Detailliertere Informationen zum Praktikum finden Sie unter https://www.scc.kit.edu/personen/12890.php.
Für die Teilnahme am Praktikum ist eine vorherige Anmeldung erforderlich. Bitte schicken Sie eine kurze E-Mail mit Lebenslauf und Notenauszug an Nico.Schlitter@kit.edu. Die Einführungsveranstaltung findet am 24.04.2019 um 13.00 Uhr am Campus Süd Gebäude 20.21 in Raum 218 statt.
Die nachfolgende Themenliste wird bis zur Einführungsveranstaltung um weitere Themen ergänzt werden. Die Themen stammen aus unterschiedlichen, am SCC beheimateten Projekten:
- LHC GridComputing Karlsruhe http://www.gridka.de
- Smart Data Innovation Lab http://www.sdil.de
- Large Scale Data Facility (LSDF) https://www.scc.kit.edu/forschung/lsdf.php
- Virtuelle Forschungsumgebung für die Wasser- und Terrestrische Umweltforschung http://www.vforwater.de/
Themenliste:
- Migration eines RedMine Systems
- Monitoring the availability of firmware updates
- Analyse von Netzwerkpaketen im LHCONE Netzwerk mit Logstash/Elasticsearch/Kibana/Grafana
- Datareduction/Downsampling in InfluxDB
- Implementation of a Software Layer for the Control of Data Transfers to/from Magnetic Tape at GridKa
- Large-scale visualisation/analysis platform for climate data
- Standardisierte Metadaten für Virtuelle Forschungsumgebung
- Entwicklung eines Kommandozeilenwerkzeugs zur Überwachung von Speichersystemen
- Entwicklung eines Web-Portals zur Antragstellung und Verwaltung von Speicherprojekten
- Entwicklung eines Plugins zur Authentifizierung mittels OpenID Connect
- Erweiterung des WebDAV-Protokolls zur Ermöglichung von Third-Party Transfers in Apache
- Entwicklung einer SSH-Kommandozeilenumgebung mit eingeschränktem und frei konfigurierbarem Befehlssatz
- Entwicklung einer automatisierten Berichterstattung über archivierte Dateien und deren technische Metadaten
- Optimizing Python Code for Climate Research on HPC Systems
