Storage-Engine-Vergleich für Time-Series-Daten eines Energieversorgers
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Baue Docker-Cluster, ingesiere 84 Mrd. Smart-Meter-Daten, führe 6 Queries aus und miss Latenzen. Du erhältst ein verifizierbares Zertifikat.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie vergleicht man TimescaleDB, ClickHouse und Apache Druid für 2,8 Mrd. tägliche Smart-Meter-Messwerte fair und mit reproduzierbaren Benchmarks?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Storage-Engine-Konzepte (LSM, Spaltenspeicher, Time-Partitioning) praktisch unterscheiden
- Faire Benchmarks über heterogene Systeme aufsetzen
- Operative Komplexität als gleichberechtigte Bewertungsdimension behandeln
- Storage-Kosten über mehrjährige Horizonte projizieren
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Advanced Database Systems
Master · Cs Se
Fit score: 1
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenBackend-Entwickler:in
Time-Series-Datenbank-Erfahrung mit echten Engine-Vergleichen ist eine seltene Spezialisierung — Energieversorger, IoT-Anbieter und Observability-Firmen suchen genau dieses Profil im DACH-Raum aktiv.
Dieses Projekt schärft
- time-series-databases
- clickhouse
- benchmarking
Data Scientist
Data Scientists, die mit IoT- und Telemetrie-Daten arbeiten, gewinnen massiv durch Verständnis der zugrundeliegenden Storage-Engine-Charakteristika.
Dieses Projekt schärft
- time-series-databases
- clickhouse
- storage-engines
Noch eine Sache