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Anwendungsbeispiel: Cloud Web Services

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Data Science

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Zusammenfassung

Cloud Computing und speziell Cloud-basierte Webservices sind für Unternehmen und Privatpersonen eine wartungsfreundliche und kostensparende Alternative zu komplexen und teuren Server-Hosting-Projekten. Praktisch alle großen Technologiekonzerne wie Microsoft, Google oder Amazon haben in den letzten Jahren solche Cloud-Computing-Dienste gegründet, wobei die Amazon Web Services (AWS) aktuell den Marktführer darstellen. AWS umfasst (Stand September 2020) mehr als 175 Dienste, die von Endkunden im Pay-as-you-go-Verfahren genutzt werden können. Am bekanntesten sind hierbei die Amazon-Elastic-Compute-Cloud (EC2)-Instanzen. Hierbei handelt es sich um skalierbare und von Amazon gewartete Server. Zudem gibt es noch den Simple Storage Service (S3) von Amazon. Dabei handelt es sich um eine Cloud-basierte Lösung zur Datenspeicherung. Das folgende Kapitel demonstriert, wie mit einfachen Mitteln und für Neukunden völlig kostenlos, eine EC2-Instanz gestartet wird, um einen in Python geschriebenen Web Crawler zum täglichen Extrahieren vonYouTube-Kommentaren zu nutzen. Hierbei werden z. B. die Kommentare von YouTube-Videos mit Bezug auf den SARS-CoV2-Virus extrahiert und selbige in einem zweiten Schritt mit Natural Language Processing ausgewertet und die Ergebnisse durch Graphen und Word Clouds visualisiert.

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Notes

  1. 1.

    Eine Sentiment-Analyse beschreibt die Textauswertung mit dem Ziel, die Stimmung bzw. geäußerte Haltung (positiv oder negativ) zu detektieren.

  2. 2.

    Siehe: https://aws.amazon.com/de, zuletzt abgerufen am 1. September 2020.

  3. 3.

    Siehe: https://aws.amazon.com/de/console, zuletzt abgerufen am 1. September 2020.

  4. 4.

    Siehe: https://accounts.google.com, zuletzt abgerufen am 1. September 2020.

  5. 5.

    Siehe: https://console.cloud.google.com, zuletzt abgerufen am 1. September 2020.

  6. 6.

    Siehe: https://filezilla-project.org, zuletzt abgerufen am 1. September 2020.

  7. 7.

    Natürlich ist diese Art der Teilung in zwei Gruppen sehr ungenau. Normalerweise würden Supervised-Learning- oder Topic-Modeling-Techniken genutzt werden, um die Kommentare von Verschwörungsmystikern zu kennzeichnen. Dies überstiege aber den Umfang dieses Fallbeispiels, das den Fokus auf AWS setzt.

  8. 8.

    Siehe: https://notepad-plus-plus.org, zuletzt abgerufen am 10. September 2020.

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Authors and Affiliations

  1. Frankfurt am Main, Deutschland

    Daniel Franzmann

Authors
  1. Daniel Franzmann
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Editors and Affiliations

  1. Frankfurt am Main, Hessen, Deutschland

    Benjamin M. Abdel-Karim

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Franzmann, D. (2022). Anwendungsbeispiel: Cloud Web Services. In: Abdel-Karim, B.M. (eds) Data Science. Springer Vieweg, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-33460-4_13

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