Roß, P. J. (2017):

Datenanalyse und Visualisierung mit Hilfe des ELK-Stacks am Beispiel League of Legends

Die Analyse und Visualisierung großer Datenmengen ist eine schwierige Aufgabe. Der ELK-Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) bietet eine Möglichkeit, Daten zu sammeln, zu speichern und zu visualisieren. In dieser Arbeit werden die Eigenschaften und Funktionen des ELK-Stacks untersucht, um zu überprüfen, ob der ELK-Stack eine geeignete Lösung für die Problematik der Datenanalyse und Visualisierung darstellt. Dies geschieht durch die Umsetzung eines Versuchsaufbaus, bei dem der ELK-Stack verwendet wird. Dabei werden Daten aus dem Videospiel League of Legends genutzt, da diese durch ihre Struktur, Verfügbarkeit und Analysierbarkeit als Anwendungsbeispiel zur Datenanalyse und Visualisierung geeignet sind. Vor der Umsetzung werden zunächst die Grundlagen der einzelnen Komponenten des ELK-Stacks und der Datenquelle (Riot API) vermittelt. Jeder der drei Bestandteile besitzt eine andere Aufgabe. Logstash ist dafür zuständig, Daten aus einer Quelle auszulesen, aufzubereiten und anschließend an Elasticsearch weiterzuleiten. Elasticsearch ermöglicht die verteilte Speicherung der Daten und stellt eine Such- und Analytikmaschine bereit, die von Kibana genutzt wird, um die Erstellung von Visualisierungen und Kennzahlen zu ermöglichen. Mithilfe eines entworfenen Anforderungskataloges wird der Versuchsaufbau praktisch umgesetzt, indem die einzelnen Komponenten des ELK-Stacks implementiert werden. Die Evaluation der Ergebnisse führt zu dem Schluss, dass der ELK-Stack eine grundsätzlich geeignete Methodik zur Analyse und Visualisierung von Daten bietet, die allerdings bei Aspekten wie der Entwicklung eigener Visualisierungen noch verbessert werden kann.

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