Simulations- und Messergebnisse von Klimamodellen umfassen heutzutage oftmals große Datenmengen, die beispielsweise in NetCDF-Dateien als spezielle Datenstrukturen abgelegt werden können. Die Analyse dieser Messergebnisse benötigt meist komplexe und leistungsstarke Systeme, die es dem Nutzer ermöglichen, die Datenmenge an Simulationsergebnissen beispielsweise in tabellarischer Form oder durch grafische Repräsentation anschaulich darzustellen. Moderne Cloud-Systeme bieten dem Nutzer die Möglichkeit, Ergebnisse zu speichern und beispielsweise über das Internet weltweit verfügbar zu machen. Dieses Verfahren hat allerdings auch den Nachteil, dass dazu erst die gesamte Ergebnisdatei aus dem Cloud-System angefordert werden muss, bevor sie analysiert werden kann. Diese Arbeit befasst sich mit der Untersuchung eines alternativen Ansatzes, bei dem es für den Nutzer möglich sein soll, über eine Webanwendung erste Analysen auf serverseitig ausgeführten Werkzeugen durchzuführen, deren Ergebnisse dann im Webbrowser veranschaulicht werden können. Basis dieser ReDaVis (Remote Data Visualizer) genannten Anwendung bilden die Softwaresysteme OpenCPU und h5serv. Die Voranalysen arbeiten auf kleinen Teilmengen der Daten. Sie sollen Aufschluss darüber geben, ob detailliertere Analysen auf dem Gesamtdatensatz lohnenswert sind. Es soll untersucht werden, inwiefern vorhandene Tools diesen Ansatz bereits umsetzen können. Einige dieser Komponenten werden dann verwendet und durch eigene Komponenten ergänzt, um einen Software-Prototyp des vorgestellten Ansatzes entwickeln zu können. Dazu werden zunächst theoretische Grundlagen genauer erläutert, die dann dazu verwendet werden, die eingesetzten Komponenten als Webanwendung zusammenfassen zu können. Die Anwendung unterstützt neben Visualisierungstechniken zur grafischen Repräsentation der Datensätze auch die Möglichkeit, verschiedene aufeinanderfolgende Funktionen in Form einer Pipeline auf einen Datensatz anzuwenden. Es wird gezeigt, inwiefern die unterschiedlichen Konstellationen an Komponenten zusammenarbeiten können oder durch Einschränkungen auf Software- und Hardwareebene ungeeignet sind beziehungsweise mit Blick auf heute weit verbreitete Alternativen nicht leistungsfähig genug arbeiten.

@mastersthesis{UVIAUVIBFR16,
	author	 = {Sebastian Rothe},
	title	 = {{Untersuchung von Interaktiven Analyse- und Visualisierungsumgebungen im Browser für
			NetCDF-Daten}},
	advisors	 = {Julian Kunkel},
	year	 = {2016},
	month	 = {07},
	school	 = {Universität Hamburg},
	howpublished	 = {{Online \url{https://wr.informatik.uni-hamburg.de/_media/research:theses:sebastian_rothe_untersuchung_von_interaktiven_analyse_und_visualisierungsumgebungen_im_browser_fuer_netcdf_daten.pdf}}},
	type	 = {Master's Thesis},
	abstract	 = {Simulations- und Messergebnisse von Klimamodellen umfassen heutzutage oftmals große
			Datenmengen, die beispielsweise in NetCDF-Dateien als spezielle Datenstrukturen abgelegt
			werden können. Die Analyse dieser Messergebnisse benötigt meist komplexe und leistungsstarke
			Systeme, die es dem Nutzer ermöglichen, die Datenmenge an Simulationsergebnissen
			beispielsweise in tabellarischer Form oder durch grafische Repräsentation anschaulich
			darzustellen. Moderne Cloud-Systeme bieten dem Nutzer die Möglichkeit, Ergebnisse zu speichern
			und beispielsweise über das Internet weltweit verfügbar zu machen. Dieses Verfahren hat
			allerdings auch den Nachteil, dass dazu erst die gesamte Ergebnisdatei aus dem Cloud-System
			angefordert werden muss, bevor sie analysiert werden kann. Diese Arbeit befasst sich mit der
			Untersuchung eines alternativen Ansatzes, bei dem es für den Nutzer möglich sein soll, über
			eine Webanwendung erste Analysen auf serverseitig ausgeführten Werkzeugen durchzuführen, deren
			Ergebnisse dann im Webbrowser veranschaulicht werden können. Basis dieser ReDaVis (Remote Data
			Visualizer) genannten Anwendung bilden die Softwaresysteme OpenCPU und h5serv. Die Voranalysen
			arbeiten auf kleinen Teilmengen der Daten. Sie sollen Aufschluss darüber geben, ob
			detailliertere Analysen auf dem Gesamtdatensatz lohnenswert sind. Es soll untersucht werden,
			inwiefern vorhandene Tools diesen Ansatz bereits umsetzen können. Einige dieser Komponenten
			werden dann verwendet und durch eigene Komponenten ergänzt, um einen Software-Prototyp des
			vorgestellten Ansatzes entwickeln zu können. Dazu werden zunächst theoretische Grundlagen
			genauer erläutert, die dann dazu verwendet werden, die eingesetzten Komponenten als
			Webanwendung zusammenfassen zu können. Die Anwendung unterstützt neben
			Visualisierungstechniken zur grafischen Repräsentation der Datensätze auch die Möglichkeit,
			verschiedene aufeinanderfolgende Funktionen in Form einer Pipeline auf einen Datensatz
			anzuwenden. Es wird gezeigt, inwiefern die unterschiedlichen Konstellationen an Komponenten
			zusammenarbeiten können oder durch Einschränkungen auf Software- und Hardwareebene ungeeignet
			sind beziehungsweise mit Blick auf heute weit verbreitete Alternativen nicht leistungsfähig
			genug arbeiten.},
}