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2022 | OriginalPaper | Chapter

13. Anwendungsbeispiel: Cloud Web Services

Author : Daniel Franzmann

Published in: Data Science - Best Practices mit Python

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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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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Footnotes
1
Eine Sentiment-Analyse beschreibt die Textauswertung mit dem Ziel, die Stimmung bzw. geäußerte Haltung (positiv oder negativ) zu detektieren.
 
2
Siehe: https://​aws.​amazon.​com/​de, zuletzt abgerufen am 1. September 2020.
 
3
Siehe: https://​aws.​amazon.​com/​de/​console, zuletzt abgerufen am 1. September 2020.
 
4
Siehe: https://​accounts.​google.​com, zuletzt abgerufen am 1. September 2020.
 
5
Siehe: https://​console.​cloud.​google.​com, zuletzt abgerufen am 1. September 2020.
 
6
Siehe: https://​filezilla-project.​org, zuletzt abgerufen am 1. September 2020.
 
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
Siehe: https://​notepad-plus-plus.​org, zuletzt abgerufen am 10. September 2020.
 
Metadata
Title
Anwendungsbeispiel: Cloud Web Services
Author
Daniel Franzmann
Copyright Year
2022
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-33460-4_13

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