Deutschenglish

Themen

Beitrag "Analyzing the Effects of Load Distribution Algorithms on Energy Consumption of Servers in Cloud Data Centers" auf der WI2015

Beitrag "Analyzing the Effects of Load Distribution Algorithms on Energy Consumption of Servers in Cloud Data Centers" auf der WI2015

Energiekosten sind in Rechenzentren seit Jahren für einen signifikanten Anteil der Betriebskosten verantwortlich. Mit dem Aufkommen von Cloud Computing entstehen immer größere Rechenzentren, die dabei trotz effizienterer Hardware immer ...
VLBA Lab auf dem HPI Cloud Symposium

VLBA Lab auf dem HPI Cloud Symposium

Auf dem Symposium "Operating the Cloud" vom Hasso-Plattner-Institut in Potsdam wurde am 28.10.2014 der Betrieb von Clouds aus der Sicht der Wissenschaft sowie der Industrie diskutiert. Neben Praxisberichten von EMC², HP, Fujitsu und SAP war ...

Blended Learning

Am 10. September startete unser Blended Learning Workshop „Industrie 4.0 – Integration und Anwendungen“ – ein Format das Präsenzworkshops und E-Learning-Sessions miteinander kombiniert. Über mehrere Wochen und Sitzungen ...
An adaptive scheduling framework for the dynamic virtual machines placement to reduce energy consumption in cloud data centers

An adaptive scheduling framework for the dynamic virtual machines placement to reduce energy consumption in cloud data centers

Optimized (multi-) Cloud Scenarios and Operations – Preliminary Results. The future vision of IT-industry is shifting toward a utility-based offering of on-demand computational power. However, the massive expansions of IT-system landscapes ...

Change-Management mit dem Fokus auf Upgrade-Projekte

Dieses Projekt beschäftigt sich im Bereich Change Management mit Upgrade-Projekten. Das Augenmerk liegt hier speziell auf dem Prozess von Versions-Upgrades von Standardsoftware, welche mittels Customzing-Maßnahmen an die Anforderungen des ...

Entwicklung von Modellen zur Antwortzeitvorhersage von Transaktionen betrieblicher Standardsoftware am Beispiel von SAP ERP

...
Auslastungsprognose für Hotels mit maschinellem Lernen

Auslastungsprognose für Hotels mit maschinellem Lernen

Die Vorhersage der täglichen Belegung ist für das Revenue Management in einem Hotel sehr wichtig. Dies kann herausfordert sein, da Belegungswerte stark schwanken können. In einer Untersuchung wurde versucht, Prognosen für sechzehn Hotels in ...
IT-Infrastructure-Management

IT-Infrastructure-Management

In vielen Firmenumgebungen und wissenschaftlichen Einrichtungen läuft heutzutage eine Vielzahl unterschiedlicher IT-Applikationen auf einer Vielzahl von Computersystemen. Rechnersysteme auf Client-/Server-Architektur, die sich inzwischen ...
Vorhersage der Verfügbarkeit eines In-Memory-Computing-Clusters

Vorhersage der Verfügbarkeit eines In-Memory-Computing-Clusters

In Zusammenarbeit mit dem Hasso-Plattner-Institut in Potsdam und Industriepartnern wie zum Beispiel SAP, HP und Fujitsu wurde 2014 im Rahmen des Future SOC Labs ein Projekt am VLBA Lab in Magdeburg durchgeführt. Im Rahmen dieses Projektes wurde ...
Vorhersage nicht-funktionaler Eigenschaften von IT-Services

Vorhersage nicht-funktionaler Eigenschaften von IT-Services

Die Service-Orientierung der IT gewinnt weiter an Bedeutung, nicht zuletzt durch das Konzept des Cloud Computings. Sie unterstützt die Commoditisierung der IT und erhöht die Transparenz für die Kunden. Für die Anbieter solcher Services besteht ...

Publikationen

Daase, C.; Staegemann, D. G.; Volk, M.; Turowski, K.
Addressing the Dichotomy of Theory and Practice in Design Science Research Methodologies
Lodhi, A.; Saake, G.; Turowski, K.
Empirical Evaluation of BPMN Extension Language
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Turowski, K.
Implementing Test Driven Development in the Big Data Domain: A Movie Recommendation System as an Exemplary Case
Volk, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.; Pohl, M.
Facilitating the Decentralisation of Software Development Projects from a Project Management Perspective: A Literature Review -
Nahhas, A.; Pohl, M.; Turowski, K.
Comparative analysis of machine learning models for anomaly detection in manufacturing