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Themen

Otto’s vernetzte Bolzenfabrik zeigt neue Anwendungsszenarien

Das Industrie 4.0-Modell „Otto´s vernetzte Bolzenfabrik“ wurde zur Langen Nacht der Wissenschaft 2019 mit neuen Anwendungsszenarien gezeigt. Im Produktionsmonitoring wird nun auch das Büro mit gleichlaufenden Daten der Fabrik-Instanzen ...
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 ...
Otto´s vernetzte Bolzenfabrik-Premiere einer Industrie 4.0-Modellfabrik

Otto´s vernetzte Bolzenfabrik-Premiere einer Industrie 4.0-Modellfabrik

Zur Langen Nacht der Wissenschaft am 02. Juni 2018 wurde „Otto´s vernetzte Bolzenfabrik“ erstmals der Öffentlichkeit vorgestellt. Sie ist als Demonstrator für Produktionsplanung und –monitoring im Rahmen ...
VLBA Lab auf der CLOSER 2018 & IoTBDS 2018 (Madeira, Portugal)

VLBA Lab auf der CLOSER 2018 & IoTBDS 2018 (Madeira, Portugal)

In diesem Jahr fand vom 19.03. bis 21.03.2018 auf Madeira (Portugal) zum 8. Mal die International Conference on Cloud Computing and Service Sciences (CLOSER), zum 3. Mal zusammen mit der International Conference on Internet of Things, Big Data ...

Blockchain Technology Framework (BA, MA)

Blockchain-Technologie (BT) ist nach bekannten Anwendungsszenarien als Kryptowährung und Smart Contract mittlerweile auch für verteilte Applikationen eine interessante Grundlage. Im Rahmen von bisherigen Untersuchungen wurde bekannte BT ...

Bestimmung und Untersuchung von Dateneigenschaften (BA, MA, WIP)

Seit Beginn dieses Jahrzehnts hat sich Big Data als eine vielversprechende Möglichkeit erwiesen um datenintensive Projekte und Anwendung zu entwickeln, die noch vor wenigen Jahren unmöglich erschienen. Unter Verwendung neuartiger Technologien ...

Kompatibilitätseigenschaften von Big Data Technologien und deren Ausprägungen

Seit Beginn dieses Jahrzehnts hat sich Big Data als eine vielversprechende Möglichkeit erwiesen um datenintensive Projekte und Anwendung zu entwickeln, die noch vor wenigen Jahren unmöglich erschienen. Unter Verwendung neuartiger Technologien ...
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 ...
IT Infrastructure Modeling Language

IT Infrastructure Modeling Language

Einleitung Für die Software-Entwicklung existieren verschiedene grafische Modellierungssprachen für unterschiedliche Anwendungsgebiete. So können z. B. Prozesse mittels ereignisgesteuerten Prozessketten (EPKs) abgebildet werden oder ...
Cloud Very Large Business Applications Operation

Cloud Very Large Business Applications Operation

Cloud Computing ist derzeit ein in der Literatur wie auch in der Praxis vielseitig diskutiertes Thema. Die Etablierung von Cloud Computing bringt dabei zahlreiche Chancen mit sich, gleichzeitig stehen aber insbesondere die Betreiber von ...

Publikationen

Pohl, M.; Staegemann, D. G.; Haertel, Christian; Nahhas, Abdulrahman; Turowski, K.
Migration Patterns for Applications in Cloud Computing Environments
Volk, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.; Pohl, M.
Facilitating the Decentralisation of Software Development Projects from a Project Management Perspective: A Literature Review -
Daase, C.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.; Volk, M.
Following the Digital Thread - A Cloud-Based Observation
Daase, C.; Staegemann, D. G.; Volk, M.; Turowski, K.
Addressing the Dichotomy of Theory and Practice in Design Science Research Methodologies
Müller, Hendrik; Nahhas, Abdulrahman; Bosse, S.; Turowski, K.
Addressing IT Capacity Management Concerns Using Machine Learning Techniques