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 gleichsam traditionell etabliert haben, tragen dabei die meiste Last und stellen Betreiber von Rechenzentren aufgrund der Heterogenität von Systemlandschaften und Computersystemen vor große Herausforderungen, die verbunden mit anhaltend hohem Wachstum zu enormen Kosten in Verwaltung und Betrieb führen.

Das Dissertationsvorhaben untersucht, wie der Betrieb von Rechenzentren mittels Virtual-, Adaptive- und Grid Computing verbessert werden kann. Diese im Massenbetrieb immer noch neuen Computing-Bereiche werden definiert und auf mögliche Einsatzbereiche im Rechenzentrum untersucht. Hierfür wird ein Gestaltungs- und Architekturmodell entwickelt, das zeigen soll, wie sich der Kapazitätsbedarf für IT-Infrastruktur im Rechenzentrum durch den Einsatz dieser Techniken effizienter gestalten lässt. Die These lautet, dass ein verminderter Einsatz von Infrastrukturressourcen möglich ist. Voraussetzung ist die Ermittlung der tatsächlich benötigten Kapazität.

Zur Analyse des Kapazitätsbedarfs werden am Fallbeispiel SAP empirische Daten aus Serverlandschaften eines Rechenzentrums im traditionellen Betrieb erfasst. Diese Daten dienen der Entwicklung des Modells zur Kapazitätsermittlung für den konsolidierten Infrastruktur-Betrieb und der Überprüfung der These.