Bereits zum 13. Mal traf sich die deutschsprachige Wirtschaftsinformatik-Community zur Internationalen Tagung Wirtschaftsinformatik (WI), welche vom 12. bis 15. Februar 2017 in St. Gallen (Schweiz) mit über 750 Teilnehmern stattfand. In 13 wissenschaftlichen Tracks wurden fast 100 ausgewählte Arbeiten präsentiert, welche das gesamte Anwendungs- und Methodenspektrum der deutschen Wirtschaftsinformatik abdecken. Beispielhaft seien hier Themen wie Digitalisierung, hybride Wertschöpfung, IT-Management, Wissensmanagement oder Analytics genannt.

Zum dritten Mal in Folge war das Very Large Business Applications Lab mit einem Forschungsbeitrag vertreten. Darin gingen die Autoren Dr. Sascha Bosse, Hendrik Müller und Professor Klaus Turowski der Frage nach, inwieweit sich das Verfügbarkeits- und Kapazitätsdesign für IT-Systeme integriert optimieren ließe. Dr. Sascha Bosse präsentierte die Ergebnisse der Untersuchung, die sich wie folgt zusammenfassen lassen:

Traditionell wird zunächst die Kapazität eines Systems für die geforderte Performance geplant („Sizing“) bevor z.B. Redundanzmechanismen definiert werden, um die Verfügbarkeitsanforderungen eines Systems zu erfüllen. Problematisch ist dabei, dass beim Vorgang des Sizings mögliche Ausfälle nicht berücksichtigt werden, also die spätere (reale) Performance des Systems überschätzt wird. Auf der anderen Seite versuchen Optimierungsansätze in der Verfügbarkeitsplanung die Wahrscheinlichkeit für Ausfälle zu minimieren. Dies resultiert in der Regel in eher konservativen Schätzwerten über die Systemqualität, so dass mögliche Kosteneinsparungen nicht identifiziert werden.

Durch die Nutzung so genannter Performability-Modelle (Kofferwort aus Performance und Availability) können diese Probleme adressiert werden. Dafür wurde im Rahmen des Forschungsvorhabens ein Simulationsmodell auf Basis von Petri-Netzen und Warteschlangenmodellen konstruiert, welches die Effekte von zusätzlicher Kapazität (aktive Redundanz) sowie passiv-redundanter Systeme auf die Performance und Verfügbarkeit eines Systems vorhersagen kann. Durch die Nutzung von Meta-Heuristiken wie genetischen Algorithmen können so die Kosten eines Systemdesigns unter Einhaltung von Anforderungen für Performance und Verfügbarkeit minimiert werden.

Die in dem Beitrag vorgestellten Experimente zeigen dabei, dass die integrierte Optimierung zu erheblichen Kosteneinsparungen führen kann ohne die Systemqualität negativ zu beeinflussen. In dem untersuchten Szenario eines SAP-Systems für Vertriebsaufgaben mit Integration zum Customer-Relationship-Management sowie Abrechnungs- und Produktionssystemen konnte dabei bis zu 30 % Einsparpotential von Anschaffungs- und Betriebskosten für drei Jahre Systembetrieb aufgezeigt werden.