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Themen

Optimierung des Kommunikationsflusses innerhalb von Workflow-gestützten Prozessen im Kontext von SAP Technologien

Optimierung des Kommunikationsflusses innerhalb von Workflow-gestützten Prozessen im Kontext von SAP Technologien

Viele Unternehmen legen einen großen Fokus auf die Verwaltung und Optimierung von Prozessabläufen. Das Ziel ist meist, Kosten zu senken, um sich gegenüber der Konkurrenz Vorteile zu verschaffen. Deswegen werden zur Optimierung von ...

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 ...
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 ...

Scalable Shop System for Multi-Tenant ERP (SoPro, WTP)

Das Ziel dieses Projektes ist die Modellierung und Implementierung eines skalierbaren Webshop-System (z.B. Magento, Shopware) für den Betrieb als Cloud-Service-Lösung. Dazu sollen Szenarien skizziert werden, die eine horizontale als auch ...

DevOps with SAP HANA (MA,WIP)

In-memory databases imply high potential in the development of business applications. The usage of SAP HANA as a representative for in-memory database seems to be limited to S/4 HANA or SAP Cloud Platform. However, the distribution of SAP HANA as ...
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 ...
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 ...

Publikationen

Kharitonov, Andrey; Nahhas, A.; Pohl, M.; Turowski, K.
Comparative analysis of machine learning models for anomaly detection in manufacturing
Volk, M.; Staegemann, D. G.; Bischoff, D.; Turowski, K.
Applying Multi-Criteria Decision-Making for the Selection of Big Data Technologies
Shakir, A.; Staegemann, D. G.; Volk, M.; Jamous, N.; Turowski, K.
Towards a Concept for Building a Big Data Architecture with Microservices
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Saxena, A.; Pohl, M.; Nahhas, Abdulrahman; Häusler, R.; Abdallah, M.; Bosse, S.; Jamous, N.; Turowski, K.
Challenges in Data Acquisition and Management in Big Data Environments
Nahhas, Abdulrahman; Krist, Marco; Turowski, K.
An adaptive scheduling framework for solving multi-objective hybrid flow shop scheduling problems