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Themen

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 ...
A hybrid framework for solving multi-objective scheduling problems

A hybrid framework for solving multi-objective scheduling problems

The proposed new technologies in the context of industry 4.0 challenge the current practices of scheduling in industry and their associated research in academia. The conventional optimization techniques that are employed for solving ...
Neues Mittelstand-Digital Zentrum Magdeburg unterstützt den Mittelstand bei der digitalen Transformation mit kostenfreien Formaten

Neues Mittelstand-Digital Zentrum Magdeburg unterstützt den Mittelstand bei der digitalen Transformation mit kostenfreien Formaten

Am 01. August 2022 eröffnet das neue Mittelstand-Digital Zentrum Magdeburg in der Experimentellen Fabrik. Die Förderung in Höhe von 5,5 Millionen Euro erfolgt über das Bundeministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Das neue Zentrum ...

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 ...
Management und Controlling von Data Science Projekten

Management und Controlling von Data Science Projekten

Data Science verfolgt das Ziel, mit Hilfe strukturierter Analysen Wissen aus Daten zu extrahieren, was u. a. verbesserte Leistungsfähigkeit für Unternehmen und anderweitige Organisationen verspricht (Martinez 2017). Beispielsweise ...

A formalized and evaluated Datamodel through ITIL v3 and ISO/IEC20000

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Anreizstrategien für systemintegrierte Unternehmenssimulationen

Anreizstrategien für systemintegrierte Unternehmenssimulationen

Unternehmen nutzen Szenario basierte Simulationen zum Durchspielen außergewöhnlicher Geschäftsvorfälle oder Notsituationen. Sie können damit ihre Mitarbeiter und Entscheider auf solche Situationen vorbereiten oder auch die Eignung ...
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 ...
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

Volk, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
Providing Clarity on Big Data: Discussing Its Definition and the Most Relevant Data Characteristics
Daase, C.; Staegemann, D. G.; Volk, M.; Turowski, K.
Addressing the Dichotomy of Theory and Practice in Design Science Research Methodologies
Staegemann, D. G.; Degenkolbe, R.; Weidner, S.; Häusler, Robert; Turowski, K.
Possible Application Scenarios for a German National Education Platform
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Jamous, N.; Turowski, K.
A Process Model for Test Driven Development in the Big Data Domain
Nahhas, A.; Pohl, M.; Turowski, K.
Comparative analysis of machine learning models for anomaly detection in manufacturing