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Themen

Blended Learning

Am 10. September startete unser Blended Learning Workshop „Industrie 4.0 – Integration und Anwendungen“ – ein Format das Präsenzworkshops und E-Learning-Sessions miteinander kombiniert. Über mehrere Wochen und Sitzungen ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...

[Long-term] Thesis during internship (Data Science, Machine Learning, AI, Big Data) (BA,MA)

If you are a student who is currently doing an internship in a company or who is planning to do so in the near future, and are planning a thesis to accompany your internship, you can contact us. We take over the supervision from a university ...

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 ...
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 ...
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-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 ...

Publikationen

Haertel, Christian; Pohl, M.; Nahhas, Abdulrahman; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
Toward A Lifecycle for Data Science: A Literature Review of Data Science Process Models
Volk, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
Reliability Estimation of a Smart Metering Architecture using a Monte Carlo Simulation -
Pohl, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
The performance benefit of data analytics applications
Volk, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
Facing Big Data System Architecture Deployments: Towards an Automated Approach Using Container Technologies for Rapid Prototyping
Volk, M.; Staegemann, D. G.; Saxena, A.; Hintsch, Johannes; Jamous, N.; Turowski, K.
Lowering Big Data Project Barriers: Identifying System Architecture Templates for Standard Use Cases in Big Data