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Themen

Beitrag "Analyzing the Effects of Load Distribution Algorithms on Energy Consumption of Servers in Cloud Data Centers" auf der WI2015

Beitrag "Analyzing the Effects of Load Distribution Algorithms on Energy Consumption of Servers in Cloud Data Centers" auf der WI2015

Energiekosten sind in Rechenzentren seit Jahren für einen signifikanten Anteil der Betriebskosten verantwortlich. Mit dem Aufkommen von Cloud Computing entstehen immer größere Rechenzentren, die dabei trotz effizienterer Hardware immer ...
VLBA Lab auf der CLOSER 2018 & IoTBDS 2018 (Madeira, Portugal)

VLBA Lab auf der CLOSER 2018 & IoTBDS 2018 (Madeira, Portugal)

In diesem Jahr fand vom 19.03. bis 21.03.2018 auf Madeira (Portugal) zum 8. Mal die International Conference on Cloud Computing and Service Sciences (CLOSER), zum 3. Mal zusammen mit der International Conference on Internet of Things, Big Data ...

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 ...
Abwägung der Verfügbarkeit und Kosten von IT-Services

Abwägung der Verfügbarkeit und Kosten von IT-Services

Um Transparenz bzw. Kontrollmöglichkeiten für intern oder extern bereitgestellte IT-Services zu schaffen, werden so genannte „Service Level Agreements“ (SLA) zwischen Dienstleister und Auftraggeber vereinbart. Neben weiteren Angaben ...
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 ...

Bestimmung und Untersuchung von Dateneigenschaften (BA, MA, WIP)

Seit Beginn dieses Jahrzehnts hat sich Big Data als eine vielversprechende Möglichkeit erwiesen um datenintensive Projekte und Anwendung zu entwickeln, die noch vor wenigen Jahren unmöglich erschienen. Unter Verwendung neuartiger Technologien ...

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 ...
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 ...
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 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

Pohl, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
The performance benefit of data analytics applications
Staegemann, D. G.; Degenkolbe, R.; Weidner, S.; Häusler, Robert; Turowski, K.
Possible Application Scenarios for a German National Education Platform
Nahhas, A.; Pohl, M.; Turowski, K.
Comparative analysis of machine learning models for anomaly detection in manufacturing
Volk, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
Reliability Estimation of a Smart Metering Architecture using a Monte Carlo Simulation -
Müller, Hendrik; Nahhas, Abdulrahman; Bosse, S.; Turowski, K.
Addressing IT Capacity Management Concerns Using Machine Learning Techniques