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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 ...
Toward Adaptive Manufacturing: Scheduling problems in the Context of Industry 4.0.

Toward Adaptive Manufacturing: Scheduling problems in the Context of Industry 4.0.

Adaptive Fertigung und Cyber-Physische Systeme (CPS) haben sich in den letzten Jahren als Hauptthemen in Wissenschaft und Industrie herausgestellt, da aktuell Projekte auf Regierungsebene gestartet wurden, um Innovationen unter ...
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 ...

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 ...

Trading App (SoPro)

Das Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung einer React-App für den Handel von Finanzprodukten. Es sollen sowohl Grundfunktionalitäten zu Übersichten (Konto, Orderbuch, Depot), Ordermasken als auch verschiedene Kalkulatoren und ...

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 ...

Werkzeug-Einlagerungshelfer (BA, SoPro, WTP)

Kontakt Peter Schreiber, peter.schreiber@ovgu.de (in Kooperation mit der IFR Engineering GmbH Magdeburg.) Anforderungen - Sprachkenntnisse: Deutsch, Englisch - Erste Programmiererfahrungen (C#, JavaScript, HTML, SQL) ...
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 ...
Very Large Business Applications Serious Games

Very Large Business Applications Serious Games

Enterprise-Resource-Planning-Systeme (ERP-Systeme) bilden in vielen Unternehmen die Grundlage für die Informationsverarbeitung und tragen somit entscheidend zum Unternehmenserfolg bei. Es muss jedoch gewährleistet werden, dass ...
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 ...

Publikationen

Staegemann, D. G.; Volk, M.; Pohl, M.; Häusler, Robert; Nahhas, Abdulrahman; Abdallah, M.; Turowski, K.
A Preliminary Overwiew of the Situation in Big Data Testing
Jamous, N.; Garttan, G.; Staegemann, D. G.; Volk, M.
Hybrid Project Management Methods Efficiency in IT Projects
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Lautenschläger, E.; Pohl, M.; Abdallah, M.; Turowski, K.
Applying Test Driven Development in the Big Data Domain-Lessons From the Literature
Nahhas, Abdulrahman; Krist, Marco; Turowski, K.
An adaptive scheduling framework for solving multi-objective hybrid flow shop scheduling problems
Cheyyanda, Jahnavi Thimmaiah; Nahhas, Abdulrahman; Turowski, K.
An adaptive scheduling framework for the dynamic virtual machines placement to reduce energy consumption in cloud data centers