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Themen

VLBA Lab auf der BIS 2014

VLBA Lab auf der BIS 2014

Das VLBA Lab war auf der diesjährigen 17. International Conference on Business Information Systems (BIS) in Lanarca, Zypern, vom 22. bis 23. Mai vertreten. Bastian Kurbjuhn präsentierte den Beitrag von Christian Schulz und Klaus ...
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 ...
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 ...
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 ...

Kompatibilitätseigenschaften von Big Data Technologien und deren Ausprägungen (MA, WTP).

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 ...

[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 ...

Optimierung der Aufwandschätzung des Geschäftsbereiches Entwicklung der Volkswagen R GmbH

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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 ...
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

Alwadi, Ahmad; Nahhas, Abdulrahman; Turowski, K.
Hybrid Approach for Solving Multi-Objective Hybrid Flow Shop Scheduling Problems with Family Setup Times
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Haertel, Christian; Pohl, M.; Daase, C.; Turowski, K.
A Literature Review on the Challenges of Applying Test-Driven Development in Software Engineering
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Turowski, K.
Exploring the Test Driven Development of a Fraud Detection Application using the Google Cloud Platform
Nahhas, A.; Pohl, M.; Turowski, K.
Comparative analysis of machine learning models for anomaly detection in manufacturing
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