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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 ...
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 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 ...
Workshops - Industrie 4.0 - Integration und Anwendungen

Workshops - Industrie 4.0 - Integration und Anwendungen

Im Rahmen des Projektes "Mittelstand-Digital-Zentrum Magdeburg" finden ab September 2023 wieder Workshops im Rahmen unserer Blended-Learning Staffel "Industrie 4.0 - Integration und Anwendungen" statt. Die Teilnehmer können ...

Ermittlung und Beschreibung von Operationen im Kontext von datenintensiven Projekten (BA, MA, WIP, WTP)

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 ...

Kompatibilitätseigenschaften von Big Data Technologien und deren Ausprägungen

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 ...

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 ...
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 ...
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 ...

Publikationen

Alwadi, Ahmad; Kharitonov, Andrey; Nahhas, Abdulrahman; Turowski, K.
Hybrid Approach for Solving Multi-Objective Hybrid Flow Shop Scheduling Problems with Family Setup Times
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Turowski, K.
Investigating the incorporation of big data in management information systems
Volk, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
Facing Big Data System Architecture Deployments: Towards an Automated Approach Using Container Technologies for Rapid Prototyping
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
Pohl, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
The performance benefit of data analytics applications