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Dr.-Ing. Hendrik Müller

Dr.-Ing. Hendrik Müller
Tätigkeitsbezeichnung:
Assoziierter Wissenschaftler
Organisation:
F-Lab, VLBA Lab
Telefon:
0391-67-54844
Büro:
Gebäude 58, Raum 630

Curriculum Vitae

Hendrik Müller studierte Wirtschaftsinformatik an der Brandenburg University of Applied Sciences, der University of the West of Scotland und der Universidad Politécnica de Valencia. Nachdem er 2010 den Bachelorstudiengang als bester Absolvent des Jahrgangs beendete, baute Herr Müller das Studium der Wirtschaftsinformatik mit dem Masterstudiengang Information Process Management aus und wurde als Preisträger im Rahmen des Student Excellence Day geehrt. Während des Studiums sammelte er praktische Erfahrungen im Datenbanken- und SAP Consulting bei der EMC Deutschland GmbH und forschte innerhalb eines BMBF-geförderten Projektes zur Planung und Optimierung wandlungsfähiger globaler Wertschöpfungsnetzwerke. Darüber hinaus ist Herr Müller Gewinner des Innovationspreises der Brandenburg University of Applied Science und war als Trainer für das SAP University Alliances Programm tätig. Seit 2013 ist er wissenschaftlicher Mitarbeiter im Fujitsu IS Lab und beschäftigt sich dort mit der Konzeption und dem Aufbau eines effizienten Betriebskonzeptes für In-Memory Datenbanken in heterogenen Systemlandschaften.

Neuigkeiten

MRCC and Fujitsu Optimize Data Centers using Fujitsu's Digital Annealer

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MRCC auf der 15th International Conference on Signal Image Technology & Internet based Systems

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Fujitsu Lab Magdeburg im Expert Talk

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Fujitsu Lab Magdeburg mit Keynote auf AI4U-Konferenz

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Fujitsu Lab Magdeburg automatisiert Aktivitäten im Kapazitätsmanagement

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Fujitsu Lab Magdeburg auf dem Fujitsu Forum 2015

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Success Story des Fujitsu Lab Magdeburg – Forschungsengagement verlängert

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VLBA Lab auf dem HPI Cloud Symposium

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Fujitsu erforscht den Betrieb hochleistungsfähiger In-Memory Computertechnologie an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg

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Wissenschaftliche Artikel

2022
Müller, H.; Kharitonov, A.; Nahhas, A.; Bosse, S.; Turowski, K.
Addressing IT Capacity Management Concerns Using Machine Learning Techniques
In: SN Computer Science - Singapore: Springer Singapore, Bd. 3 (Hrsg.): Addressing IT Capacity Management Concerns Using Machine Learning Techniques; 1-15; SN Computer Science - Singapore: Springer Singapore, Bd. 3; Singapore; 2022;
2019
Faustmann, A.; Geringer, A.; Müller, H.; Siegling, A.; Wegener, B.
SAP HANA Datenbankadministration
ISBN: 978-3-8362-6850-9; Rheinwerk Verlag (SAP PRESS); Bonn; 2019;
Müller, H.; Bosse, S.; Turowski, K.
On the Utility of Machine Learning for Service Capacity Management of Enterprise Applications
In: Proceedings of the 15th International Conference on Signal-Image Technology & Internet-Based Systems; 2019;
Müller, H.
Multi-Dimensional Server Consolidation for Commercial O?-the-Shelf Enterprise Applications Using Shared Performance Counters
2019;