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

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

Fujitsu ist der führende japanische Anbieter von Informations- und IKT-basierten Geschäftslösungen und bietet eine breite Palette an Technologieprodukten, -lösungen und –Dienstleistungen. Mit über 170.000 Mitarbeitern betreut das ...

15. Internationaler Kongress für Wirtschaftsinformatik – Potsdam

Unter dem Motto „Changing Landscapes - Shaping Digital Transformation and its Impact“ findet vom 09.03-11.03.2020 in Potsdam zum bereits 15. Mal der internationale Kongress für Wirtschaftsinformatik statt. In diesem Jahr ist das MRCC dabei ...

Creation of a Framework and a Corresponding Tool Enabling the Test-Driven Development of Locally Developed Microservices in Docker

Microservice-Architekturen haben sich als Gegenentwurf zu herkömmlichen monolithischen Anwendungen herausgebildet. Während Monolithen als einzelne lauffähige Applikationen eingesetzt werden, deren Module die Ressourcen des zugrunde ...

Optimierung der Aufwandschätzung des Geschäftsbereiches Entwicklung der Volkswagen R GmbH

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Change-Management mit dem Fokus auf Upgrade-Projekte

Dieses Projekt beschäftigt sich im Bereich Change Management mit Upgrade-Projekten. Das Augenmerk liegt hier speziell auf dem Prozess von Versions-Upgrades von Standardsoftware, welche mittels Customzing-Maßnahmen an die Anforderungen des ...

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 ...
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 ...
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 ...
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

Pohl, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
The performance benefit of data analytics applications
Volk, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
Facing Big Data System Architecture Deployments: Towards an Automated Approach Using Container Technologies for Rapid Prototyping
Volk, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.; Pohl, M.
Facilitating the Decentralisation of Software Development Projects from a Project Management Perspective: A Literature Review -
Volk, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
Providing Clarity on Big Data: Discussing Its Definition and the Most Relevant Data Characteristics
Müller, Hendrik; Nahhas, Abdulrahman; Bosse, S.; Turowski, K.
Addressing IT Capacity Management Concerns Using Machine Learning Techniques