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Themen

Controlled Text Generation: A Self Supervised Approach to Generate Text Satisfying a Given Set of Constraints

Language plays a crucial role in day-to-day communication. The cognitive ability of humans to generate language effortlessly to express ideas, information, and facts is nothing less than a sensational phenomenon. To express any form of ...

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 ...
ESEFA in der Magdeburger Volksstimme

ESEFA in der Magdeburger Volksstimme

Das ESEFA-Projekt, unter der akademischen Leitung von Prof. Klaus Turowski, hat die Zielsetzung junge Nachwuchskräfte im afrikanischen IT-Sektor zu fördern. Im Fokus steht dabei die Enterprise Systems-Ausbildung von Studierenden an ...
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 ...
Developing an integration process for monitoring tools at incident management level

Developing an integration process for monitoring tools at incident management level

Nowadays, one of the problems that companies must face is to have multiple monitoring tools which depend on IT Service Management (ITSM) frameworks like IT Infrastructure Library (ITIL). This leads in turn to different reports of the same issues. ...

Ein Betriebskonzept für Cloud-Computing-Services auf Basis von OpenStack Heat and Ceilometer

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Bestimmung und Untersuchung von Dateneigenschaften (BA, MA, WIP)

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 ...
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 ...
Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Magdeburg „vernetzt wachsen“

Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Magdeburg „vernetzt wachsen“

Das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Magdeburg „vernetzt wachsen“ unterstützt mittelständische Unternehmen sowohl in Sachsen-Anhalt als auch bundesweit beim Einsatz innovativer digitaler Lösungen zur Optimierung ...
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 ...

Publikationen

Müller, Hendrik; Nahhas, Abdulrahman; Bosse, S.; Turowski, K.
Addressing IT Capacity Management Concerns Using Machine Learning Techniques
Lodhi, A.; Saake, G.; Turowski, K.
Empirical Evaluation of BPMN Extension Language
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
Haertel, Christian; Pohl, M.; Nahhas, Abdulrahman; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
Toward A Lifecycle for Data Science: A Literature Review of Data Science Process Models
Nahhas, A.; Pohl, M.; Turowski, K.
Comparative analysis of machine learning models for anomaly detection in manufacturing