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Themen

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 ...

Otto’s vernetzte Bolzenfabrik zeigt neue Anwendungsszenarien

Das Industrie 4.0-Modell „Otto´s vernetzte Bolzenfabrik“ wurde zur Langen Nacht der Wissenschaft 2019 mit neuen Anwendungsszenarien gezeigt. Im Produktionsmonitoring wird nun auch das Büro mit gleichlaufenden Daten der Fabrik-Instanzen ...
Fujitsu Lab Magdeburg automatisiert Aktivitäten im Kapazitätsmanagement

Fujitsu Lab Magdeburg automatisiert Aktivitäten im Kapazitätsmanagement

Das Kapazitätsmanagement und die Leistungsoptimierung betrieblicher Anwendungssysteme gelten bis heute als komplexe Herausforderungen, welche häufig mit hohen Kosten und einer langen Projektdauer verbunden sind. Kapazitätsplanungsprozesse ...
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 ...

Konzeption, Evaluierung und Implementierung einer Videoportallösung für Schulung und Präsentation im Intranet der IDT Biologika GmbH

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Beschreibung von Systemlandschaften im Kontext von Industrie 4.0

Beschreibung von Systemlandschaften im Kontext von Industrie 4.0

Der Weg zur Industrie 4.0 ist für Unternehmen mit einer Vielzahl von Herausforderungen, sowie Forschungs- und Entwicklungsaufwand verbunden. Die weitreichende Umgestaltung der Wertschöpfungsprozesse und Produktionsanlagen haben nicht ...

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 ...

Forschungsvorhaben Social Media Marketing

In den letzten Jahren, betrachten Kunden das online Geschäftsumfeld aus einer neuen Perspektive. Soziale Medien beeinflussen großteils das Bewusstsein, die Vorlieben und sogar den Entscheidungsprozess von Kunden. Die Regeln und ...
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 ...
OEPI - Exploring and Monitoring Any Organisations Environmental Performance Indicators

OEPI - Exploring and Monitoring Any Organisations Environmental Performance Indicators

Das Projekt Solution and Services Engineering for Measuring, Monitoring, and Management of Organizations Environmental Performance Indicators (OEPI) ist ein von der Europäischen Kommission geförderters internationales Forschungsprojekt. ...

Publikationen

Nahhas, A.; Pohl, M.; Turowski, K.
Comparative analysis of machine learning models for anomaly detection in manufacturing
Pohl, M.; Staegemann, D. G.; Haertel, Christian; Nahhas, Abdulrahman; Turowski, K.
Migration Patterns for Applications in Cloud Computing Environments
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
Staegemann, D. G.; Degenkolbe, R.; Weidner, S.; Häusler, Robert; Turowski, K.
Possible Application Scenarios for a German National Education Platform
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Jamous, N.; Turowski, K.
A Process Model for Test Driven Development in the Big Data Domain