Die vorliegende Habililtationsschrift stellt die Forschungsbeiträge des Autors im Kontext des IT-Service-Managements in virtualisierten und Service-Orientierten Infrastrukturen (SOI) dar. Im ersten Teil wird die Allokation von virtuellen Maschinen (VM) in Rechenzentren adressiert. Historische Lastdaten erlauben die Lastprognose und die effiziente Allokation von VMs zu Servern, jedoch sind die Allokationsmodelle für praxisrelevante Probleme mit hunderten von VMs mit feingranularen Prognosedaten nicht berechenbar. Der Autor extrahiert Kern-Features aus Lastdatenmatrizen basierend auf Singulärwertzerlegungen. Neuartige geometrische Interpretationen dieser Features erlauben die Formulierung eines wesentlich skalierbareren Allokationsmodells. Im zweiten Teil wird ein Modell zur Ablaufplanung von risikobehafteten Änderungen (Changes) an einer SOI mit dem Ziel der Minimierung der erwarteten Kosten durch ausfallbedingte Prozessverzögerungen vorgestellt. Im dritten Teil wird ein Verfahren zur Priorisierung von Workflows in SOI eingeführt, welches - im Gegensatz zu existierenden Verfahren - Priorisierungsregeln automatisch an sich ändernde Dienstnachfrage und Workflow-Definitionen anpasst. Die Güte der entwickelten Methoden wird jeweils anhand von Realweltdaten evaluiert.     «

Die vorliegende Habililtationsschrift stellt die Forschungsbeiträge des Autors im Kontext des IT-Service-Managements in virtualisierten und Service-Orientierten Infrastrukturen (SOI) dar. Im ersten Teil wird die Allokation von virtuellen Maschinen (VM) in Rechenzentren adressiert. Historische Lastdaten erlauben die Lastprognose und die effiziente Allokation von VMs zu Servern, jedoch sind die Allokationsmodelle für praxisrelevante Probleme mit hunderten von VMs mit feingranularen Prognosedaten n...     »