Name des Teilnehmers: Ronny Hans
Beschreibung des IT-Forschungsprojekts: Seit Jahren ist Cloud Computing ein Bereitstellungsmodell für IT-Dienstleistungen, welches stetig an Bedeutung gewinnt. Während anfangs Infrastrukturdienstleistungen den Schwerpunkt bildeten, gewinnen multimediale Anwendungen zunehmend an Bedeutung. Diese zeichnen sich insbesondere durch hohe Anforderungen an die Dienstgüte, z. B. einer geringen Latenz, aus. Bisherige Untersuchungen haben gezeigt, dass durch die weitestgehend zentralisierte Cloud-Infrastruktur nur ein Teil der potenziellen Konsumenten mit solchen Diensten versorgt werden kann. Wollen Anbieter von Cloud-Infrastrukturdiensten an dem wachsenden Markt multimedialer Dienstleistungen partizipieren, so ergeben sich verschiedene Herausforderungen. Um die Latenz zwischen Anbieter und Konsumenten zu reduzieren, müssen Cloud-Ressourcen in der Nähe potenzieller Konsumenten platziert werden, was eine effiziente Standortplanung beim Ausbau einer dezentralen Cloud-Infrastruktur bedarf. Zum anderen muss die vorhandene Infrastruktur effizient genutzt werden, um eine größtmögliche Anzahl von Konsumenten mit multimedialen Diensten zu versorgen. Dies erfordert, dass dynamisch auf die Nachfrage reagiert und entsprechend Ressourcen zugewiesen werden können.
Den Schwerpunkt dieses Forschungsvorhabens bildet die Entwicklung von Optimierungsalgorithmen zur Rechenzentrenauswahl, die es Dienstanbietern ermöglicht, durch eine intelligente Auswahl von Ressourcen, eine möglichst große Anzahl von Konsumenten kostenminimal mit multimedialen Diensten zu versorgen. Da trotz der Komplexität eines solchen Zuordnungsproblems Lösungen in kürzester Zeit ermittelt werden müssen, gilt es Verfahren zu konzipieren, die abhängig vom Anwendungsfall, möglichst genaue Ergebnisse mit geringem Rechenaufwand ermitteln. Hinsichtlich des Nutzerverhaltens werden dabei zwei unterschiedliche Annahmen zu Grunde gelegt. In einem ersten Szenario wird davon ausgegangen, dass die Nachfrage nach Cloud-Diensten und deren Dienstgüteanforderungen a priori bekannt ist. Für Planungsszenarien, die in der Zukunft liegen, unterliegen die genannten Größen aber Unsicherheiten und können nicht mehr genau vorhergesagt werden. Deshalb sollen im Rahmen dieses Forschungsvorhabens auch Verfahren entwickelt werden, die in der Lage sind, Zufallsgrößen bei der Ressourcenallokation zu berücksichtigen, um mögliche Zukunftsszenarien zu untersuchen.
Software Campus-Partner: TU Darmstadt, Software AG
Umsetzungszeitraum: 01.03.2014 – 30.11.2015
