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Dieses Thema kann als Praxisprojekt mit Option auf anschließende Bachelorarbeit bearbeitet werden, oder aber direkt als Bachelorarbeit. Praxisprojekte und/oder Bachelorarbeiten können auch im Verbund mit mehreren Studierenden bearbeitet werden.

Worum geht es?

Aus Sicht eines effizienten System-Monitorings wäre es sehr attraktiv, Machine-Learning-Techniken zu nutzen, um Ausfälle/Störungen von bestimmen IT-Komponenten oder -Services frühzeitig vorhersagen zu können.

ThoughtWorks klassifiziert diese Technik als „zu beobachten“ (Assess), siehe https://www.thoughtworks.com/radar/techniques/algorithmic-it-operations.

Inhalt

Die Arbeit sollte zunächst eine umfassende Literatur- und Technologierecherche zu diesem Thema durchführen. Dann sollte ein Forschungsdesign für einen Prototypen konzipiert werden, um einen Proof-of-Concept umzusetzen und das Potential dieser Technik zu bewerten.

Ein praktischer Anwendungsfall, in dem die gewählte Lösung anhand eines Beispiels (als Prototyp) in einem Produktivsystem umgesetzt wird, kann die Arbeit abrunden. Als Produktivsystem kann dabei die konsequent und kompromisslos als System von Microservices ausgelegte Lehr- und Lernplattform ArchiLab darstellen.

Bei Interesse

Sie haben allgemeine Rückfragen, konkretes Interesse oder sogar Änderungs-/Erweiterungsvorschläge? Bitte vereinbaren Sie unverbindlich einen Termin mit mir (am einfachsten über https://bente.youcanbook.me/), und wir können die praktische Ausgestaltung des Themas diskutieren.