PP/BA: Algorithmic IT Operations

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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). 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.

IP/PP/BA: API Gateway mit automatischer Service Discovery

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Ein API-Gateway stellt APIs für Clients und/oder externe IT-Systeme zur Verfügung. Bei komplexen Microservice-Landschaften wird Service Discovery zu einer Notwendigkeit, um nicht zu viel manuellen Konfigurations- und Wartungsaufwand zu haben. Besonders interessant wäre daher eine Kombination von Service Discovery und einer API-Gateway-Implementierung. Die internen Services sollten dabei die Möglichkeit haben, APIs als Public oder Private zu kennzeichen. Die Services könnten dann entsprechend automatisch zur Verfügung gestellt werden. In dieser Arbeit sollten zunächst die Anforderungen an ein solches kombiniertes API Gateway definiert werden. Ein praktischer Anwendungsfall, in dem die gewählte Lösung anhand eines Beispiels (als Prototyp) in einem Produktivsystem umgesetzt wird, kann die Arbeit abrunden. Als Produktivsystem dient dabei die konsequent und kompromisslos als System von Microservices ausgelegte Lehr- und Lernplattform ArchiLab.

IP/PP/BA: Resiliente Microservices am Beispiel von ArchiLab

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In dieser Arbeit sollen Architekturmuster und Technologien recherchiert werden, die Resilienz in Microservice-Architekturen ermöglichen, wie beispielsweise Bulkhead oder Cicruit Breaker. Als nächster Schritt sollte ein Szenario definiert werden, das eine große Menge von Microservices in einer realistisch großen IT-Landschaft wie der von Otto, Zalando, Netflix oder Amazon nahekommt – also mehrere 100 Services. Anhand dieser Landschaft können Konzepte / Patterns / Technologien als Proof-of-Concept verprobt und nach vorher bestimmten Kriterien bewertet werden. Hierbei muss das Verhalten der gesamten Landschaft betrachtet werden. Abschließlich soll die gewählte Lösung als Prototyp in einem Produktivsystem umgesetzt werden. Als Produktivsystem dient dabei die konsequent und kompromisslos als System von Microservices ausgelegte Lehr- und Lernplattform ArchiLab.

PP/BA: Backup und Migration von Daten in Microservices am Beispiel von ArchiLab

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In dieser Arbeit sollen Architekturmuster und Technologien recherchiert werden, die den Umgang mit Datenmigration und Backup in Microservice-Architekturen erleichtern. Diese sollen als Proof-of-Concept verprobt, nach vorher bestimmten Kriterien bewerten und schließlich als Prototyp in einem Produktivsystem umgesetzt werden. Als Produktivsystem dient dabei die konsequent und kompromisslos als System von Microservices ausgelegte Lehr- und Lernplattform ArchiLab.

GP SS17_B05/06: Webinar Bente & Böhmer zu „Rapid IoT Prototyping am Praxisbeispiel einer Versicherung“

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Am Donnerstag, 2.11.17, wirke ich zusammen mit meinem Kollegen Prof. Dr. Matthias Böhmer an einem Webinar der Firma ThingForward mit, Titel „Rapid IoT Prototyping am Praxisbeispiel einer Versicherung“. Wir stellen dabei die Ergebnisse zweier Guided Projects aus dem Informatik Master vor, die wir in Zusammenarbeit mit ThingForward und der Gothaer Versicherung betreut haben. 

GP SS17_B05/06 „IoT im Versicherungsumfeld“ (als Verbundprojekt) – Projektbeschreibung und erste Ergebnisse

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Gegenstand des Verbundprojekts ist ein Proof-of-Concept (PoC) eines gekoppelten Sensor-Netzes im häuslichen Bereich mit Fokus auf Erkennung von Leitungswasserschäden. Dieses Verbundprojekts haben Professor Dr. Matthias Böhmer und ich in Zusammenarbeit angeboten.

Im Internet der Dinge (IoT – Internet of Things) werden elektronische Kleingeräte in der Lage sein, über Funknetzwerke miteinander zu kommunizieren und in großem Umfang Daten austauschen. Für die Versicherungswirtschaft beispielsweise ermöglichen Sensoren im häuslichen Bereich, traditionelle Produkte wie etwa eine Hausratsversicherung kosten- und nutzeneffizienter anzubieten. So verursachen etwa Leitungswasserschäden bei Versicherungen hohe Kosten und stellen Betroffene vor große Herausforderungen.