Leitthemen

Das Forschungsprogramm des Kooperativen Promotionskollegs – Services Computing – wurde anhand der drei Leitthemen – Enterprise Architecture and Applications, Datenmanagement/-Verarbeitung/-Analyse (kurz Big Data), und Cloud Computing – strategisch ausgerichtet. Alle Leitthemen sind gleichberechtigt und weisen sowohl enge Bezüge untereinander als auch zum übergeordneten Thema – Services Computing – auf. Die sich hieraus ergebende inhaltliche Vernetzung der Forschungsarbeiten bildet die Grundlage der fachlichen und personellen Kooperationen innerhalb des Kollegs.

Das Leitthema Enterprise Architecture and Applications umfasst die ganzheitliche Modellierung und das Management von serviceorientierten Software- und Unternehmensarchitekturen für das Zusammenspiel der Systeme aus den angrenzenden Leitthemen. Innerhalb dieses Leitthemas wirken folgende Architekturdomänen zusammen und definieren den Handlungsraum für Geschäftsmodelle, Geschäftsprozesse und zugehörige Informationssysteme sowie deren Technologien: Architektur-Governance und -Management, Qualitätsmanagement, Strategie, Informations- und Geschäftsarchitektur, Architektur der Daten und Informationssysteme, Architektur der Plattformen, Architektur der Infrastrukturen, Betriebsarchitektur, Cloud-Infrastrukturen und Plattformen, sowie Sicherheitsarchitektur.

Das Leitthema Big Data befasst sich mit der Ablage, Verwaltung, Aufbereitung sowie komplexen Nahzeit-Analyse massiver und heterogener Datenbestände. Eine zentrale Rolle spielt die Konzeption skalierbarer Methoden und Algorithmen, die diese Nahzeit-Verarbeitung und ad-hoc Analysen ermöglichen. Skalierbarkeit impliziert sowohl gleichbleibende Systemleistung bei schnellwachsenden Datenmengen als auch verbessertes Leistungsverhalten bei wachsenden Hardware-/Rechen-Ressourcen. Ein weiterer Aspekt ist die Verarbeitung und Integration heterogener Daten aus einer Vielzahl dynamischer Datenquellen (Datenmodell, Struktur, Zugriffseigenschaften und Quellsysteme) unter Berücksichtigung und Sicherung der Informationsqualität. Des Weiteren werden Aspekte der komplexen Analyse untersucht: Maschinelles Lernen und Data Mining sowie Methoden der Graphen- und Vektor-Verarbeitung.

Beim Leitthema Cloud Computing werden verschiedenartige IT-Ressourcen auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen von spezialisierten Anbietern einem breiten Kundenkreis als Services (konzeptionell sowie technologisch) on-demand zugänglich gemacht. Bereitgestellte Services werden in der Regel nach einem pay-per-use-Kostenmodell feingranular abgerechnet. Eine wesentliche übergeordnete Forschungsfragestellung, die innerhalb des Kooperativen Promotionskollegs untersucht werden soll, befasst sich mit der Integration global verteilter Cloud-Dienste unterschiedlicher Anbieter in eine gemeinsame Anwendungsarchitektur sowie mit dem effizienten Deployment entsprechender verteilter Anwendungen und deren Optimierung zur Laufzeit. In diesem Zusammenhang sollen auch sogenannte Edge-Computing Szenarien betrachtet werden, bei denen bestimmte Services an End-Knoten des Netzwerks (Sensoren, Eingebettete Systeme, mobile Endgeräte) lokalisiert sind und mit zentralisiert bereitgestellten Services in komplexe Informationssysteme integriert werden müssen. Geschäftsrelevante Services entstehen dann beispielsweise als Ergebnis intelligenter Datenverarbeitung, bei der Einzeldaten verschiedener, verteilter Systeme zu höherwertigen Informationen kombiniert werden. Ein weiteres Thema soll die automatische Erkennung von bewährten Management-Strukturen von Anwendungen in vorhandenen Open Source Repositorien sein.