@phdthesis{Bregenzer2015,
  author    = {Bregenzer, J{\"u}rgen},
  title     = {Effizienter Einsatz von Multicore-Architekturen in der Steuerungstechnik},
  publisher = {W{\"u}rzburg University Press},
  address   = {W{\"u}rzburg},
  isbn      = {978-3-95826-010-8 (Print)},
  doi       = {10.25972/WUP-978-3-95826-011-5},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-106239},
  school      = {W{\"u}rzburg University Press},
  pages     = {185},
  year      = {2015},
  abstract  = {Der Einsatz von Multicore-Prozessoren in der industriellen Steuerungstechnik birgt sowohl Chancen als auch Risiken. Die vorliegende Dissertation entwickelt und bewertet aus diesem Grund generische Strategien zur Nutzung dieser Prozessorarchitektur unter Ber{\"u}cksichtigung der spezifischen Rahmenbedingungen und Anforderungen dieser Dom{\"a}ne. Multicore-Prozessoren bieten die Chance zur Konsolidierung derzeit auf dedizierter Hardware ausgef{\"u}hrter heterogener Steuerungssubsysteme unter einer bisher nicht erreichbaren temporalen Isolation. In diesem Kontext definiert die vorliegende Dissertation die spezifischen Anforderungen, die eine integrierte Ausf{\"u}hrung in der Dom{\"a}ne der industriellen Automatisierung erf{\"u}llen muss. Eine Vorbedingung f{\"u}r ein derartiges Szenario stellt allerdings der Einsatz einer geeigneten Konsolidierungsl{\"o}sung dar. Mit einem virtualisierten und einem hybriden Konsolidierungsansatz werden deshalb zwei repr{\"a}sentative L{\"o}sungen f{\"u}r die Dom{\"a}ne eingebetteter Systeme vorgestellt, die schließlich hinsichtlich der zuvor definierten Kriterien evaluiert werden. Da die Taktraten von Prozessoren physikalische Grenzen erreicht haben, werden sich in der Steuerungstechnik signifikante Performanzsteigerungen zuk{\"u}nftig nur durch den Einsatz von Multicore-Prozessoren erzielen lassen. Dies hat zur Vorbedingung, dass die Firmware die Parallelit{\"a}t dieser Prozessorarchitektur in geeigneter Weise zu nutzen vermag. Leider entstehen bei der Parallelisierung eines komplexen Systems wie einer Automatisierungs-Firmware im Allgemeinen signifikante Aufw{\"a}nde. Infolgedessen sollten diesbez{\"u}gliche Entscheidungen nur auf Basis einer objektiven Abw{\"a}gung potentieller Alternativen getroffen werden. Allerdings macht die Systemkomplexit{\"a}t eine Absch{\"a}tzung der durch eine spezifische parallele Firmware-Architektur zu erwartenden Performanz zu einer anspruchsvollen Aufgabe. Dies gilt vor allem, da eine Parallelisierung gefordert wird, die f{\"u}r eine Vielzahl von Lastszenarien in Form gesteuerter Maschinen geeignet ist. Aus diesem Grund spezifiziert die vorliegende Dissertation eine anwendungsorientierte Methode zur Unterst{\"u}tzung von Entwurfsentscheidungen, die bei der Migration einer bestehenden Singlecore-Firmware auf eine homogene Multicore-Architektur zu treffen sind. Dies wird erreicht, indem in automatisierter Weise geeignete Firmware-Modelle auf Basis von dynamischem Profiling der Firmware unter mehreren repr{\"a}sentativen Lastszenarien erstellt werden. Im Anschluss daran werden diese Modelle um das Expertenwissen von Firmware-Entwicklern erweitert, bevor mittels multikriterieller genetischer Algorithmen der Entwurfsraum der Parallelisierungsalternativen exploriert wird. Schließlich kann eine spezifische L{\"o}sung der auf diese Weise hergeleiteten Pareto-Front auf Basis ihrer Bewertungsmetriken zur Implementierung durch einen Entwickler ausgew{\"a}hlt werden. Die vorliegende Arbeit schließt mit einer Fallstudie, welche die zuvor beschriebene Methode auf eine numerische Steuerungs-Firmware anwendet und dabei deren Potential f{\"u}r eine umfassende Unterst{\"u}tzung einer Firmware-Parallelisierung aufzeigt.},
  subject      = {Mehrkernprozessor},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Fehrmann2015,
  author    = {Fehrmann, Sven},
  title     = {Ontologiebasiertes Cloud Computing},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-111929},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2015},
  abstract  = {Die Dissertation „Ontologiebasiertes Cloud Computing" im Fachbereich Wirtschaftsinformatik behandelt das Thema Cloud Computing und veranschaulicht die M{\"o}glichkeiten der theoretischen und praktischen Nutzung einer Ontologie f{\"u}r das Cloud Computing. Neben den Private und Public Clouds sowie Hybrid-L{\"o}sungen wird vor allem eine ausgefeilte Virtualisierungstechnologie die Zukunft im IT-Bereich mitgestalten. Die Vielfalt und Anzahl der angebotenen Services nimmt besonders auf dem Sektor der Public Clouds weiterhin stark zu, w{\"a}hrend im Hybrid-Bereich ansprechende L{\"o}sungen noch ausstehen. Das Nutzen eines Cloud-Services ist in der Regel einfach und wird mit den fallenden Preisen zunehmend interessanter. Eine Reihe von Punkten, die im Vorfeld genau betrachtet und festgelegt werden m{\"u}ssen, wie Aspekte der IT-Sicherheit, des Datenschutzes und der Kosten, erm{\"o}glichen eine wirtschaftliche und rechtssichere Inanspruchnahme eines Cloud-Services. Vor der Nutzung eines Services m{\"u}ssen zudem der Wert, die Nutzungsh{\"a}ufigkeit und die Geheimhaltungsstufe der eigenen Daten bekannt sein, um sicher bestimmen zu k{\"o}nnen, ob alle Informationen oder nur ein Teil zum Auslagern geeignet sind. Dazu bedarf es einer klaren Festlegung der vertraglichen Rahmenbedingungen und einer Regelung bez{\"u}glich des Schadensersatzes bei einem Ausfall. Ein aktives Change Management sollte schon vor der Einf{\"u}hrung eines Services Akzeptanz f{\"u}r die sich im IT-Umfeld {\"a}ndernden Aufgabengebiete schaffen. Vergleichbare Alternativen zu finden, dies war die Zielvorgabe der durchgef{\"u}hrten, breiten Untersuchung von 15 Serviceanbietern, verbunden mit dem Aufbau einer Ontologie. Auf einem sehr dynamischen Cloud Computing Markt k{\"o}nnen diese Untersuchungen nat{\"u}rlich nur eine Momentaufnahme abbilden, denn neue Provider etablieren sich, schon l{\"a}nger bestehende ver{\"a}ndern und verbessern ihre Angebote. Damit diese Momentaufnahme nicht in einem statischen Endzustand verbleibt, wurde eine Ontologie aufgebaut, die die konsistente Einpflege ver{\"a}nderter Sachverhalte zul{\"a}sst. Die Idealvorstellung ist es, dass beim Bekanntwerden einer neuen Information diese auch immer in die Ontologie einfließt. Die Anbieteruntersuchung zeigt, dass Cloud-Services heute schon ein hohes Potential haben. Um sich einen Gesamt{\"u}berblick {\"u}ber die unterschiedlichen Services und ihre Angebote zu verschaffen, ist eine Ontologie besonders geeignet. Die aufgebaute Cloud-Ontologie beinhaltet eine Service-Auswahl, die auf die Literatur- und Anbieteruntersuchung aufbaut. {\"A}hnlich einer Suchmaschine hilft sie, sich {\"u}ber bestehende Angebote auf dem Markt zu informieren. Und sie vereinfacht die Selektion, definiert klar bekannte technische Details, erleichtert die Suche z. B. nach ben{\"o}tigten Zusatzdienstleistungen {\"u}ber standardisierte Schnittstellen, versucht Transparenz und Nachvollziehbarkeit bei den Abrechnungsmodellen herzustellen, um eine Vergleichbarkeit {\"u}berhaupt erst zu erm{\"o}glichen. Der gr{\"o}ßte Vorteil liegt in der Zeitersparnis: Die Recherche nach passenden Cloud-Services wird durch formalisierte und somit vergleichbare Kriterien verk{\"u}rzt. Bei mehreren passenden Anbietern l{\"a}sst sich {\"u}ber weitere Abfragen oder Kostenvergleiche der jeweils f{\"u}r den Nutzer beste Anbieter gezielt finden. Ebenso k{\"o}nnen Services mit signifikanten Ausschlusskriterien fr{\"u}hzeitig aus der Auswahl entfernt werden. Durch das Verbot bestimmter Zuweisungen oder durch die Forderung von Mindestbedingungen innerhalb der Ontologie wird die Einpflege falscher Sachverhalte verhindert und sie erweist sich damit wesentlich unempfindlicher als viele Programme. Die Aufgabenstellung bei der Modellerstellung lag darin, zu einer allgemeinen Aussagekraft der modellierten Abh{\"a}ngigkeiten zu kommen. Außerdem erf{\"u}llt die Cloud-Ontologie die vier typischen Anforderungen an eine Ontologie: Sie ist ausschließlich durch die standardisierte Sprache OWL beschrieben, kann durch einen Inferenzalgorithmus (z. B. Pellet) ausgewertet werden, unterscheidet eindeutig zwischen 80 Klassen und 342 Individuals und bildet zahlreiche Informationen {\"u}ber 2657 Verkn{\"u}pfungen ab. Die Ontologie kann mit geringem Aufwand auch in ein Programm mit einer ansprechenden Oberfl{\"a}che {\"u}berf{\"u}hrt werden, wie der programmierte Prototyp beweist. In der Praxis m{\"u}ssen f{\"u}r Unternehmen verst{\"a}rkt Hilfsmittel angeboten werden oder in den Vordergrund r{\"u}cken, wie Cloud-Ontologien, die die Auswahl von Services erleichtern, Vergleiche erst erm{\"o}glichen, die Suche verk{\"u}rzen und zum Schluss zu Ergebnissen f{\"u}hren, die den Vorstellungen des k{\"u}nftigen Nutzers entsprechen.},
  subject      = {Cloud Computing},
  language  = {de}
}