Borkowski, MichaelHölldobler, Steffen2022-01-142022-01-142021978-3-88579-775-3https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/37926Verteilte Rechensysteme sind aus der heutigen digitalen Welt nicht mehr wegzudenken: Suchmaschinen wie Google, Cloud-Speichersysteme wie Dropbox, Streaming-Dienste wie Netflix oder wissenschaftliche Großrechner führen komplexe Aufgaben auf verteilter IT-Infrastruktur aus. Dabei müssen entsprechende Systeme laufend Ressourcenoptimierung betreiben. Beispielsweise können durch Aktivierung von Ressourcen kurz vor Lastspitzen und anschließender Passivierung enorme Kostenersparnisse erzielt werden. Statt konventioneller Wenn-Dann-Beziehungen oder starrer Regelkreise beschreibe ich in meiner Dissertation adaptive und Vorhersage-basierte Techniken, wie sie in einer dynamischen Umgebung wie dem heutigen Internet unabdingbar sind. Hierfür verwende ich Modelle für maschinelles Lernen, insbesondere künstliche neuronale Netze und Kalman-Filter. Meine Ergebnisse zeigen, dass der Einsatz solcher Methoden Kosten und Ressourcenverbrauch senkt sowie die Verfügbarkeit und Verlässlichkeit der Systeme erhöht.deText/Conference Paper