Kramer, ChristopherHöfner, VolkerHärder, TheoGoltz, UrsulaMagnor, MarcusAppelrath, Hans-JürgenMatthies, Herbert K.Balke, Wolf-TiloWolf, Lars2018-11-062018-11-062012978-3-88579-602-2https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/17845Energieeffizienz gewinnt in der IT und auch im Bereich von DBMS immer mehr an Bedeutung. Das verteilte DBMS WattDB wurde mit dem Ziel bestmöglicher Energieproportionalität entwickelt, indem es die Clustergröße dynamisch der Last anpasst. Damit zusätzliche Knoten rechtzeitig gestartet werden können, ist eine Lastprognose erforderlich. Diese Arbeit entwickelt dazu ein Verfahren, das sowohl kurzfristige Trends als auch langfristige Muster in die Prognose einbezieht. Es erreicht geringe Prognosefehler, obwohl es einen pessimistischen Ansatz verfolgt, der in erster Linie darauf zielt, die Last so selten wie möglich zu unterschätzen. Dadurch ermöglicht es Energieeinsparungen, ohne Leistungseinbußen hinnehmen zu müssen.deText/Conference Paper1617-5468