MIGRATE!: Modelle, Verfahren und Werkzeuge für die Migration in Cloud-basierte energieoptimierte Anwenderinfrastrukturen und deren Management

Beschreibung:

Cloud Computing verändert die Bereitstellung und Nutzung von IT-Ressourcen durch Virtualisierung, Standardisierung und Automatisierung. Dies führt zu einer höheren Ressourceneffizienz und damit auch zur Erhöhung der Energieeffizienz. Allerdings ist es in vielen Fällen weder sinnvoll noch technisch möglich, ganze Anwenderinfrastrukturen in heutigen lokalen Rechenzentren durch neue, hocheffiziente Cloud-Rechenzentren abzulösen. Daher sind potenzielle Cloud-Migrationen gezielt zu untersuchen und zu planen. Jedoch besteht aus Anwendersicht noch Unsicherheit darüber, wie geeignete Anwendungen auszuwählen und in welche Cloud-basierten Anwenderinfrastrukturen zu überführen (migrieren) sind. Im Vorhaben wurden solche Cloud-Migrationen für komplexe Anwenderinfrastrukturen untersucht.

Die übergeordnete Forschungsfrage lautete: Wie sind Entscheidungen über die Migration derzeitiger IT-Anwenderinfrastrukturen in energieeffiziente Cloud-Umgebungen zu unterstützen? Die Untersuchung erfolgte in einem interdisziplinären Ansatz, der technische, ökonomische und rechtliche Aspekte integrierte. Die wissenschaftlichen Ziele waren (1) die Fundierung von Migrationsentscheidungen durch Identifikation der relevanten technisch-ökonomischen Rahmenbedingungen und Einflussfaktoren, (2) die Entwicklung von Modellen und Verfahren für die Entscheidungsunterstützung und (3) die Validierung ausgewählter Ergebnisse in Simulationsexperimenten und in einem Feldexperiment.

Das zentrale Ergebnis des Teilvorhabens sind Verfahren zur Entscheidungsunterstützung für Cloud-Migrationen (Planungsphase eines IT-Migrationsprojektes). Die Modelle und Verfahren sind in das MIGRATE!-Vorgehensmodell des Gesamtvorhabens integriert. Zur Auswahl von Cloud-Providern und -Diensten unter Berücksichtigung der Energieeffizienz wurden Allokationsverfahren als Beitrag zu einem Green SLA Management entwickelt. Die Validierung zeigt die Nützlichkeit der technisch-organisatorischen Verfahren. Die IT-Anwender bestätigten die dringende Notwendigkeit einer verbesserten Migrationsunterstützung. Im Vorhaben wurden Anstöße gegeben, Energieeffizienz bei künftigen Investitionsüberlegungen einzubeziehen.

Beteiligte Einrichtungen

• Universität Hohenheim, Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik 2 (Koordination)
• Universität Stuttgart, Institut für Architektur von Anwendungssystemen
• IBM Deutschland Research und Development GmbH (Böblingen)
• Drees & Sommer Advanced Building Technologies GmbH (Stuttgart)
• Brandenburgischer IT-Dienstleister ZIT-BB (Potsdam)
• Flughafen Stuttgart GmbH
• Robert Bosch Gesellschaft für medizinische Forschung mbH (Stuttgart)
• Fellbacher Wohnungs- und Siedlungsbaugenossenschaft eG (Fellbach)

Förderer

• Bundesministerium für Wirtschaft und Energie
Gefördert im Technologieprogramms „IT2Green – Energieeffiziente IKT für Mittelstand, Verwaltung und Wohnen“

Publikationen im Rahmen des Projekts

• Premm, M. (2015). Bid-price control for energy-aware pricing of cloud services. In Proceedings of the 12th International Conference on Wirtschaftsinformatik (WI 2015) (pp. 963-977). Osnabrück, Germany.
• Gottschalk, I., & Kirn, S. (2013). Cloud computing as a tool for enhancing ecological goals? Business & Information Systems Engineering, 5(5), 299-313. https://doi.org/10.1007/s12599-013-0284-2
• Karaenke, P., Leukel, J., & Sugumaran, V. (2013). Ontology-based QoS aggregation for composite web services. In Proceedings of the 11th International Conference on Wirtschaftsinformatik (WI 2013) (pp. 1343-1357). Leipzig, Germany.
• Premm, M., Widmer, T., & Karaenke, P. (2013). Bid-price control for the formation of multiagent organisations. In Proceedings of the 11th German Conference on Multiagent System Technologies (MATES 2013) (pp. 138-151). Koblenz, Germany. LNCS 8076. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-40776-5_14
• Widmer, T., Premm, M., & Karaenke, P. (2013). Sourcing strategies for energy-efficient virtual organisations in cloud computing. In Proceedings of the 15th IEEE Conference on Business Informatics (CBI 2013) (pp. 159-166). Vienna, Austria. https://doi.org/10.1109/CBI.2013.31
• Vaupel, S., & Leukel, J. (2013). Modellgestützte Analyse und Optimierung der Energieeffizienz betrieblicher Informations- und Kommunikationstechnik. In Proceedings of the 11th International Conference on Wirtschaftsinformatik (WI 2013) (pp. 1131-1145). Leipzig, Germany.
• Widmer, T., Premm, M., & Karaenke, P. (2013). Energy-aware service allocation for cloud computing. In Proceedings of the 11th International Conference on Wirtschaftsinformatik (WI 2013) (pp. 1147-1161). Leipzig, Germany.