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Auflistung nach Schlagwort "Skalierung"

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  • Zeitschriftenartikel
    Klassisches Multi-threading versus MapReduce zur Parallelisierung rechenintensiver Tasks in der Amazon Cloud
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 55, No. 2, 2018) Mandl, Peter; Döschl, Alexander
    Der vorliegende Beitrag befasst sich mit dem Vergleich von rechenintensiven multi-threaded und MapReduce-Lösungen in einer Amazon Cloud unter Nutzung der Amazon AWS-Dienste EC2 und EMR. Als Fallbeispiel für unsere Experimente wurde ein einfaches, aber rechenintensives Geduldsspiel verwendet. Zur Ermittlung aller Lösungen mit der Brute-Force-Methode mussten 15! Permutationen ermittelt und jeweils auf die Lösungsregeln hin getestet werden. Die Implementierung unserer Experimentierlösung erfolgte in der Programmiersprache Java mit einem einfachen multi-threaded Algorithmus und alternativ mit einem MapReduce-Algorithmus. Die Lösungen wurden in Amazon-EC2/EMR-Clustern auf ihre Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit hin verglichen. Die Hadoop-Verarbeitungszeit skalierte annähernd linear (leicht sublinear). Für die Beurteilung der Skalierbarkeit sollten aber unseren Experimenten zufolge auch die Anzahl an Inputsplits, die Auslastung der Hardware und weitere Aspekte herangezogen werden. Der Vergleich der multi-threaded mit der MapReduce-Lösung unter Amazon EMR (Apache Hadoop) ergab, dass die Verarbeitungszeit gemessen in CPU-Minuten bei MapReduce um mehr als 30 % höher war. This article compares CPU-intensive multi-threaded with MapReduce solutions running in the Amazon Cloud using the AWS services EC2 and EMR. As a case study for our experiments a simple, but compute-intensive puzzle was used. In order to compute all solutions of the puzzle with a brute-force method, 15! permutations had to be calculated and tested against the rules of the puzzle. Java was used to implement our experimental solutions. We used a simple multi-threaded algorithm and a MapReduce algorithm alternatively. We compared our solutions concerning performance and scalability by using an Amazon ECR/EMR cluster. The processing time with Hadoop behaves approximately linear (slightly sublinear). In the assessment of scalability according to our experiments also the number of input splits, the hardware utilization and other aspects should be taken into account. The comparison based on Amazon EMR (Apache Hadoop) shows a 30 percent higher processing time of the MapReduce solution.
  • Textdokument
    Transition einer projektbasierten Produktentwicklungsorganisation in ein agiles Cluster – ein Werkstattbericht
    (Projektmanagement und Vorgehensmodelle 2017 - Die Spannung zwischen dem Prozess und den Mensch im Projekt, 2017) Baur, Michael; Jakob, Steffen
    Der Artikel beschreibt die Transformation einer projektbasierten Entwicklungsorganisation für Standard-Desktop-Produkte in ein agiles, selbstorganisiertes Cluster, das sich an den Prinzipien von LeSS (Large Scale Scrum) orientiert. Konkret geht es dabei um die Softwareentwicklung von Lexware, dem Marktführer in Deutschland für kaufmännische Standardsoftware für kleine und mittlere Unternehmen.
  • Zeitschriftenartikel
    Untersuchung von Designpräferenzen mit Hilfe von Skalierungsmethoden
    (MMI Interaktiv - User Experience: Vol. 1, No. 13, 2007) Schrepp, Martin; Held, Theo; Fischer, Patrick
    Wir untersuchen die Anwendbarkeit zweier klassischer Skalierungsverfahren (BTL-Skalierung und Conjoint-Analyse) auf die Untersuchung ästhetisch motivierter Präferenzen zwischen Benutzungsoberflächen. Die Anwendung beider Verfahren wird jeweils an einer Studie zum Design von Eingabeformularen illustriert. Die Ergebnisse dieser beiden Studien zeigen, dass beide Skalierungsmethoden als effektive Unterstützung zur Lösung von Entscheidungsproblemen im Bereich des Oberflächendesigns dienen können.