Service Engineering
We Make Services Valuable
Der Schwerpunkt Service Engineering (SE) befasst sich mit der skalierbaren und zuverlässigen Umsetzung anspruchsvoller IT-basierter Dienstleistungen. Unter anderem adressieren wir Fragen wie:
- Welche Architektur eignet sich am Besten für Ihre spezifische Cloud-Anwendung?
- Welches Service-Modell (IaaS, CaaS, PaaS, FaaS, …) erlaubt die optimale Umsetzung einer Anwendung?
- Welche Werkzeuge werden für Entwicklung, Betrieb und Überwachung der Services benötigt?
- Was ist erforderlich um Anwendungen "as a Service" anzubieten (SaaS)?
- Wie können moderne IT-Dienstleistungen monetarisiert werden?
- Wie integriert man die "reale, physikalische Welt" in komplexe IT-Dienstleistungen?
Der Schwerpunkt engagiert sich stark in der internationalen Forschung im Rahmen von EU-Projekten und arbeitet eng mit Partnern aus der Privatwirtschaft an innovativen Produkten im Rahmen von Innosuisse geförderten oder direkt finanzierten Projekten.
Die gewonnene Erkenntnisse aus der angewandten Forschung und Entwicklung werden in folgenden Modulen an die Studierenden der Informatikstudiengänge vermittelt:
Forschungsthemen
Cloud Computing
Das Init Cloud Computing Lab (ICCLAB) befasst sich mit der automatisierten Bereitstellung, Betrieb und Nutzung konfigurierbarer, hochskalierbarer und elastischer IT-Ressourcen auf Pay-per-Use-Basis. Neben der Virtualisierung der Infrastruktur, beinhaltet dies Plattformdienste zur automatisierten Bereitstellung von Anwendungen, die Bereitstellung skalierbarer Backend-Services und die Überwachung der Dienste und Anwendungen.
Service Prototyping
Das Service Prototyping Lab (SPLAB) befasst sich mit der Umsetzung und Validierung von komplexen Dienstleistungen in Cloud bzw. post-Cloud basierter Umgebung. Neben der Migration bestehender Dienstleistungen in die Cloud liegt der Fokus vor allem auf modernen Anwendungsarchitekturen (Cloud Native Applications, Microservices, Serverless), der Bereitstellung von Werkzeugen zur optimalen Umsetzung, der experimentellen Validierung von Konzepten und deren Monetarisierung (Cloud Accounting and Billing).
Cloud Robotics
Das Init Cloud Comupting Lab (ICCLAB) befasst sich auch mit der Integration von Robotic-Anwendungen in komplexe vernetzte Dienstleistungen. Die Nutzung elastischer Clouddienste erlaubt die Fähigkeiten von Roboter zu erweitern (Rechenleistung, Umgebungsinformationen, Künstliche Intelligenz, …), sowie diese zu verwalten und zu koordinieren. Programmier-Frameworks und Automatisierungsdienste ermöglichen Entwicklern auch Roboter in Dienste zu integrieren ohne über vertiefte Kenntnisse auf Geräteebene zu verfügen.
Projekte
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Fog-Cloud Continuum Framework for Near-Data Computing
After more than a decade of unprecedented growth of centralised cloud computing facilities, scalability and cost are the main drivers to shift data processing closer to the data path, including at the origin of data-producing devices. In large-scale sensing scenarios, including in smart cities and in billion-device telecommunications, concentrating ...
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Marketing insights from open/public data
The company's platform leverages public open data sources for marketing campaign optimisation. The effectiveness of such a campaign depends crucially on external factors such as political opinion, weather, surrounding demographics and even district-level trends. Research questions are: How can data sources be classified, and thus the integration be ...
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Smart policy-driven scanning of Docker images
Docker has become the de-facto standard for containerised application delivery. Hundreds of companies in Switzerland develop, deploy and operate Docker-packaged software regularly, often involving publicly available Docker images produced by third parties. For banks, insurances and other companies with high compliance requirements, this poses a ...
Publikationen
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Zampetti, Fiorella; Vassallo, Carmine; Panichella, Sebastiano; Canfora, Gerardo; Gall, Harald; Di Penta, Massimiliano,
2020.
An empirical characterization of bad practices in continuous integration.
Empirical Software Engineering.
2020(25),
S. 1095-1135.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/s10664-019-09785-8
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Vassallo, Carmine; Panichella, Sebastiano; Palomba, Fabio; Proksch, Sebastian; Gall, Harald C.; Zaidman, Andy,
2020.
How developers engage with static analysis tools in different contexts.
Empirical Software Engineering.
2020(25),
S. 1419-1457.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/s10664-019-09750-5
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Zhou, Yu; Su, Yanqi; Chen, Taolue; Huang, Zhiqiu; Gall, Harald C.; Panichella, Sebastiano,
2020.
User review-based change file localization for mobile applications.
IEEE Transactions on Software Engineering.
,
S. 1.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/TSE.2020.2967383
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Toffetti Carughi, Giovanni; Bohnert, Thomas Michael,
2019.
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In:
Koubaa, Anis, Hrsg.,
Robot operating system (ROS).
Cham:
Springer.
S. 119-146.
Studies in Computational Intelligence ; 831.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/978-3-030-20190-6_5
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2019.
Data distribution and exploitation in a global microservice artefact observatory [Paper].
In:
15th IEEE World Congress on Services.
15th IEEE World Congress on Services, Milan, Italy, 8-13 July 2019.
IEEE.
S. 319-322.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-18371