Erfahrungs- und Wissenstransfer rund um hoch-leistungsfähige IT-Systeme: Prof. Dr.-Ing. Michael Bredel ist Leiter des neu gegründeten Steinbeis-Transferzentrums Hoch-Performante IT Systeme (HoPer-ITS), das seinen Sitz in Frankfurt hat.
“Moderne IT Systeme, wie beispielsweise verteilte, netzzentrierte Systeme, Native Cloud-Anwendungen oder Micro-Services, zeichnen sich durch eine hohe Komplexität aus. Ihre Leistungsfähigkeit hängt von vielen Faktoren und dem Zusammenspiel vieler Technologien auf verschiedensten Ebenen ab. Entsprechend herausfordernd ist das Design, die Implementierung und der Betrieb solcher IT-Systeme. Das Steinbeis-Zentrum “Hoch-Performante IT-Systeme (High Performance IT Systems – HiPer-ITS) bietet Erfahrungs- und Wissenstransfer rund um die Architektur, den Aufbau und den Betrieb hoch-leistungsfähiger IT-Systeme. Darüber hinaus beraten und unterstützen wir in der Analyse, Modellierung und Leistungsbewertung neuer und bestehender IT-Systeme.“
Prof. Dr.-Ing. Michael Bredel
Ich bin Professor für Verteilte Systeme an der Hochschule Darmstadt. Meine Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich Verteilter Systeme, Cloud-Computing, Big-Data, DevOps und CI / CD. Darüber hinaus interessiere ich mich für Software Defined Networking, drahtlose Netzwerke und das Internet der Dinge. Vor meiner jetzigen Position war ich als Senior Researcher bei den NEC Laboratories Europe in Heidelberg als technischer Projektleiter verschiedener EU-Projekte tätig. Bevor ich zu NEC kam, war ich für das California Institute of Technology als Netzwerk-Forschungsingenieur am CERN in Genf tätig. Meine Forschung und Entwicklung konzentrierte sich auf die Optimierung von Hochgeschwindigkeits-Weitverkehrsnetzen und große Datentransfers unter Verwendung von Software Defined Networking, insbesondere für den Large Hadron Collider.
Während meiner Promotion am Institut für Nachrichtentechnik der Leibniz Universität Hannover beschäftigte ich mich mit der Leistungsanalyse von Kommunikationsnetzwerken unter Verwendung der Warteschlangentheorie und des stochastischen Netzwerkkalküls, um zum Beispiel Routerpuffergrößen, Verzögerungsgrenzen und Fairness unter mehreren Datenflüssen zu bestimmen.