TY - THES A1 - Ortmayr, Eva T1 - Zur Planung und Durchführung von Lernprozessen am Beispiel von Schauspielern T1 - On the planning and implementation of learning processes illustrated by the example of actors BT - eine empirisch-qualitative Untersuchung N2 - Die vorliegende Studie beschäftigt sich mit der Planung und Durchführung des Lernprozesses von Schauspielern, wobei das Hauptaugenmerk auf dem Einsatz von Lernstrategien liegt. Es geht darum, welcher Strategien sich professionell Lernende bedienen, um die für die Berufsausübung erforderliche Textsicherheit zu erlangen, nicht um die Optimierung des Lernerfolges. Die Literaturrecherche machte deutlich, dass aktuelle Studien zum Lernen von Erwachsenen vor allem im berufsspezifischen Kontext angesiedelt sind und sich auf den Erwerb von Kompetenzen, Problemlösestrategien und gesellschaftliche Teilhabe beziehen. Dem Lernen von Schauspielern liegt aber keine Absicht einer Verhaltensänderung oder eines konkreten Wissenszuwachses zugrunde. Für Schauspieler ist der Auftritt Bestandteil ihrer Berufskultur. Angesichts der Tatsache, dass präzisem Faktenwissen als Grundlage für kompetentes, überzeugendes Präsentieren entscheidende Bedeutung zukommt, sind die Ergebnisse der Studie auch für Berufsgruppen relevant, die öffentlich auftreten müssen, wie z. B. für Priester, Juristen und Lehrende. Das gilt ebenso für Schüler und Studenten, die Referate halten und/oder Arbeiten präsentieren müssen. Für die empirische Untersuchung werden zwölf renommierte Schauspieler mittels problemzentriertem Interview befragt, anschließend wird eine qualitative Inhaltsanalyse durchgeführt. In der Auswertung der Daten kann ein deutlicher Zusammenhang zwischen Körper und Sprechpraxis nachgewiesen werden. Ebenso ergibt die Analyse, wie wichtig Bewegung für den Lernprozess ist. Es können Ergebnisse in Bezug auf kognitive, metakognitive und ressourcenorientierte Strategien generiert werden, wobei der Lernumgebung und dem Lernen mit Kollegen entscheidende Bedeutung zukommt. N2 - This study investigates the planning and realization of actors’ learning processes, with a main focus on the use of learning strategies. It is not about optimizing the learning success but about the strategies professional learners apply in order to gain the confidence in knowing a text which is necessary to fulfil the job-specific requirements. A review of literature on adult learning shows that most current studies are situated in job-related contexts and refer to the acquisition of competences, problem-solving strategies, and social participation. Actors’ learning, however, does not aim at inducing alterations in behaviour or at increasing particular knowledge. Performance is part of an actor’s professional culture. As precise factual knowledge is essential for having competent, convincing presentations, the results of the current study are also relevant for professionals who regularly appear in public such as priests, lawyers, and teachers. They are also applicable for pupils and students who have to give reports and presentations. The empirical study comprises twelve problem-centred interviews with renowned actors. For data interpretation, qualitative content analysis is applied. The evaluation of the data reveals a clear connection between the body and practice of speech. Furthermore, the analysis illustrates the importance of movement in the learning process. Results comprise cognitive, metacognitive, and resource-oriented strategies. With reference to strategies, the learning environment and learning with colleagues are distinguished to be of utmost importance. KW - Lernstrategien KW - Schauspieler KW - Ressourcenmanagement KW - learning strategies KW - resource management KW - actors Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-499538 ER - TY - THES A1 - Takouna, Ibrahim T1 - Energy-efficient and performance-aware virtual machine management for cloud data centers T1 - Energieeffizientes und performancebewusstes Management virtueller Maschinen für Cloud Datenzentren N2 - Virtualisierte Cloud Datenzentren stellen nach Bedarf Ressourcen zur Verfügu-ng, ermöglichen agile Ressourcenbereitstellung und beherbergen heterogene Applikationen mit verschiedenen Anforderungen an Ressourcen. Solche Datenzentren verbrauchen enorme Mengen an Energie, was die Erhöhung der Betriebskosten, der Wärme innerhalb der Zentren und des Kohlendioxidausstoßes verursacht. Der Anstieg des Energieverbrauches kann durch ein ineffektives Ressourcenmanagement, das die ineffiziente Ressourcenausnutzung verursacht, entstehen. Die vorliegende Dissertation stellt detaillierte Modelle und neue Verfahren für virtualisiertes Ressourcenmanagement in Cloud Datenzentren vor. Die vorgestellten Verfahren ziehen das Service-Level-Agreement (SLA) und die Heterogenität der Auslastung bezüglich des Bedarfs an Speicherzugriffen und Kommunikationsmustern von Web- und HPC- (High Performance Computing) Applikationen in Betracht. Um die präsentierten Techniken zu evaluieren, verwenden wir Simulationen und echte Protokollierung der Auslastungen von Web- und HPC- Applikationen. Außerdem vergleichen wir unser Techniken und Verfahren mit anderen aktuellen Verfahren durch die Anwendung von verschiedenen Performance Metriken. Die Hauptbeiträge dieser Dissertation sind Folgendes: Ein Proaktives auf robuster Optimierung basierendes Ressourcenbereitstellungsverfahren. Dieses Verfahren erhöht die Fähigkeit der Hostes zur Verfüg-ungsstellung von mehr VMs. Gleichzeitig aber wird der unnötige Energieverbrauch minimiert. Zusätzlich mindert diese Technik unerwünschte Ände-rungen im Energiezustand des Servers. Die vorgestellte Technik nutzt einen auf Intervall basierenden Vorhersagealgorithmus zur Implementierung einer robusten Optimierung. Dabei werden unsichere Anforderungen in Betracht gezogen. Ein adaptives und auf Intervall basierendes Verfahren zur Vorhersage des Arbeitsaufkommens mit hohen, in kürzer Zeit auftretenden Schwankungen. Die Intervall basierende Vorhersage ist implementiert in der Standard Abweichung Variante und in der Median absoluter Abweichung Variante. Die Intervall-Änderungen basieren auf einem adaptiven Vertrauensfenster um die Schwankungen des Arbeitsaufkommens zu bewältigen. Eine robuste VM Zusammenlegung für ein effizientes Energie und Performance Management. Dies ermöglicht die gegenseitige Abhängigkeit zwischen der Energie und der Performance zu minimieren. Unser Verfahren reduziert die Anzahl der VM-Migrationen im Vergleich mit den neu vor kurzem vorgestellten Verfahren. Dies trägt auch zur Reduzierung des durch das Netzwerk verursachten Energieverbrauches. Außerdem reduziert dieses Verfahren SLA-Verletzungen und die Anzahl von Änderungen an Energiezus-tänden. Ein generisches Modell für das Netzwerk eines Datenzentrums um die verzö-gerte Kommunikation und ihre Auswirkung auf die VM Performance und auf die Netzwerkenergie zu simulieren. Außerdem wird ein generisches Modell für ein Memory-Bus des Servers vorgestellt. Dieses Modell beinhaltet auch Modelle für die Latenzzeit und den Energieverbrauch für verschiedene Memory Frequenzen. Dies erlaubt eine Simulation der Memory Verzögerung und ihre Auswirkung auf die VM-Performance und auf den Memory Energieverbrauch. Kommunikation bewusste und Energie effiziente Zusammenlegung für parallele Applikationen um die dynamische Entdeckung von Kommunikationsmustern und das Umplanen von VMs zu ermöglichen. Das Umplanen von VMs benutzt eine auf den entdeckten Kommunikationsmustern basierende Migration. Eine neue Technik zur Entdeckung von dynamischen Mustern ist implementiert. Sie basiert auf der Signal Verarbeitung des Netzwerks von VMs, anstatt die Informationen des virtuellen Umstellung der Hosts oder der Initiierung der VMs zu nutzen. Das Ergebnis zeigt, dass unsere Methode die durchschnittliche Anwendung des Netzwerks reduziert und aufgrund der Reduzierung der aktiven Umstellungen Energie gespart. Außerdem bietet sie eine bessere VM Performance im Vergleich zu der CPU-basierten Platzierung. Memory bewusste VM Zusammenlegung für unabhängige VMs. Sie nutzt die Vielfalt des VMs Memory Zuganges um die Anwendung vom Memory-Bus der Hosts zu balancieren. Die vorgestellte Technik, Memory-Bus Load Balancing (MLB), verteilt die VMs reaktiv neu im Bezug auf ihre Anwendung vom Memory-Bus. Sie nutzt die VM Migration um die Performance des gesamtem Systems zu verbessern. Außerdem sind die dynamische Spannung, die Frequenz Skalierung des Memory und die MLB Methode kombiniert um ein besseres Energiesparen zu leisten. N2 - Virtualized cloud data centers provide on-demand resources, enable agile resource provisioning, and host heterogeneous applications with different resource requirements. These data centers consume enormous amounts of energy, increasing operational expenses, inducing high thermal inside data centers, and raising carbon dioxide emissions. The increase in energy consumption can result from ineffective resource management that causes inefficient resource utilization. This dissertation presents detailed models and novel techniques and algorithms for virtual resource management in cloud data centers. The proposed techniques take into account Service Level Agreements (SLAs) and workload heterogeneity in terms of memory access demand and communication patterns of web applications and High Performance Computing (HPC) applications. To evaluate our proposed techniques, we use simulation and real workload traces of web applications and HPC applications and compare our techniques against the other recently proposed techniques using several performance metrics. The major contributions of this dissertation are the following: proactive resource provisioning technique based on robust optimization to increase the hosts' availability for hosting new VMs while minimizing the idle energy consumption. Additionally, this technique mitigates undesirable changes in the power state of the hosts by which the hosts' reliability can be enhanced in avoiding failure during a power state change. The proposed technique exploits the range-based prediction algorithm for implementing robust optimization, taking into consideration the uncertainty of demand. An adaptive range-based prediction for predicting workload with high fluctuations in the short-term. The range prediction is implemented in two ways: standard deviation and median absolute deviation. The range is changed based on an adaptive confidence window to cope with the workload fluctuations. A robust VM consolidation for efficient energy and performance management to achieve equilibrium between energy and performance trade-offs. Our technique reduces the number of VM migrations compared to recently proposed techniques. This also contributes to a reduction in energy consumption by the network infrastructure. Additionally, our technique reduces SLA violations and the number of power state changes. A generic model for the network of a data center to simulate the communication delay and its impact on VM performance, as well as network energy consumption. In addition, a generic model for a memory-bus of a server, including latency and energy consumption models for different memory frequencies. This allows simulating the memory delay and its influence on VM performance, as well as memory energy consumption. Communication-aware and energy-efficient consolidation for parallel applications to enable the dynamic discovery of communication patterns and reschedule VMs using migration based on the determined communication patterns. A novel dynamic pattern discovery technique is implemented, based on signal processing of network utilization of VMs instead of using the information from the hosts' virtual switches or initiation from VMs. The result shows that our proposed approach reduces the network's average utilization, achieves energy savings due to reducing the number of active switches, and provides better VM performance compared to CPU-based placement. Memory-aware VM consolidation for independent VMs, which exploits the diversity of VMs' memory access to balance memory-bus utilization of hosts. The proposed technique, Memory-bus Load Balancing (MLB), reactively redistributes VMs according to their utilization of a memory-bus using VM migration to improve the performance of the overall system. Furthermore, Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVFS) of the memory and the proposed MLB technique are combined to achieve better energy savings. KW - Energieeffizienz KW - Cloud Datenzentren KW - Ressourcenmanagement KW - dynamische Umsortierung KW - energy efficiency KW - cloud datacenter KW - resource management KW - dynamic consolidation Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-72399 ER -