Preissetzung im Cloud Computing-Markt: Eine analytische und empirische Untersuchung

March 05, 2013 – ,

Thema

Cloud Computing ist ein relativ neues Architekturparadigma für die Bereitstellung von Informationstechnologie (IT). Die Grundidee besteht darin, verschiedene Arten von Diensten – Infrastruktur, aber auch komplexe Software-Systeme – als Utility, ähnlich zu Strom, Elektrizität oder Wasser, dynamisch und bedarfsgerecht bereitzustellen. Aufgrund der zunehmenden Standardisierung der IT-Dienste kommt dem Preis eine bedeutende Rolle in der Entscheidung zwischen verschiedenen Dienstanbietern zu.

Das Ziel der Arbeit besteht in der analytischen und empirischen Untersuchung von Preissetzungsmechanismen im Cloud Computing-Markt. Hierzu sollen zunächst mögliche Verfahren (z.B. Pay-as-you-go, Flatrates) theoretisch auf Ihre Anwendbarkeit und Eignung untersucht werden. Ggf. können im Rahmen dessen auch Simulationen zur Anwendung kommen. Ergänzend sollen, je nach Umfang der Arbeit, reale Cloud-Angebote auf die verwendeten Preismechanismen untersucht werden.

Diese Arbeit wird im Rahmen des E-Finance Lab angeboten, eines gemeinsamen Forschungsprojekts der Universitäten Darmstadt und Frankfurt sowie namhafter Praxispartner.

Aufgabenbeschreibung

  • Analytische Untersuchung möglicher Preissetzungsmechanismen im Cloud Computing-Markt
  • Ggf. Durchführung von Simulationen zur detaillierten Untersuchung der praktischen Anwendbarkeit sowie der Vorzüge und Nachteile bestimmter Verfahren
  • Empirische Untersuchung realer Cloud Computing-Angebote

Beginn und Dauer

Beginn zum nächstmöglichen Zeitpunkt / Dauer je nach Studiengang und angestrebtem Abschluss 3 bis 6 Monate

Voraussetzungen

  • Abgeschlossenes Vordiplom oder mind. 5. Semester im Bachelor-Studium
  • Wirtschaftswissenschaftliche Grundkenntnisse sind notwendig
  • Grundknntnisse im Bereich Cloud Computing sind hilfreich, aber nicht zwingend notwendig

Keywords: cloud, computing, preis, pricing, analytisch, emprisch

Research Area(s): Service-oriented Computing

Tutor: ,

Student: Marco Seliger

Completed Theses