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Universität Erlangen-Nürnberg
Bachelor of Science Informatik
Prof. Dr.
2024
Eine Einführung in die grundlegenden Konzepte und Technologien der Virtualisierung.
Ein Überblick über die verschiedenen Arten von virtuellen Maschinen und deren Einsatzmöglichkeiten.
Erläuterung der Hauptkomponenten und Funktionsweisen von Hypervisorn.
Analyse und Aufbau von virtuellen Netzwerken innerhalb virtualisierter Umgebungen.
Evaluierung und Optimierung der Leistung virtueller Maschinen in verschiedenen Einsatzszenarien.
Die Vorlesung 'Virtuelle Maschinen' an der Universität Erlangen-Nürnberg richtet sich an Studierende der Informatik, die ein vertieftes Verständnis im Bereich der Virtualisierung erlangen möchten. Im Rahmen von wöchentlichen Veranstaltungen, bestehend aus Vorträgen und praktischen Übungen, werden essentielle Themen der Virtualisierungstechnologien behandelt. Zu den wichtigsten Inhalten gehören die Grundlagen der Virtualisierung, unterschiedliche Typen von virtuellen Maschinen, Hypervisor-Technologien, virtuelle Netzwerkarchitekturen und Leistungsanalyse von virtuellen Maschinen. Am Ende des Semesters wird das erlangte Wissen durch eine schriftliche Prüfung getestet. Die Vorlesung wird ausschließlich im Wintersemester angeboten.
Kursleiter: Prof. Dr.
Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus wöchentlichen Veranstaltungen, bestehend aus Vorträgen und praktischen Übungen.
Studienleistungen: Am Ende des Semesters findet eine schriftliche Prüfung statt.
Angebotstermine: Die Vorlesung wird im Wintersemester angeboten.
Curriculum-Highlights: Grundlagen der Virtualisierung, unterschiedliche Typen von virtuellen Maschinen, Hypervisor-Technologien, virtuelle Netzwerkarchitekturen, Leistungsanalyse von virtuellen Maschinen
Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.
Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.
Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.
Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.
Martina V.
Matthew O.
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Heng H.