IT-Infrastrukturen

30 Präsenzstunden Vorlesung, 30 Präsenzstunden Praktikum, 45 Stunden Vor-/Nachbereitung des Praktikums, 45 Stunden Nachbereitung der Vorlesung und Prüfungsvorbereitung

Grundlegende Kenntnisse in der Datenkommunikation z.B. aus dem Bachelorstudium (Modul Datenkommunikation)

Basiskenntnisse Datenbanksysteme

Programmierkenntnisse

Lernziele: Wissen und Verständnis für die Evolution von IT-Infrastrukturen – von traditionellen On-Premises-Systemen (wie Mainframes und Client-Server-Architekturen) hin zu Cloud-Computing und modernen Plattform-Ökosystemen . Die Studierenden verstehen die zugrundeliegenden ökonomischen Prinzipien wie Transaktionskosten, direkte und indirekte Netzwerkeffekte sowie Komplementaritäten . Sie begreifen die Mechanismen und Auswirkungen von "Platform Shifts", insbesondere durch den Einfluss von Generativer und Agentenbasierter KI (Agentic AI) . Kompetenzen: Kenntnisse und Fähigkeiten zur strategischen Analyse, Bewertung und Gestaltung von IT-Infrastrukturen und Plattform-Ökosystemen. Die Studierenden sind in der Lage, fundierte Technologieentscheidungen bezüglich Cloud-Service-Modellen (IaaS, PaaS, SaaS) und Deployment-Modellen (Public, Private, Hybrid) unter Berücksichtigung von TCO (Total Cost of Ownership) und Vendor Lock-in zu treffen . Sie erwerben die Kompetenz, komplexe Plattform-Architekturen (Innovations-, Transaktions- und Hybrid-Plattformen) mittels der "Multilevel Platform Design Method" (Makro-, Meso- und Mikro-Ebene) systematisch zu entwerfen und zu bewerten .

Evolution der IT-Infrastruktur: Von handwerklicher Produktion über Supply Chain Management bis zur Plattformökonomie . Cloud-Computing: Paradigmenwechsel von CapEx zu OpEx, NIST-Definition, Service-Modelle (IaaS, PaaS, SaaS), Deployment-Modelle, Skalierbarkeit, Sicherheit und Kosten-Nutzen-Analysen (TCO) . Ökonomische Grundlagen von Plattformen: Electronic Markets Hypothesis, Reduktion von Transaktionskosten, Externalitäten und Metcalfe's Law . Plattformtypen und -design: Architektur von Innovations-, Transaktions- und Hybrid-Plattformen . Anwendung der Multilevel Platform Design Method zur Ausrichtung von strategischer Orchestrierung (Makro), Governance und APIs (Meso) sowie Nutzerinteraktion und Komplementaritäten (Mikro) . Platform Shifts und Künstliche Intelligenz: Der Übergang von einfachen digitalen Plattformen zu entscheidenden, generativen und agentenbasierten KI-Plattformen (z. B. ChatGPT, Claude, Gemini) . Multi-Platform Networks: Netzwerktopologien (Tiered, Embedded, Federated) und Mechanismen wie Multi-Agenten-Kollaboration, dynamische Aufgabenzerlegung und das Model Context Protocol (MCP) . Governance und Gesellschaft: Plattform-Governance, Umgang mit Informationsasymmetrien, "Winner-takes-all"-Dynamiken und aktuelle Regulierungen (z. B. EU Digital Markets Act)

Tafel und Folien (PowerPoint), Nutzung moderner Cloud-Kollaborationstools (z. B. Notion) , praxisnahe Fallstudien (z. B. Apple, Amazon Alexa, Airbnb, ChatGPT, Zotero) , interaktive Gruppenübungen zum Design eigener Plattformen (Multilevel Design Workshop) .

Cusumano, M. A., Gawer, A., & Yoffie, D. B. (2019). The Business of Platforms: Strategy in the Age of Digital Competition, Innovation, and Power. Harper Business. Parker, G., Van Alstyne, M. W., & Choudary, S. P. (2016). Platform Revolution: How Networked Markets Are Transforming the Economy. Norton & Company. Schmidt, R., Alt, R., & Zimmermann, A. (2025). Towards a Theory of Multilevel Platform Ecosystems. ICIS 2025 Proceedings. Schmidt, R., Alt, R., & Zimmermann, A. (2026). Agentic AI Platform Networks. HICSS 2026 Proceedings. Jacobides, M. G., Cennamo, C., & Gawer, A. (2018). Toward a theory of ecosystems. Strategic Management Journal, 39(8), 2255-2276. Armbrust, M., et al. (2010). A view of cloud computing. Communications of the ACM, 53(4), 50-58. Mell, P., & Grance, T. (2011). The NIST Definition of Cloud Computing. Weitere aktuelle Artikel und Konferenzbeiträge werden in der Vorlesung bekanntgegeben .