Abschlussarbeit | Automatisiertes Clustering von Performance Samples (m/w/d)

Intro

In der Entwicklung des kollaborativen Modellierungswerkzeuges PREEvision werden Mess- und Sampling-basierte Performance-Messverfahren zur Analyse von Performance-Problemen eingesetzt. In dieser Arbeit soll ein Konzept zur automatischen Gruppierung (Clustering) ähnlicher Performance Samples entwickelt und implementiert werden. Dadurch soll der manuelle Aufwand zur Kategorisierung und Analyse von Performance-Problemen reduziert werden.

Uns ist wichtig, dass du das Arbeiten bei Vector vor Ort kennenlernst. Um das Studium und die Arbeit unter einen Hut zu bekommen, bieten wir nach individueller Abstimmung, und abhängig von der jeweiligen Tätigkeit, auch mobiles Arbeiten an. Bitte beachte, dass reine Remote-Arbeit nicht möglich ist.

Nächstmöglicher Start: Sommersemester 2026

Deine Aufgaben 

• Anwendung, Bewertung und Erweiterung bestehender Ähnlichkeitsmaße zum Vergleich von Performance Samples
• Integration und Gegenüberstellung der Ähnlichkeitsmaße in Clustering-Verfahren zur Gruppierung ähnlicher Performance Samples
• Prototypische Implementierung eines Werkzeugs für das Clustering von Performance Samples
• Validierung der Clustering-Verfahren anhand eines historischen Bestands an Performance Samples

Dein Profil

• Studium der Fachrichtung Informatik, Elektro- und Informationstechnik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbarer Studiengang
• Gute Programmierkenntnisse in Java
• Idealerweise Kenntnisse in Software Performance Engineering, Application Performance Monitoring (APM), Verwendung Sampling-Werkzeugen wie VisualVM, Jer oder Java Flight Recoder

Techstack

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