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Längst hat Cloud Computing Einzug in allen Bereichen der Wirtschaft und Industrie gehalten. Dennoch sehen sich Entscheidungsträger angesichts der Heterogenität des Cloudmarkts häufig ratlos mit der Entscheidung konfrontiert, welches Produkt von welchem Anbieter am besten den jeweiligen Bedürfnissen entspricht.
Zwar gibt es mittlerweile eine Vielzahl von Methoden zur Ermittlung der geeignetsten Lösung, dennoch hat sich in Fachkreisen noch kein anerkannter Standard daraus hervorgetan.
In der vorliegenden Thesis werden daher bestehende Strategieansätze analysiert, um sowohl Stärken als auch Schwächen dieser aufzuzeigen. Im Anschluss daran wird eine Möglichkeit vorgestellt, mit der zuvor aufgezeigte Schwächen der bestehenden Ansätze ausgeglichen werden können.
Die Arbeit stützt sich dabei vollständig auf die Recherche einschlägiger Fachliteratur, welche im Rahmen dieser Thesis vorgenommen wurde.
Aus der Forschung ging die Erkenntnis hervor, dass die Mehrheit der Publikationen und der darin enthaltenen Lösungen jeweils nur einen Teilbereich des Selektionsprozesses abdecken, während andere Bereiche vernachlässigt oder gar vollständig ausgelassen werden. Das eben beschriebene Phänomen betrifft vor allem die Auswahl und Aufschlüsselung der Bewertungskriterien.
Gerade auf Letzteres ging keine der untersuchten Publikationen näher ein, so blieben Fragen zur Zusammensetzung und Abgrenzung von Bewertungskriterien bei allen Methoden weitgehend unbeantwortet.
Diese Erkenntnis bildet die Grundlage für das in der Thesis erarbeitete multikriterielle Mapping Verfahren, welches eben jene Schwäche in bestehenden Ansätzen auszugleichen versucht.
Das multikriterielle Mapping bildet darüber hinaus eine Kernkomponente der Evaluationsmethodik, welche im Rahmen der Thesis ebenfalls entwickelt und als Python Anwendung implementiert wurde.
Sowohl die entwickelte ganzheitliche Methode als auch die daraus resultierende Python Anwendung verfolgen den Zweck von Beginn des Selektionsprozesses bis zu deren Abschluss ein lückenloses Vorgehen zu etablieren, welches für jedes Anwendungsszenario geeignet ist.