The exploitation of distributed evaluation of data in parallel tools has been one of the main concerns of tool developers in their effort to meet the ever-increasing demand on scalability of online parallel tools. Recently, the inherent complexity of parallel machines is enlarged with the sharing, transparency and dynamicity of the available resources in the environment like the Grid introducing a new challenge on performance analysis. This thesis addresses a novel method of automatic, distributed evaluation of performance data in such environments which can also be used in different tools. The main research topic is the automatic generation of application specific multicast/reduction networks used to achieve a better scalability through a computation without the lose of data. In order to decrease the computational overhead this methode, an augmented dataflow model based on the classical dataflow technology is developed.      «

The exploitation of distributed evaluation of data in parallel tools has been one of the main concerns of tool developers in their effort to meet the ever-increasing demand on scalability of online parallel tools. Recently, the inherent complexity of parallel machines is enlarged with the sharing, transparency and dynamicity of the available resources in the environment like the Grid introducing a new challenge on performance analysis. This thesis addresses a novel method of automatic, distrib...     »

Die Untersuchung der verteilten Auswertung von Daten in parallelen Programmierwerkzeugen, z.B. Leistungsanalyse und Debugging, war schon immer ein Hauptanliegen für die Entwickler solcher Werkzeuge. Momentan werden die gemeinsam genutzten Ressourcen (z.B. im Grid) mehr und mehr dynamisch und transparent, welche zu der Komplexität von Skalierbarkeitsproblemen beitragen. Ziel dieser Doktorarbeit ist die Entwicklung eines Systems, das eine neuartige, automatisch verteilte Auswertung von Daten in solchen Systemen ermöglichen soll, welches als Basis für eine Vielzahl von Programmierwerkzeugen genützt werden kann. Die Herausforderungen sind dabei die Generierung von applikationsspezifischen Multicast/Reduction Netzwerken, die dazu beitragen, dass eine gute Skalierbarkeit erreicht wird, indem Daten ohne Verlust bearbeitet werden. Um eine möglichst geringe Rückwirkung auf das untersuchte System zu gewährleisten, wird ein Ansatz verfolgt, der auf einer Datenflusstechnologie beruht.     «

Die Untersuchung der verteilten Auswertung von Daten in parallelen Programmierwerkzeugen, z.B. Leistungsanalyse und Debugging, war schon immer ein Hauptanliegen für die Entwickler solcher Werkzeuge. Momentan werden die gemeinsam genutzten Ressourcen (z.B. im Grid) mehr und mehr dynamisch und transparent, welche zu der Komplexität von Skalierbarkeitsproblemen beitragen. Ziel dieser Doktorarbeit ist die Entwicklung eines Systems, das eine neuartige, automatisch verteilte Auswertung von Daten in so...     »