Die im Folgenden zusammengefasste Dissertation [Hec11] befasst sich mit der Charakterisierung von Lasten in Rechnernetzen. Da moderne Rechnernetze aus einer Vielzahl von Einzelkomponenten bestehen, welche die Charakteristika der Last verändern, wird besonderes Augenmerk auf die Abhängigkeit der Lasteigenschaften von der betrachteten Schnittstelle gelegt. Die Veränderung von Lasteigenschaften durch Auftragsverarbeitung wird durch das Konzept der Lasttransformation formalisiert. Hierbei ist

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... ansformation als Transformation einer Primärlast in eine Sekundärlast durch ein verarbeitendes System zu verstehen. Aufbauend auf dem Konzept der Lasttransformation werden Transformationen, wie sie durch häufig eingesetzte Verarbeitungsmechanismen in heutigen Netzen vorgenommen werden, als Abbildungen auf markovschen Prozessen modelliert. Hierzu werden für solche Primärlasten, die sich als Batch Markovian Arrival Process (BMAP) charakterisieren lassen, Beschreibungen der Sekundärlast als BMAP angegeben. Es werden modellbasierte Transformationen für Fragmentierungsmechanismen, verlustbehaftete Übertragungen und Ratenkontrollmechanismen vorgeschlagen und diskutiert. Umfangreiche Validationsstudien bestätigen den hohen Grad an Realitätsnähe der vorgeschlagenen modellbasierten Transformationen. Neben der Betrachtung der in Rechnernetzen auftretenden Lasttransformationen wird das hierzu inverse Problem der inversen Lasttransformation untersucht. Diesbezüglich wird die inverse Transformation von Auftragslängen untersucht. Darüber hinaus werden Verfahren vorgeschlagen, um die Charakteristika des Ankunftsprozesses eines zeitdiskreten Warteschlangensystems ausgehend von der Kenntnis des Abgangsprozesses zu rekonstruieren. Einleitung Die Verfügbarkeit von realistischen Lastmodellen ist für die Bewertung und Planung von Rechnernetzen unverzichtbar. Darüber hinaus spielt bei der Bereitstellung von Ressourcen -wie beispielsweise von Übertragungskapazitäten -die modellbasierte Lastprognose eine wichtige Rolle. Aufgrund der stetig zunehmenden Vielfalt von verteilten Anwendungen und der immensen Verbreitung von Rechnernetzen ist allerdings eine hohe Komplexität der statistischen Eigenschaften der zu modellierenden Lasten in Rechnernetzen zu verzeichnen, wodurch eine realitätsnahe Lastmodellierung sehr erschwert wird.