Viele moderne Dateisysteme unterstützen Snapshots zur Erzeugung konsistenter Online-Backups, zur Wiederherstellung verfälschter oder ungewollt geänderter Dateien, sowie zur Rückverfolgung von Änderungen an Dateien und Verzeichnissen. Während frühere Arbeiten zu Snapshots in Dateisystemen vorwiegend lokale Dateisysteme behandeln, haben moderne Trends wie Cloud- oder Cluster-Computing dazu geführt, dass die Datenhaltung in verteilten Speichersystemen an Bedeutung gewinnt. Solche Systeme umfassen häufig eine Vielzahl an Speicher-Servern, was besondere Herausforderungen mit Hinblick auf Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit mit sich bringt. Diese Arbeit beschreibt einen Snapshot-Algorithmus für großangelegte verteilte Dateisysteme und dessen Integration in XtreemFS, ein skalierbares objektbasiertes Dateisystem für Grid- und Cloud-Computing-Umgebungen. Die zwei Bausteine des Algorithmus sind ein System zur effizienten Erzeugung und Verwaltung von Dateiinhalts- und Metadaten-Versionen, sowie ein skalierbares, ausfallsicheres Verfahren zur Aggregation bestimmter Versionen in einem Snapshot. Um das Problem einer fehlenden globalen Zeit zu bewältigen, implementiert der Algorithmus ein weniger restriktives, auf Zeitstempeln lose synchronisierter Server-Uhren basierendes Konsistenzmodell für Snapshots. Die wesentlichen Beiträge der Arbeit sind: 1) ein formales Modell von Snapshots und Snapshot-Konsistenz in verteilten Dateisystemen; 2) die Beschreibung effizienter Verfahren zur Verwaltung von Metadaten- und Dateiinhalts-Versionen in objektbasierten Dateisystemen; 3) die formale Darstellung eines skalierbaren, ausfallsicheren Snapshot-Algorithmus für großangelegte objektbasierte Dateisysteme; 4) eine detaillierte Beschreibung der Implementierung des Algorithmus in XtreemFS. Eine umfangreiche Auswertung belegt, dass der vorgestellte Algorithmus die Nutzerdatenrate kaum negativ beeinflusst, und dass er mit großen Zahlen an Snapshots und Versionen skaliert. / Snapshots are present in many modern file systems, where they allow to create consistent on-line backups, to roll back corruptions or inadvertent changes of files, and to keep a record of changes to files and directories. While most previous work on file system snapshots refers to local file systems, modern trends like cloud and cluster computing have shifted the focus towards distributed storage infrastructures. Such infrastructures often comprise large numbers of storage servers, which presents particular challenges in terms of scalability, availability and failure tolerance. This thesis describes snapshot algorithm for large-scale distributed file systems and its integration in XtreemFS, a scalable object-based file system for grid and cloud computing environments. The two building blocks of the algorithm are a version management scheme, which efficiently records versions of file content and metadata, as well as a scalable and failure-tolerant mechanism that aggregates specific versions in a snapshot. To overcome the lack of a global time in a distributed system, the algorithm implements a relaxed consistency model for snapshots, which is based on timestamps assigned by loosely synchronized server clocks. The main contributions of the thesis are: 1) a formal model of snapshots and snapshot consistency in distributed file systems; 2) the description of efficient schemes for the management of metadata and file content versions in object-based file systems; 3) the formal presentation of a scalable, fault-tolerant snapshot algorithm for large-scale object-based file systems; 4) a detailed description of the implementation of the algorithm as part of XtreemFS. An extensive evaluation shows that the proposed algorithm has no severe impact on user I/O, and that it scales to large numbers of snapshots and versions.