Verlässliche Dienstbereitstellung ist eines der wichtigsten Ziele in modernen Netzwerken. Da Anbieter und Nutzer Teil einer Informations und Kommunikationstechnologie (IKT) Infrastruktur sind, wird die Verlässlichkeit der Dienste je nach Position der Aktoren variieren, so wie sich die für die Bereitstellung nötigen IKT Geräte ändern. Wir stellen zwei Ansätze zur Quantifizierung nutzerspezifischer Dienstverlässlichkeit vor. Der erste, modellgetriebene Ansatz berechnet momentane Dienstverfügbarkeit. Aus Modellen des Dienstes, der Infrastruktur und einer Abbildung zwischen den beiden, welche die Aktoren der Dienstkommunikation beschreibt, werden durch eine Serie von Modelltransformationen automatisiert Verfügbarkeitsmodelle generiert. Die Realisierbarkeit des Ansatzes wird anhand von Diensten im Netzwerk der Universität Lugano, Schweiz, gezeigt. Der zweite Ansatz behandelt die Responsivität der Dienstfindung, die Wahrscheinlichkeit innerhalb einer Frist Dienstinstanzen zu finden, unter der Annahme von Fehlern. Dies stellt den Hauptteil dieser Arbeit dar. Eine Hierarchie stochastischer Modelle wird vorgestellt, die nutzerspezifische Responsivität auf Basis von Messdaten der Routingebene berechnet. Umfangreiche Experimente wurden im Distributed Embedded Systems (DES) Funktestbett der Freien Universität Berlin durchgefürt. Diese zeigen Probleme aktueller Dienstfindungsprotokolle in modernen, dynamischen Netzwerken. Gleichzeitig dienen sie der Validierung der vorgestellten Modelle. Beide Ansätze zeigen, daß die Verlässlichkeit der Dienstbereitstellung in der Tat deutlich mit der Position von Nutzern und Anbietern variiert, sogar in hochverfügbaren Kabelnetzwerken. Die Ansätze ermöglichen die Optimierung von Dienstnetzwerken anhand bekannter oder erwarteter Nutzungsmuster. Zudem antizipieren sie neuartige Verlässlichkeitsmodelle, welche Dienstfindung, zeitige Bereitstellung, Platzierung und Nutzung kombinieren; Gebiete, die bisher im Allgemeinen getrennt behandelt wurden. / Dependability of service provision is one of the primary goals in modern networks. Since providers and clients are part of a connecting Information and Communications Technology (ICT) infrastructure, service dependability varies with the position of actors as the ICT devices needed for service provision change. We present two approaches to quantify user-perceived service dependability. The first is a model-driven approach to calculate instantaneous service availability. Using input models of the service, the infrastructure and a mapping between the two to describe actors of service communication, availability models are automatically created by a series of model to model transformations. The feasibility of the approach is demonstrated using exemplary services in the network of University of Lugano, Switzerland. The second approach aims at the responsiveness of the service discovery layer, the probability to find service instances within a deadline even in the presence of faults, and is the main part of this thesis. We present a hierarchy of stochastic models to calculate user-perceived responsiveness based on monitoring data from the routing layer. Extensive series of experiments have been run on the Distributed Embedded Systems (DES) wireless testbed at Freie Universität Berlin. They serve both to demonstrate the shortcomings of current discovery protocols in modern dynamic networks and to validate the presented stochastic models. Both approaches demonstrate that the dependability of service provision indeed differs considerably depending on the position of service clients and providers, even in highly reliable wired networks. The two approaches enable optimization of service networks with respect to known or predicted usage patterns. Furthermore, they anticipate novel service dependability models which combine service discovery, timeliness, placement and usage, areas that until now have been treated to a large extent separately.