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In der Hochschullandschaft Deutschlands zeichnen sich tiefgreifende Veränderungsprozesse ab, die Hochschulen von "Stätten freier Geistesbildung zu gesellschaftlichen Dienstleistungseinrichtungen" werden lassen (Wolter 1995). Mit den bisherigen Steuerungsmitteln wird es jedoch immer schwieriger, den Problemen von Massenhochschulen und veränderten gesellschaftlichen Erwartungen gerecht zu werden. Angesichts steigender Studentenzahlen bei knapper werdenden finanziellen Mitteln wächst der Druck der Politik auf öffentliche Rechenschaftslegung der Hochschulen über die Verwendung (gesamt)gesellschaftlicher Ressourcen. Eine stärker leistungsorientierte Finanzierung von Hochschulen und Fachbereichen wird schon länger diskutiert. Doch über Konzepte und Kriterien herrscht bislang keine Einigkeit - und diese Diskussion erscheint symptomatisch für die Einführung von Leistungsanreizsystemen an Hochschulen. Dies gilt nicht nur für Deutschland, sondern auch für andere europäische Länder. Ohne die Unterschiede in den Bildungs- und insbesondere den Hochschulsystemen verkennen zu wollen, kann man von einer "Phase des Übergangs" hin zu wettbewerbsähnlichen Strukturen, stärkerer Autonomie und Übernahme von Verantwortung durch die Hochschulen in den meisten europäischen Ländern sprechen (vgl. Dearing 1997, Goedegebuure u.a. 1993). Eine gewisse Vorbildrolle für die Umgestaltung des deutschen Hochschulsystems hatten bislang die Niederlande inne. Seit dem Wahlsieg der "New Labour" blickt man in der Politik verstärkt auf Großbritannien. Hinzu kommt, daß das angelsächsische System in einigen Punkten (z. B. Einführung von Bachelor-Studiengängen) inzwischen auch in Deutschland als nachahmenswert angesehen wird. Auch bei der Lektüre einschlägiger wissenschaftlicher Literatur fällt auf: Die aktuelle Diskussion in der deutschen Hochschulpolitik gleicht in mehreren Punkten jener Diskussion in der britischen Hochschulpolitik vor etwa 10 Jahren. So sind die britischen Universitäten wie die deutschen zwar traditionell durch ein beträchtliches Maß an Hochschulautonomie gekennzeichnet. Und wie in Großbritannien vor einigen Jahren werden in Deutschland verstärkt Kopplungsmechanismen zwischen Ergebnissen der Bewertung von Lehr- und Forschungsleistungen und der Vergabe finanzieller Mittel diskutiert. An britischen Hochschulen wurden solche Kopplungsmechanismen nach einer Phase der Konfrontation zwischen Ministerien und Hochschulen bei ihrer Einführung letztlich akzeptiert. Welche Effekte solche Kopplungsmechanismen für die Qualität der Lehre und des Studiums jedoch im einzelnen haben und welche Faktoren bzw. Kriterien ausschlaggebend waren, ist in Deutschland bisher kaum untersucht worden. Auch Auswirkungen von Anreizsystemen in der Lehre auf die Arbeitszufriedenheit der Lehrenden und auf das (Arbeits-)Klima, sowie das Zusammenspiel der Institutionen innerhalb der Hochschulen wurden bislang in Deutschland eher wenig untersucht. Für die (Mit-) Gestaltung der sich abzeichnenden Veränderungsprozesse wäre es jedoch ein großer Gewinn, diese Erfahrungen stärker einzubeziehen. Schwerpunkte der Arbeit sollen sein: 1.) die Analyse der Konzepte, auf deren Grundlage die Veränderungsprozesse in den verschiedenen Ebenen der Hochschulsystems stattfanden bzw. noch stattfinden (soweit sie das Thema der Arbeit betreffen), 2.) die Analyse der Leistungskriterien bzw. `performance indicators`, die bei der Einführung von Anreizsystemen Verwendung fanden, sowie ihrer Akzeptanz bei Experten und zu Bewertenden, und 3.) die Diskussion der Bedingungen der Institutionalisierung von Leistungsanreizsystemen und den hiermit gesammelten Erfahrungen, um hieraus evtl. Schlußfolgerungen für Deutschland ableiten zu können. Letztlich soll die Arbeit ein Beitrag zu der Frage sein, wie ein Leistungsanreizsystem gestaltet sein sollte, das möglichst zuverlässig das bewirkt, was es bewirken soll - und langfristig die Akzeptanz der zu Bewertenden erlangen kann.

Nach der erstmaligen Veröffentlichung dieses kurz auch "Hochschul-TÜV" genannten vergleichenden Studienführers Sachsen für Ingenieurwissenschaften und Informatik (2000) in Zusammenarbeit mit der Sächsischen Zeitung erscheint diese 6. Auflage nunmehr zum dritten Mal für alle Fächergruppen gleichzeitig mit aktuellen Daten. Zugrunde gelegt wurden in diesem Jahr, anders als bei den vorhergehenden Studienführern, die aktuellsten verfügbaren Daten des Statistischen Landesamtes sowie Daten zur Auslastung und zur Aufnahmekapazität. Diese wurden im Rahmen eines umfassenderen vom Sächsischen Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst (SMWK) finanzierten Forschungsprojektes ?Hochschulbericht zur Dauerbeobachtung der Studiensituation und Studienqualität im Freistaat Sachsen? zusammengestellt. Die Aufbereitung der Daten für eine journalistisch verwendbare Zeitungsveröffentlichung und die Erstellung dieser Dokumentation erfolgte im Rahmen einer gesonderten Vereinbarung im Auftrag der Sächsischen Zeitung. Durch die Zusammenarbeit mit dem SMWK konnte in diesem Jahr erstmals die Auslastung der Lehreinheiten (in Prozent) anstelle der Betreuungsrelation (Studierende je Professor) dargestellt werden. "Dienstleistungsverflechtungen" werden dadurch nun mit berücksichtigt. Außerdem konnten die studentischen Einschätzungen erstmals durch eine eigene, im Rahmen des o.g. Forschungsprojektes vom SMWK finanzierte Befragung erweitert werden. Neben den Studienbedingungen und der Lehrqualität wurde zusätzlich die Förderung von Fachkompetenzen und Schlüsselkompetenzen ausgewiesen. Veränderungen zu den Vorjahren wurden nun als Vergleich der aktuellsten drei Jahre mit den vorhergehenden drei Jahren dargestellt (mittelfristige Trends). Im Studienführer Sachsen 2005 wurden wiederum mehr Studienfächer (jetzt 35) als im Vorjahr (26) berücksichtigt. In diesen Studienfächern ist der Großteil der Studierenden an den staatlichen Universitäten und Fachhochschulen im Freistaat Sachsen immatrikuliert. Da alle "großen" Studienfächer einbezogen wurden und in den "kleinen" und neu eingerichteten Studienfächern oft eine zu geringe Anzahl von Absolventen vorliegt, sind zu den übrigen Studienfächern auch kaum zuverlässige Aussagen möglich. Das besonders in den Sprach- und Kulturwissenschaften, aber auch in anderen Fächergruppen z. T. breite Fächerspektrum der einzelnen Hochschulen kann aus diesem Grund nicht vollständig wiedergegeben werden. Wie in den Vorjahren wurden Studienfächer einbezogen, in denen in Sachsen insgesamt mehr als 1000 Studierende immatrikuliert sind und/ oder die mindestens an drei Standorten angeboten werden. Außerdem wurden einige für das Profil der Hochschulen wichtige Studienfächer ergänzt. Dadurch sind im Vergleich zum Studienführer 2004 neben "großen" Fächern wie der Medieninformatik solche wie z.B. Landbau/ Landespflege oder Angewandte Kunst hinzugekommen. Weitere Informationen zu Studienmöglichkeiten erhält man über die Internetseiten bzw. Studienberatungen der Hochschulen, die für Sachsen über www.sz-online.de, bundesweit über den HRK-Hochschul¬kompass (www.hrk.de) zu finden sind. Die vorliegende Veröffentlichung gliedert sich zunächst in einen Abschnitt, der kurz die Datenquellen beschreibt. Anschließend wird die Auswahl der hochschulstatistischen Indikatoren ausführlich diskutiert. Darauf folgt ein Abschnitt, in dem die Anlage und Durchführung der Studentenbefragung dokumentiert, die Aussagekraft und Zuverlässigkeit der Befragungsergebnisse sowie der aus ihnen gewonnenen Indikatoren diskutiert wird. Schließlich werden die Ergebnisse zu den ausgewählten Indikatoren dokumentiert und kurz interpretiert.

Reporting functions reflect a novel technique to formulate sequence-oriented queries in SQL. They extend the classical way of grouping and applying aggregation functions by additionally providing a column-based ordering, partitioning, and windowing mechanism. The application area of reporting functions ranges from simple ranking queries (TOP(n)-analyses) over cumulative (Year-To-Date-analyses) to sliding window queries. We discuss the problem of deriving reporting function queries from materialized reporting function views, which is one of the most important issues in efficiently processing queries in a data warehouse environment. Two different derivation algorithms, including their relational mappings are introduced and compared in a test scenario.

Beim Entwurf großer Netzwerke der Automation ermöglichen Methoden der Leistungsbewertung den Test und die Dimensionierung eines Netzwerkes bereits vor der Inbetriebnahme und erlauben damit einen effizienten, qualitätsorientierten Entwurf. Es ist jedoch sehr wissensintensiv und aufwendig, entsprechende Analyse- oder Simulations-Modelle aufzustellen und die Ergebnisse auszuwerten, weshalb die Methoden in der Praxis der Automation selten verwendet werden. Viel vertrauter sind dem Entwerfer hingegen die speziellen Software-Tools, mit denen in der Automation Netzwerke entworfen werden. Auf Basis der Datenbanken dieser Tools werden in dieser Arbeit verschieden Verfahren zur automatischen Systemmodellierung, Verkehrsmodellierung, Leistungsbewertung und Fehlerdiagnose zu einem Control Network Performance Engineering kombiniert, welches die Qualitätsbewertung und -beratung nahtlos und ohne Mehraufwand in den Netzwerkentwurf integriert. (Die Dissertation wurde veröffentlicht im Jörg Vogt Verlag, Voglerstr. 20, 01277 Dresden, Internet: http://www.vogtverlag.de/, email: info@vogtverlag.de, ISBN 978-3-938860-10-6) / During the design of large automation networks, performance analysis methods can be used for testing and dimensioning the network before implementation and are essential for an efficient and reliable design process. However, setting up the necessary analytical or simulative models is time-consuming, requires in-depth knowledge, and is therefore often not applicable in practice. The network designers are much more used to the design tools used to develop automation networks. Based on these tools' databases various methods for automated system and traffic modeling, performance analysis and diagnoses are combined in the control network performance engineering that seamlessly integrates quality analysis and consulting into network design without requiring additional effort. (This manuscript is also available - in the form of a book - from Jörg Vogt Verlag, Voglerstr. 20, 01277 Dresden, Germany world-wide web address: http://www.vogtverlag.de/, electronic-mail address: info@vogtverlag.de, ISBN 978-3-938860-10-6 )

The constant monitoring of a computer is one of the essentials to be up-to-date about its state. This may seem trivial if one is sitting right in front of it but when monitoring a computer from a certain distance it is not as simple anymore. It gets even more difficult if a large number of computers need to be monitored. Because the process of monitoring always causes some load on the network and the monitored computer itself, it is important to keep these influences as low as possible. Especially for a high-performance cluster that was built from a lot of computers, it is necessary that the monitoring approach works as efficiently as possible and does not influence the actual operations of the supercomputer. Thus, the main goals of this work were, first of all, analyses to ensure the scalability of the monitoring solution for a large computer cluster as well as to prove the functionality of it in practise. To achieve this, a classification of monitoring activities in terms of the overall operation of a large computer system was accomplished first. Thereafter, methods and solutions were presented which are suitable for a general scenario to execute the process of monitoring as efficient and scalable as possible. During the course of this work, conclusions from the operation of an existing cluster for the operation of a new, more powerful system were drawn to ensure its functionality as good as possible. Consequently, a selection of applications from an existing pool of solutions was made to find one that is most suitable for the monitoring of the new cluster. The selection took place considering the special situation of the system like the usage of InfiniBand as the network interconnect. Further on, an additional software was developed which can read and process the different status information of the InfiniBand ports, unaffected by the vendor of the hardware. This functionality, which so far had not been available in free monitoring applications, was exemplarily realised for the chosen monitoring software. Finally, the influence of monitoring activities on the actual tasks of the cluster was of interest. To examine the influence on the CPU and the network, the self-developed plugin as well as a selection of typical monitoring values were used exemplarily. It could be proven that no impact on the productive application for typical monitoring intervals can be expected and only for atypically short intervals a minor influence could be determined. / Die ständige Überwachung eines Computers gehört zu den essentiellen Dingen, die zu tun sind um immer auf dem Laufenden zu sein, wie der aktuelle Zustand des Rechners ist. Dies ist trivial, wenn man direkt davor sitzt, aber wenn man einen Computer aus der Ferne beobachten soll ist dies schon nicht mehr so einfach möglich. Schwieriger wird es dann, wenn es eine große Anzahl an Rechnern zu überwachen gilt. Da der Vorgang der Überwachung auch immer etwas Netzwerklast und Last auf dem zu überwachenden Rechner selber verursacht, ist es wichtig diese Einflüsse so gering wie möglich zu halten. Gerade dann, wenn man viele Computer zu einem leistungsfähigen Cluster zusammen geschalten hat ist es notwendig, dass diese Überwachungslösung möglichst effizient funktioniert und die eigentliche Arbeit des Supercomputers nicht stört. Die Hauptziele dieser Arbeit sind deshalb Analysen zur Sicherstellung der Skalierbarkeit der Überwachungslösung für einen großen Computer Cluster, sowie der praktische Nachweis der Funktionalität dieser. Dazu wurde zuerst eine Einordnung des Monitorings in den Gesamtbetrieb eines großen Computersystems vorgenommen. Danach wurden Methoden und Lösungen aufgezeigt, welche in einem allgemeinen Szenario geeignet sind, um den ganzheitlichen Vorgang der Überwachung möglichst effizient und skalierbar durchzuführen. Im weiteren Verlauf wurde darauf eingegangen welche Lehren aus dem Betrieb eines vorhandenen Clusters für den Betrieb eines neuen, leistungsfähigeren Systems gezogen werden können um dessen Funktion möglichst gut gewährleisten zu können. Darauf aufbauend wurde eine Auswahl getroffen, welche Anwendung aus einer Menge existierende Lösungen heraus, zur Überwachung des neuen Clusters besonders geeignet ist. Dies fand unter Berücksichtigung der spezielle Situation, zum Beispiel der Verwendung von InfiniBand als Verbindungsnetzwerk, statt. Im Zuge dessen wurde eine zusätzliche Software entwickelt, welche die verschiedensten Statusinformationen der InfiniBand Anschlüsse auslesen und verarbeiten kann, unabhängig vom Hersteller der Hardware. Diese Funktionalität, welche im Bereich der freien Überwachungsanwendungen bisher ansonsten noch nicht verfügbar war, wurde beispielhaft für die gewählte Monitoring Software umgesetzt. Letztlich war der Einfluss der Überwachungsaktivitäten auf die eigentlichen Anwendungen des Clusters von Interesse. Dazu wurden exemplarisch das selbst entwickelte Plugin sowie eine Auswahl an typischen Überwachungswerten benutzt, um den Einfluss auf die CPU und das Netzwerk zu untersuchen. Dabei wurde gezeigt, dass für typische Überwachungsintervalle keine Einschränkungen der eigentlichen Anwendung zu erwarten sind und dass überhaupt nur für untypisch kurze Intervalle ein geringer Einfluss festzustellen war.

Performance measurement and runtime tuning tools are both vital in the HPC software ecosystem and use similar techniques: the analyzed application is interrupted at specific events and information on the current system state is gathered to be either recorded or used for tuning. One of the established performance measurement tools is Score-P. It supports numerous HPC platforms and parallel programming paradigms. To extend Score-P with support for different back-ends, create a common framework for measurement and tuning of HPC applications, and to enable the re-use of common software components such as implemented instrumentation techniques, this paper makes the following contributions: (I) We describe the Score-P metric plugin interface, which enables programmers to augment the event stream with metric data from supplementary data sources that are otherwise not accessible for Score-P. (II) We introduce the flexible Score-P substrate plugin interface that can be used for custom processing of the event stream according to the specific requirements of either measurement, analysis, or runtime tuning tasks. (III) We provide examples for both interfaces that extend Score-P’s functionality for monitoring and tuning purposes.

The constant monitoring of a computer is one of the essentials to be up-to-date about its state. This may seem trivial if one is sitting right in front of it but when monitoring a computer from a certain distance it is not as simple anymore. It gets even more difficult if a large number of computers need to be monitored. Because the process of monitoring always causes some load on the network and the monitored computer itself, it is important to keep these influences as low as possible. Especially for a high-performance cluster that was built from a lot of computers, it is necessary that the monitoring approach works as efficiently as possible and does not influence the actual operations of the supercomputer. Thus, the main goals of this work were, first of all, analyses to ensure the scalability of the monitoring solution for a large computer cluster as well as to prove the functionality of it in practise. To achieve this, a classification of monitoring activities in terms of the overall operation of a large computer system was accomplished first. Thereafter, methods and solutions were presented which are suitable for a general scenario to execute the process of monitoring as efficient and scalable as possible. During the course of this work, conclusions from the operation of an existing cluster for the operation of a new, more powerful system were drawn to ensure its functionality as good as possible. Consequently, a selection of applications from an existing pool of solutions was made to find one that is most suitable for the monitoring of the new cluster. The selection took place considering the special situation of the system like the usage of InfiniBand as the network interconnect. Further on, an additional software was developed which can read and process the different status information of the InfiniBand ports, unaffected by the vendor of the hardware. This functionality, which so far had not been available in free monitoring applications, was exemplarily realised for the chosen monitoring software. Finally, the influence of monitoring activities on the actual tasks of the cluster was of interest. To examine the influence on the CPU and the network, the self-developed plugin as well as a selection of typical monitoring values were used exemplarily. It could be proven that no impact on the productive application for typical monitoring intervals can be expected and only for atypically short intervals a minor influence could be determined. / Die ständige Überwachung eines Computers gehört zu den essentiellen Dingen, die zu tun sind um immer auf dem Laufenden zu sein, wie der aktuelle Zustand des Rechners ist. Dies ist trivial, wenn man direkt davor sitzt, aber wenn man einen Computer aus der Ferne beobachten soll ist dies schon nicht mehr so einfach möglich. Schwieriger wird es dann, wenn es eine große Anzahl an Rechnern zu überwachen gilt. Da der Vorgang der Überwachung auch immer etwas Netzwerklast und Last auf dem zu überwachenden Rechner selber verursacht, ist es wichtig diese Einflüsse so gering wie möglich zu halten. Gerade dann, wenn man viele Computer zu einem leistungsfähigen Cluster zusammen geschalten hat ist es notwendig, dass diese Überwachungslösung möglichst effizient funktioniert und die eigentliche Arbeit des Supercomputers nicht stört. Die Hauptziele dieser Arbeit sind deshalb Analysen zur Sicherstellung der Skalierbarkeit der Überwachungslösung für einen großen Computer Cluster, sowie der praktische Nachweis der Funktionalität dieser. Dazu wurde zuerst eine Einordnung des Monitorings in den Gesamtbetrieb eines großen Computersystems vorgenommen. Danach wurden Methoden und Lösungen aufgezeigt, welche in einem allgemeinen Szenario geeignet sind, um den ganzheitlichen Vorgang der Überwachung möglichst effizient und skalierbar durchzuführen. Im weiteren Verlauf wurde darauf eingegangen welche Lehren aus dem Betrieb eines vorhandenen Clusters für den Betrieb eines neuen, leistungsfähigeren Systems gezogen werden können um dessen Funktion möglichst gut gewährleisten zu können. Darauf aufbauend wurde eine Auswahl getroffen, welche Anwendung aus einer Menge existierende Lösungen heraus, zur Überwachung des neuen Clusters besonders geeignet ist. Dies fand unter Berücksichtigung der spezielle Situation, zum Beispiel der Verwendung von InfiniBand als Verbindungsnetzwerk, statt. Im Zuge dessen wurde eine zusätzliche Software entwickelt, welche die verschiedensten Statusinformationen der InfiniBand Anschlüsse auslesen und verarbeiten kann, unabhängig vom Hersteller der Hardware. Diese Funktionalität, welche im Bereich der freien Überwachungsanwendungen bisher ansonsten noch nicht verfügbar war, wurde beispielhaft für die gewählte Monitoring Software umgesetzt. Letztlich war der Einfluss der Überwachungsaktivitäten auf die eigentlichen Anwendungen des Clusters von Interesse. Dazu wurden exemplarisch das selbst entwickelte Plugin sowie eine Auswahl an typischen Überwachungswerten benutzt, um den Einfluss auf die CPU und das Netzwerk zu untersuchen. Dabei wurde gezeigt, dass für typische Überwachungsintervalle keine Einschränkungen der eigentlichen Anwendung zu erwarten sind und dass überhaupt nur für untypisch kurze Intervalle ein geringer Einfluss festzustellen war.

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Performance measurement and runtime tuning tools are both vital in the HPC software ecosystem and use similar techniques: the analyzed application is interrupted at specific events and information on the current system state is gathered to be either recorded or used for tuning. One of the established performance measurement tools is Score-P. It supports numerous HPC platforms and parallel programming paradigms. To extend Score-P with support for different back-ends, create a common framework for measurement and tuning of HPC applications, and to enable the re-use of common software components such as implemented instrumentation techniques, this paper makes the following contributions: (I) We describe the Score-P metric plugin interface, which enables programmers to augment the event stream with metric data from supplementary data sources that are otherwise not accessible for Score-P. (II) We introduce the flexible Score-P substrate plugin interface that can be used for custom processing of the event stream according to the specific requirements of either measurement, analysis, or runtime tuning tasks. (III) We provide examples for both interfaces that extend Score-P’s functionality for monitoring and tuning purposes.