Inhaltlich entkoppelte Kommunikation in heterogenen, veränderlichen Netzwerktopologien

In einem von mobilen Geräten dominierten Umfeld stellt die spontane Kooperation dieser Geräte umfangreiche Anforderungen an eine geeignete Kommunikations-Middleware. Der anhaltende Trend, alle Daten zuerst in die „Cloud“ zu schicken, dort zu verarbeiten und anschließend zurück in dieselbe Umgebung zu versenden, ist in vielerlei Hinsicht unbefriedigend. Die vorliegende Dissertation schafft eine Basis zur Realisierung einer auf dem Publish-Subscribe-Paradigma aufbauenden Middleware, die inhaltlich entkoppelte Kommunikation in heterogenen, veränderlichen Umgebungen gewährleisten kann

Anforderungsbasierte Modellierung und Ausführung von Datenflussmodellen

Heutzutage steigen die Menge an Daten sowie deren Heterogenität, Änderungshäufigkeit und Komplexität stark an. Dies wird häufig als das "Big-Data-Problem" bezeichnet. Durch das Aufkommen neuer Paradigmen, wie dem Internet der Dinge oder Industrie 4.0, nimmt dieser Trend zukünftig noch weiter zu. Die Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten kann einen hohen Mehrwert darstellen, beispielsweise durch die Erkennung bisher unbekannter Muster oder durch das Vorhersagen von Ereignissen. Jedoch stellen die Charakteristiken von Big-Data, insbesondere die große Datenmenge und deren schnelle Änderung, eine große Herausforderung für die Verarbeitung der Daten dar. Herkömmliche, bisher angewandte Techniken, wie zum Beispiel Analysen basierend auf relationalen Datenbanken, kommen hierbei oft an ihre Grenzen. Des Weiteren ändert sich auch die Art der Anwender der Datenverarbeitung, insbesondere in Unternehmen. Anstatt die Datenverarbeitung ausschließlich von Programmierexperten durchzuführen, wächst die Anwendergruppe auch um Domänennutzer, die starkes Interesse an Datenanalyseergebnissen haben, jedoch diese nicht technisch umsetzen können. Um die Unterstützung von Domänennutzern zu ermöglichen, entstand ca. im Jahr 2007, im Rahmen der Web-2.0-Bewegung, das Konzept der Mashups, die es auf einfachem Wege erlauben sollen, Anwender aus unterschiedlichen Domänen beim Zusammenführen von Programmen, grafischen Oberflächen, und auch Daten zu unterstützen. Hierbei lag der Fokus vor allem auf Webdatenquellen wie RSS-Feeds, HTML-Seiten, oder weiteren XML-basierten Formaten. Auch wenn die entstandenen Konzepte gute Ansätze liefern, um geringe Datenmengen schnell und explorativ durch Domänennutzer zu verarbeiten, können sie mit den oben genannten Herausforderungen von Big-Data nicht umgehen. Die Grundidee der Mashups dient als Inspiration dieser Dissertation und wird dahingehend erweitert, moderne, komplexe und datenintensive Datenverarbeitungs- und Analyseszenarien zu realisieren. Hierfür wird im Rahmen dieser Dissertation ein umfassendes Konzept entwickelt, das sowohl eine einfache Modellierung von Datenanalysen durch Domänenexperten ermöglicht - und somit den Nutzer in den Mittelpunkt stellt - als auch eine individualisierte, effiziente Ausführung von Datenanalysen und -verarbeitung ermöglicht. Unter einer Individualisierung wird dabei verstanden, dass die funktionalen und nichtfunktionalen Anforderungen, die je nach Anwendungsfall variieren können, bei der Ausführung berücksichtigt werden. Dies erfordert einen dynamischen Aufbau der Ausführungsumgebung. Hierbei wird dem beschriebenen Problem durch mehrere Ebenen begegnet: 1) Die Modellierungsebene, die als Schnittstelle zu den Domänennutzern dient und die es erlaubt Datenverarbeitungsszenarien abstrakt zu modellieren. 2) Die Modelltransformationsebene, auf der das abstrakte Modell auf verschiedene ausführbare Repräsentationen abgebildet werden kann. 3) Die Datenverarbeitungsebene, mit der die Daten effizient in einer verteilten Umgebung verarbeitet werden, und 4) die Datenhaltungsebene, in der Daten heterogener Quellen extrahiert sowie Datenverarbeitungs- oder Analyseergebnisse persistiert werden. Die Konzepte der Dissertation werden durch zugehörige Publikationen in Konferenzbeiträgen und Fachmagazinen gestützt und durch eine prototypische Implementierung validiert

Modellierung von paralleler Software für homogene und heterogene Multiprozessor-Systeme

Multicore-Prozessoren stellen leistungsstarke Architekturen für die Signal- und Videoverarbeitung dar, die zunehmend auch in Echtzeitanwendungen eingesetzt werden. Da Multicore-Prozessoren in Hochsprachen programmiert werden, bieten sie eine hohe Flexibilität und Portabilität der Software. Eingebettete Multicore-Prozessoren werden beispielsweise im Bereich der kamerabasierten Fahrerassistenzsysteme zur Berechnung anspruchsvoller Algorithmen mit strengen Echtzeitkriterien verwendet. Die Fusion und Auswertung der gesammelten Daten aus einer Vielzahl von Sensoren besitzt eine hohe Rechenkomplexität und einen hohen Speicherbedarf. Gleichzeitig haben derartige Algorithmen kurze Entwicklungszyklen, was den Einsatz von flexibler Multicore-Software attraktiv macht. Eine optimale Auslastung aller Ressourcen und eine gute Portabilität der Software zwischen Plattformen benötigt allerdings eine skalierbare parallele Implementierung. Für die Parallelisierung steht eine Vielzahl von Strategien zur Auswahl, die auf unterschiedlichen Plattformen jeweils andere Laufzeiteigenschaften und Limitierungen, wie z.B. Synchronisationen oder Speicherbandbreite, aufweisen. Moderne Plattformen kombinieren meist heterogene Prozessoren mit applikationsspezifischen Beschleunigern, was eine parallele Programmierung zusätzlich erschwert. Diese Arbeit adressiert die Programmierbarkeit von parallelen Plattformen mit dem Ziel Entwickler bei der Parallelisierung zu unterstützen. Dazu wird die Abstraktionsschicht Modular Parallelization Abstraction Layer (MPAL) vorgestellt, die eine neue Schnittstelle zur parallelen Programmierung von Multicore- und Manycore-Prozessoren, sowie Beschleunigern, wie Grafikprozessoren oder Field Programmable Gate Arrays, bereitstellt. MPAL ermöglicht eine einfache Konfiguration der verwendeten Frameworks und der Parallelität, sowie die Kontrolle des heterogenen Architektur-Mappings. Des Weiteren bietet MPAL Profiling-Methoden, die die Extraktion der Skalierungscharakteristiken erlauben, die wiederum bei der Identifikation von Engpässen helfen. Weiterhin werden in dieser Arbeit Einflussfaktoren auf die Skalierbarkeit untersucht und modelliert, damit diese durch signifikante Modellparameter dargestellt und ausgewertet werden können. Unter Verwendung der Modellparameter als Deskriptoren stellt diese Arbeit eine neue Methode der Performance-Prädiktion vor. Damit können das erwartete Skalierungsverhalten, sowie potentielle Engpässe nach einer Portierung der Software, abgeschätzt werden. Die vorgestellten Methoden werden mit Referenz-Methoden zur parallelen Programmierung und Performance-Prädiktion verglichen und im Anschluss mithilfe von zwei Fahrerassistenzalgorithmen (Stereo-Vision und Fußgängererkennung) evaluiert.Multicore processors represent powerful architectures for signal- and video-processing, even applicable for real-time applications. Because these chips are programmable in high-level programming-languages, they offer good flexibility and software portability. For instance in the field of camera-based advanced driver assistance systems, which appear as demanding applications with strict real-time constraints, embedded multicores serve as target platforms. Such algorithms feature not only complex computations and high memory consumption due to the fusion of multiple sensor-data, but they also have short development cycles, which makes the flexibility of multicore-software even more desirable. However, gathering the theoretical peak performance of multicore processors requires parallel programming and a scalable work distribution in order to obtain software that is portable across platforms. Furthermore, parallel programming opens up a huge design space of parallelization strategies each with potential bottlenecks, like synchronization-count or memory bandwidth, which vary between platforms. Modern processors are often equipped with application specific accelerator architectures, resulting in multiple heterogeneous computational units eventually each requiring individual programming techniques. This work addresses the programmability of parallel platforms with the aim of supporting developers during the parallelization process. In order to ease the parallel programming, the middleware modular parallelization abstraction layer (MPAL) is introduced, which offers a new interface for programming multi-/manycores and accelerators (e.g., graphics processors, or field programmable gate arrays), while the actually used frameworks can be configured dynamically. MPAL allows the configuration of the parallelism and to control the architecture mapping including heterogeneous scheduling and data transfers. Furthermore, MPAL offers in-line profiling methodologies, which enable the extraction of the parallel runtime behavior and scalability characteristics, which help to analyze the parallelization success and identify bottlenecks. Most relevant, influencing scalability characteristics are modeled to represent trends in few significant and comparable model-parameters. Using these model-parameters as descriptive features, this work contributes a statistical performance prediction method, which allows for an estimation of the scalability trend and potential bottlenecks after porting a parallel software between platforms. All introduced methods are compared with state-of-the-art programming techniques and prediction methods, and will be evaluated using two driver-assistance algorithms (stereo-vision and pedestrian detection)

Jahresbericht 2013 zur kooperativen DV-Versorgung

:Vorwort ÜBERSICHT DER INSERENTEN 12 TEIL I ZUR ARBEIT DER DV-KOMMISSION 15 ZUR ARBEIT DES ERWEITERTEN IT-LENKUNGSAUSSCHUSSES 16 ZUR ARBEIT DES IT-LENKUNGSAUSSCHUSSES 17 ZUR ARBEIT DES WISSENSCHAFTLICHEN BEIRATES DES ZIH 17 TEIL II 1 DAS ZENTRUM FÜR INFORMATIONSDIENSTE UND HOCHLEISTUNGSRECHNEN (ZIH) 21 1.1 AUFGABEN 21 1.2 ZAHLEN UND FAKTEN (REPRÄSENTATIVE AUSWAHL) 21 1.3 HAUSHALT 22 1.4 STRUKTUR / PERSONAL 23 1.5 STANDORT 24 1.6 GREMIENARBEIT 25 2 KOMMUNIKATIONSINFRASTRUKTUR 27 2.1 NUTZUNGSÜBERSICHT NETZDIENSTE 27 2.2 NETZWERKINFRASTRUKTUR 27 2.3 KOMMUNIKATIONS- UND INFORMATIONSDIENSTE 37 3 ZENTRALE DIENSTANGEBOTE UND SERVER 47 3.1 SERVICE DESK 47 3.2 TROUBLE TICKET SYSTEM (OTRS) 48 3.3 NUTZERMANAGEMENT 49 3.4 LOGIN-SERVICE 50 3.5 BEREITSTELLUNG VON VIRTUELLEN SERVERN 51 3.6 STORAGE-MANAGEMENT 51 3.7 LIZENZ-SERVICE 57 3.8 PERIPHERIE-SERVICE 58 3.9 PC-POOLS 58 3.10 SECURITY 59 3.11 DRESDEN SCIENCE CALENDAR 60 4 SERVICELEISTUNGEN FÜR DEZENTRALE DV-SYSTEME 63 4.1 ALLGEMEINES 63 4.2 INVESTBERATUNG 63 4.3 PC SUPPORT 63 4.4 MICROSOFT WINDOWS-SUPPORT 64 4.5 ZENTRALE SOFTWARE-BESCHAFFUNG FÜR DIE TU DRESDEN 70 5 HOCHLEISTUNGSRECHNEN 73 5.1 HOCHLEISTUNGSRECHNER/SPEICHERKOMPLEX (HRSK-II) 73 5.2 NUTZUNGSÜBERSICHT DER HPC-SERVER 80 5.3 SPEZIALRESSOURCEN 81 5.4 GRID-RESSOURCEN 82 5.5 ANWENDUNGSSOFTWARE 84 5.6 VISUALISIERUNG 85 5.7 PARALLELE PROGRAMMIERWERKZEUGE 86 6 WISSENSCHAFTLICHE PROJEKTE, KOOPERATIONEN 89 6.1 „KOMPETENZZENTRUM FÜR VIDEOKONFERENZDIENSTE“ (VCCIV) 89 6.2 SKALIERBARE SOFTWARE-WERKZEUGE ZUR UNTERSTÜTZUNG DER ANWENDUNGSOPTIMIERUNG AUF HPC-SYSTEMEN 94 6.3 LEISTUNGS- UND ENERGIEEFFIZIENZ-ANALYSE FÜR INNOVATIVE RECHNERARCHITEKTUREN 96 6.4 DATENINTENSIVES RECHNEN, VERTEILTES RECHNEN UND CLOUD COMPUTING 100 6.5 DATENANALYSE, METHODEN UND MODELLIERUNG IN DEN LIFE SCIENCES 103 6.6 PARALLELE PROGRAMMIERUNG, ALGORITHMEN UND METHODEN 106 6.7 KOOPERATIONEN 111 7 AUSBILDUNGSBETRIEB UND PRAKTIKA 113 7.1 AUSBILDUNG ZUM FACHINFORMATIKER / FACHRICHTUNG ANWENDUNGSENTWICKLUNG 113 7.2 PRAKTIKA 114 8 AUS- UND WEITERBILDUNGSVERANSTALTUNGEN 115 9 VERANSTALTUNGEN 117 10 PUBLIKATIONEN 118 TEIL III BEREICH MATHEMATIK UND NATURWISSENSCHAFTEN 125 BEREICH GEISTES UND SOZIALWISSENSCHAFTEN 151 BEREICH INGENIEURWISSENSCHAFTEN 177 BEREICH BAU UND UMWELT 189 BEREICH MEDIZIN 223 ZENTRALE UNIVERSITÄTSVERWALTUNG 23

Jahresbericht 2017 zur kooperativen DV-Versorgung

:Vorwort 13 Übersicht der Inserenten 16 Teil I Gremien der TU Dresden für Belange der Informationstechnik CIO der TU Dresden 21 CIO-Beirat 21 IT-Klausurtagung 23 Teil II Zentrum für Informationsdienste und Hochleistungsrechnen 1 Die Einrichtung 27 1.1 Aufgaben 27 1.2 Zahlen und Fakten 27 1.3 Haushalt 28 1.4 Struktur 30 1.5 Standorte 31 1.6 Gremienarbeit 32 2 IT-Infrastruktur 33 2.1 Kommunikationsdienste und Infrastrukturen 33 2.2 Infrastruktur-Server 43 2.3 Server-Virtualisierung 44 2.4 Housing 44 2.5 Datenspeicher und -sicherung 44 3 Hochleistungsrechnen 51 3.1 HRSK-II – HPC-Cluster Taurus 51 3.2 Shared-Memory-System Venus 53 3.3 Anwendungssoftware 54 3.4 Parallele Programmierwerkzeuge 54 4 Zentrales Diensteangebot 57 4.1 IT-Service-Management 57 4.2 Ticket-System und Service Desk 57 4.3 Identitätsmanagement 59 4.4 Login-Service 61 4.5 Microsoft Windows-Support 61 4.6 Kommunikations- und Kollaborationsdienste 65 4.7 Dresden Science Calendar 67 4.8 Drucken / Kopieren 68 4.9 Zentrale Software-Beschaffung für die TU Dresden 69 5 Forschung 71 5.1 Wissenschaftliche Projekte und Kooperationen 71 5.2 Publikationen 85 6 Ausbildungsbetrieb und Praktika 89 6.1 Ausbildung zum Fachinformatiker 89 6.2 Praktika 89 7 Veranstaltungen 91 7.1 Aus- und Weiterbildungsveranstaltungen 91 7.2 ZIH-Kolloquien 92 7.3 Workshops 92 7.4 Standpräsentationen/Vorträge/Führungen 92 Teil III Bereiche der TU Dresden Bereich Mathematik und Naturwissenschaften 97 1 Bereichsweite IT-Struktur 97 2 Weiterbildung und Informationsaustausch 97 3 Service Desk 98 4 Stand der DV-Ausstattung – allgemeine Hinweise 98 5 Anforderungen an das ZIH 98 5.1 Dienste 98 5.2 Vernetzung 99 5.3 Software 99 Fakultät Biologie 101 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 101 1.1 Anforderungen aus der Lehre 101 1.2 Anforderungen aus der Forschung 102 2 Erreichter Stand der DV-Ausstattung 102 3 Anforderungen an das ZIH 102 Fakultät Chemie und Lebensmittelchemie 103 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 103 1.1 Anforderungen aus der Lehre 103 1.2 Anforderungen aus der Forschung 103 2 Stand der DV-Ausstattung 104 2.1 Verzeichnisdienst und zentrales Management 104 2.2 Server-Systeme 104 2.3 PC-Arbeitsplätze und Messrechner 105 2.4 Datennetz 105 3 Leistungen und Angebote der Fakultät 105 3.1 PC-Pools 105 3.2 Messdaten und Datenbanken 105 3.3 Spezialsoftware 106 3.4 IT-Service-Teams 106 4 Anforderungen der Fakultät an ZIH und Verwaltung 106 4.1 Dienste und Software 106 4.2 Personelle Absicherung 106 Fakultät Mathematik 107 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 107 1.1 Anforderungen aus der Lehre 107 1.2 Anforderungen aus der Forschung 107 2 Erreichter Stand der DV-Ausstattung an der Fakultät 108 2.1 Hardware und Vernetzung 108 2.2 Leistungen und Angebote des zentralen PC-Pools der Fakultät 108 3 Anforderungen der Fakultät an das ZIH 108 3.1 Dienste 108 3.2 Datenkommunikation 109 3.3 Software 109 3.4 Hardware- und Software-Service 109 Fakultät Physik 111 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 111 1.1 Anforderungen aus der Lehre 111 1.2 Anforderungen aus der Forschung 112 2 Erreichter Stand der DV-Ausstattung 113 2.1 Hardware 113 2.2 Software 113 2.3 Vernetzung 113 2.4 PC-Pools 113 2.5 Weiteres 113 3 Anforderungen der Fakultät an das ZIH 114 Fakultät Psychologie 115 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 115 1.1 Anforderungen aus der Lehre 115 1.2 Anforderungen aus der Forschung 115 2 Erreichter Stand der DV-Ausstattung an der Fakultät 115 3 Anforderungen der Fakultät an das ZIH 116 Bereich Geistes- und Sozialwissenschaften 117 1 Struktur und IT-Verantwortlichkeiten 117 2 Fazit und Entwicklungsperspektiven 118 Fakultät Erziehungswissenschaften 121 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 121 1.1 Anforderungen aus der Lehre 121 1.2 Anforderungen aus der Forschung 123 2 Erreichter Stand der DV-Ausstattung an der Fakultät 124 3 Leistungen und Angebote des ZBT der Fakultät 124 4 Anforderungen an das ZIH 125 Juristische Fakultät 127 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 127 1.1 Anforderungen aus der Lehre 127 1.2 Anforderungen aus der Forschung 127 2 Stand der DV-Ausstattung an der Fakultät 128 3 Anforderung an das ZIH sowie externe Ressourcen 128 Philosophische Fakultät 129 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 129 1.1 Anforderungen aus der Lehre 129 1.2 Anforderungen aus der Forschung 129 2 Erreichter Stand der DV-Ausstattung an der Fakultät 130 3 Anforderungen an das ZIH 130 Fakultät Sprach-, Literatur- und Kulturwissenschaften 133 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 133 1.1 Anforderungen aus der Lehre 133 1.2 Anforderungen aus der Forschung 133 2 Erreichter Stand der DV-Ausstattung an der Fakultät 134 3 Anforderung an das ZIH 134 4 E-Learning-Strategie 134 Bereich Bau und Umwelt 137 1 Struktur und IT-Verantwortlichkeiten 137 2 Kompetenzen, angebotene Dienstleistungen und mögliche Synergien 139 3 Fazit und Ausblick 141 Fakultät Architektur 143 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 143 1.1 Anforderungen aus der Lehre 143 1.2 Anforderungen aus der Forschung 144 2 Erreichter Stand der DV-Ausstattung an der Fakultät 144 3 Leistungen und Angebote der Fakultät Architektur 145 4 Anforderungen an das ZIH sowie externe Ressourcen 145 4.1 Dienste 145 4.2 Datenkommunikation 145 4.3 Software 146 4.4 Hardware- und Software-Service 146 Fakultät Bauingenieurwesen 147 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 147 1.1 Anforderungen aus der Lehre 147 1.2 Anforderungen aus der Forschung 148 1.3 Erreichter Stand der DV-Ausstattung an der Fakultät 150 2 Leistungen und Angebote des zentralen Fakultätsrechenzentrums 157 3 Anforderungen an das ZIH sowie externe Ressourcen 157 3.2 Datenkommunikation 158 3.3 Software 158 3.4 Hardware- und Software-Service 158 Fakultät Umweltwissenschaften 159 Fachrichtung Forstwissenschaften 159 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 159 1.1 Anforderungen aus der Lehre 159 1.2 Anforderungen aus der Forschung (ausgewählte Beispiele) 159 2 Erreichter Stand der DV-Ausstattung an der Fachrichtung 160 3 Leistungen und Angebote der Rechenstation der Fachrichtung 161 4 Anforderungen an das ZIH sowie externe Ressourcen 161 4.1 Dienste 161 4.2 Datenkommunikation 161 4.3 Software 161 4.4 Hardware- und Software-Service 161 Fachrichtung Geowissenschaften 163 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 163 1.1 Anforderungen aus der Lehre 163 1.2 Anforderung aus der Forschung 163 2 Anforderung an das ZIH 165 2.1 Dienste 165 2.2 Datenkommunikation 165 2.3 Software 165 2.4 Hardware- und Software-Service 167 3 Anforderung an die Rechenstation Tharandt 167 Fakultät Verkehrswissenschaften „Friedrich List“ 169 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 169 1.1 Anforderungen aus der Lehre 169 1.2 Anforderung aus der Forschung 171 2 Anforderungen an das ZIH 175 Fakultät Wirtschaftswissenschaften 177 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 177 1.1 Anforderungen aus der Lehre 177 1.2 Anforderungen aus der Forschung 179 2 Erreichter Stand der DV-Ausstattung an der Fakultät 180 3 Service-Leistungen des Informatiklabors der Fakultät 182 4 Anforderungen an das ZIH sowie externe Ressourcen 184 4.1 Dienste 184 4.2 Datenkommunikation 184 4.3 Software 185 4.4 Hardware- und Software-Service 185 Bereich Medizin 187 Medizinische Fakultät Carl Gustav Carus 187 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 187 1.1 Anforderungen aus der Lehre 187 1.2 Anforderungen aus der Forschung 188 2 Erreichter Stand der DV-Versorgung 188 3 Anforderungen der Fakultät an das ZIH / MZ / SLUB 19

Jahresbericht 2014 zur kooperativen DV-Versorgung

:VORWORT 9 ÜBERSICHT DER INSERENTEN 10 TEIL I ZUR ARBEIT DES IT-LENKUNGSAUSSCHUSSES 15 ZUR ARBEIT DES ERWEITERTEN IT-LENKUNGSAUSSCHUSSES 15 ZUR ARBEIT DES WISSENSCHAFTLICHEN BEIRATES DES ZIH 17 TEIL II 1 DAS ZENTRUM FÜR INFORMATIONSDIENSTE UND HOCHLEISTUNGSRECHNEN (ZIH) 21 1.2 ZAHLEN UND FAKTEN (REPRÄSENTATIVE AUSWAHL) 21 1.3 HAUSHALT 22 1.4 STRUKTUR / PERSONAL 23 1.5 STANDORT 24 1.6 GREMIENARBEIT 25 2 KOMMUNIKATIONSINFRASTRUKTUR 27 2.1 NUTZUNGSÜBERSICHT NETZDIENSTE 27 2.2 NETZWERKINFRASTRUKTUR 27 2.3 KOMMUNIKATIONS- UND INFORMATIONSDIENSTE 37 3 ZENTRALES DIENSTEANGEBOT 47 3.1 SERVICE DESK 47 3.2 TROUBLE TICKET SYSTEM (OTRS) 48 3.3 IDENTITÄTSMANAGEMENT 49 3.4 LOGIN-SERVICE 51 3.5 BEREITSTELLUNG VON VIRTUELLEN SERVERN 51 3.6 STORAGE-MANAGEMENT 52 3.7 PC-POOLS 58 3.8 SECURITY 59 3.9 LIZENZ-SERVICE 61 3.10 PERIPHERIE-SERVICE 61 3.11 DRESDEN SCIENCE CALENDAR 61 4 SERVICELEISTUNGEN FÜR DEZENTRALE DV-SYSTEME 63 4.1 ALLGEMEINES 63 4.2 INVESTBERATUNG 63 4.3 PC-SUPPORT 63 4.4 MICROSOFT WINDOWS-SUPPORT 64 4.5 ZENTRALE SOFTWARE-BESCHAFFUNG FÜR DIE TU DRESDEN 68 5 HOCHLEISTUNGSRECHNEN 71 5.1 HOCHLEISTUNGSRECHNER/SPEICHERKOMPLEX 71 5.2 NUTZUNGSÜBERSICHT DER HPC-SERVER 78 5.3 SPEZIALRESSOURCEN 79 5.4 GRID-RESSOURCEN 80 5.5 ANWENDUNGSSOFTWARE 81 5.6 VISUALISIERUNG 81 5.7 PARALLELE PROGRAMMIERWERKZEUGE 83 6 WISSENSCHAFTLICHE PROJEKTE UND KOOPERATIONEN 85 6.1 KOMPETENZZENTRUM FÜR VIDEOKONFERENZDIENSTE 85 6.2 SKALIERBARE SOFTWARE-WERKZEUGE ZUR UNTERSTÜTZUNG DER ANWENDUNGSOPTIMIERUNG AUF HPC-SYSTEMEN 89 6.3 LEISTUNGS- UND ENERGIEEFFIZIENZ-ANALYSE FÜR INNOVATIVE RECHNERARCHITEKTUREN 91 6.4 DATENINTENSIVES RECHNEN, VERTEILTES RECHNEN UND CLOUD COMPUTING 95 6.5 DATENANALYSE, METHODEN UND MODELLIERUNG IN DEN LIFE SCIENCES 97 6.6 PARALLELE PROGRAMMIERUNG, ALGORITHMEN UND METHODEN 99 6.7 INITIATIVBUDGET ZUR UNTERSTÜTZUNG VON KOOPERATIONSAUFGABEN DER SÄCHSISCHEN HOCHSCHULEN 103 6.8 KOOPERATIONEN 105 7 AUSBILDUNGSBETRIEB UND PRAKTIKA 107 7.1 AUSBILDUNG ZUM FACHINFORMATIKER / FACHRICHTUNG ANWENDUNGSENTWICKLUNG 107 7.2 PRAKTIKA 108 8 VERANSTALTUNGEN 109 8.1 AUS- UND WEITERBILDUNGSVERANSTALTUNGEN 109 8.2 NUTZERSCHULUNGEN 110 8.3 ZIH-KOLLOQUIEN 110 8.4 ZIH-SEMINARE 110 8.5 KONFERENZEN 110 8.6 WORKSHOPS 110 8.7 STANDPRÄSENTATIONEN/’VORTRÄGE/FÜHRUNGEN 110 9 PUBLIKATIONEN 113 TEIL III BERICHTE BIOTECHNOLOGISCHES ZENTRUM (BIOTEC) ZENTRUM FÜR REGENERATIVE THERAPIEN (CRTD) ZENTRUM FÜR INNOVATIONSKOMPETENZ (B CUBE) 121 BOTANISCHER GARTEN 127 INTERNATIONALES HOCHSCHULINSTITUT ZITTAU (IHI) 132 LEHRZENTRUM SPRACHEN UND KULTURRÄUME (LSK) 133 MEDIENZENTRUM (MZ) 139 UNIVERSITÄTSSPORTZENTRUM (USZ) 155 ZENTRUM FÜR INTERNATIONALE STUDIEN (ZIS) 157 ZENTRALE UNIVERSITÄTSVERWALTUNG (ZUV) 15