In vielen Bereichen der Wissenschaft und Wirtschaft werden Algorithmen verwendet, die sehr aufwandig und dadurch sehr rechenintensiv sind. Oft ubersteigt der Laufzeitbedarf der Berechnungen die Leistungsfahigkeit von einzelnen Prozessoren, sodass Ergebnisse nicht in angemessener Zeit geliefert werden konnen. Daher werden diese auf vielen Prozessoren parallel durchgefuhrt. Dabei ist es wichtig, dass Inkonsistenzen vermieden werden und die fur einen Berechnungsschritt notwendigen Daten auf dem jeweiligen Prozessor verfugbar sind. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Framework zur Verteilung und Synchronisation von Objektgraphen entwickelt. Anderungen an den Daten werden durch Anderungsereignisse zu anderen Prozessen kommuniziert und transaktionssicher verarbeitet. Au?erdem organisieren sich die Prozesse, zwischen denen die Daten synchronisiert werden sollen, dezentral unter Verwendung von Peer-to-Peer Technologie und nicht auf Basis von zentralen Servern oder Datenbanken.

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