Trotz der ständig ansteigenden Leistung moderner Rechner leiden auch heute noch viele verteilte, betriebliche Anwendungssysteme unter Performance-Problemen. Häufige Ursachen dafür sind Defizite im Entwurf der Software. Modellgetriebene Performance-Vorhersageverfahren analysieren die Antwortzeiten, Durchsätze und Ressourcenauslastungen von neu zu entwickelnden Systemen schon bevor bzw. während ihrer Implementierung auf Basis von Entwurfsdokumenten. Existierende Vorhersageverfahren für komponentenbasierte Softwaresystemen vernachlässigen dabei performance-relevante Einflüsse durch unterschiedliche Benutzungsprofile. Daher schlägt diese Dissertation neue Modellierungssprachen und -transformationen vor, die eine wiederverwendbare Beschreibung von Benutzungsprofilabhängigkeiten in komponentenbasierten Softwaresystemen erlauben. Mit einer experimentellen Untersuchung zeigt diese Arbeit, dass Vorhersagen basierend auf den neuen Modellen Entwurfsentscheidungen von Software-Architekten unterstützen können. <dt.>
Despite the increasing computational power of modern computers, many large, distributed software systems still suffer from performance problems today. To avoid design-related performance problems, model-driven performance prediction methods analyse the response times, throughputs, and resource utilizations of systems under development based on design documents before and during implementation. For component-based software systems, existing prediction methods neglect the performance influence of different usage profiles (i.e., the number of requests and the included parameter values) in their specification languages. This thesis proposes new modelling languages and transformations, which allow a reusable description of usage profile dependencies in component-based software systems. The thesis includes an experimental evaluation, which shows that predictions based on the newly introduced models can support design decisions. <engl.>
