Entscheidende Faktoren für die Performance von parallelen Datenflussprogrammen sind die Kommunikation zwischen einzelnen Tasks sowie die Vermeidung von CPU und I/O Engpässen. Wenn wir von I/O Engpässen ausgehen, besteht eine Möglichkeit die Performance zu steigern darin, die zu übertragende Datenmenge mittels Kompressionsalgorithmen zu verkleinern. Dies kann zu höherem Datendurchsatz sowie zu einem Ausgleich von CPU - und I/O-Last führen, da durch die Kompression mehr Last auf der CPU und weniger Last auf den Kommunikationskanälen auftritt.

Ziel der Diplomarbeit soll es sein, auf Basis des Nephele Frameworks den Einsatz dynamischer Kompression in parallen Datenflussprogrammen zu erforschen.

Der Abschlussvortrag fand am 27.10.2010 statt.