05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik
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Item Open Access Automated composition of adaptive pervasive applications in heterogeneous environments(2012) Schuhmann, Stephan Andreas; Rothermel, Kurt (Prof. Dr. rer. nat. Dr. h. c.)Distributed applications for Pervasive Computing represent a research area of high interest. Configuration processes are needed before the application execution to find a composition of components that provides the required functionality. As dynamic pervasive environments and device failures may yield unavailability of arbitrary components and devices at any time, finding and maintaining such a composition represents a nontrivial task. Obviously, many degrees of decentralization and even completely centralized approaches are possible in the calculation of valid configurations, spanning a wide spectrum of possible solutions. As configuration processes produce latencies which are noticed by the application user as undesired waiting times, configurations have to be calculated as fast as possible. While completely distributed configuration is inevitable in infrastructure-less Ad Hoc scenarios, many realistic Pervasive Computing environments are located in heterogeneous environments, where additional computation power of resource-rich devices can be utilized by centralized approaches. However, in case of strongly heterogeneous pervasive environments including several resource-rich and resource-weak devices, both centralized and decentralized approaches may lead to suboptimal results concerning configuration latencies: While the resource-weak devices may be bottlenecks for decentralized configuration, the centralized approach faces the problem of not utilizing parallelism. Most of the conducted projects in Pervasive Computing only focus on one specific type of environment: Either they concentrate on heterogeneous environments, which rely on additional infrastructure devices, leading to inapplicability in infrastructure-less environments. Or they address homogeneous Ad Hoc environments and treat all involved devices as equal, which leads to suboptimal results in case of present resource-rich devices, as their additional computation power is not exploited. Therefore, in this work we propose an advanced comprehensive adaptive approach that particularly focuses on the efficient support of heterogeneous environments, but is also applicable in infrastructure-less homogeneous scenarios. We provide multiple configuration schemes with different degrees of decentralization for distributed applications, optimized for specific scenarios. Our solution is adaptive in a way that the actual scheme is chosen based on the current system environment and calculates application compositions in a resource-aware efficient manner. This ensures high efficiency even in dynamically changing environments. Beyond this, many typical pervasive environments contain a fixed set of applications and devices that are frequently used. In such scenarios, identical resources are part of subsequent configuration calculations. Thus, the involved devices undergo a quite similar configuration process whenever an application is launched. However, starting the configuration from scratch every time not only consumes a lot of time, but also increases communication overhead and energy consumption of the involved devices. Therefore, our solution integrates the results from previous configurations to reduce the severity of the configuration problem in dynamic scenarios. We prove in prototypical real-world evaluations as well as by simulation and emulation that our comprehensive approach provides efficient automated configuration in the complete spectrum of possible application scenarios. This extensive functionality has not been achieved by related projects yet. Thus, our work supplies a significant contribution towards seamless application configuration in Pervasive Computing.Item Open Access Causal models for decision making via integrative inference(2017) Geiger, Philipp; Toussaint, Marc (Prof. Dr.)Understanding causes and effects is important in many parts of life, especially when decisions have to be made. The systematic inference of causal models remains a challenge though. In this thesis, we study (1) "approximative" and "integrative" inference of causal models and (2) causal models as a basis for decision making in complex systems. By "integrative" here we mean including and combining settings and knowledge beyond the outcome of perfect randomization or pure observation for causal inference, while "approximative" means that the causal model is only constrained but not uniquely identified. As a basis for the study of topics (1) and (2), which are closely related, we first introduce causal models, discuss the meaning of causation and embed the notion of causation into a broader context of other fundamental concepts. Then we begin our main investigation with a focus on topic (1): we consider the problem of causal inference from a non-experimental multivariate time series X, that is, we integrate temporal knowledge. We take the following approach: We assume that X together with some potential hidden common cause - "confounder" - Z forms a first order vector autoregressive (VAR) process with structural transition matrix A. Then we examine under which conditions the most important parts of A are identifiable or approximately identifiable from only X, in spite of the effects of Z. Essentially, sufficient conditions are (a) non-Gaussian, independent noise or (b) no influence from X to Z. We present two estimation algorithms that are tailored towards conditions (a) and (b), respectively, and evaluate them on synthetic and real-world data. We discuss how to check the model using X. Still focusing on topic (1) but already including elements of topic (2), we consider the problem of approximate inference of the causal effect of a variable X on a variable Y in i.i.d. settings "between" randomized experiments and observational studies. Our approach is to first derive approximations (upper/lower bounds) on the causal effect, in dependence on bounds on (hidden) confounding. Then we discuss several scenarios where knowledge or beliefs can be integrated that in fact imply bounds on confounding. One example is about decision making in advertisement, where knowledge on partial compliance with guidelines can be integrated. Then, concentrating on topic (2), we study decision making problems that arise in cloud computing, a computing paradigm and business model that involves complex technical and economical systems and interactions. More specifically, we consider the following two problems: debugging and control of computing systems with the help of sandbox experiments, and prediction of the cost of "spot" resources for decision making of cloud clients. We first establish two theoretical results on approximate counterfactuals and approximate integration of causal knowledge, which we then apply to the two problems in toy scenarios.Item Open Access Position sharing for location privacy in non-trusted systems(2015) Skvortsov, Pavel; Rothermel, Kurt (Prof. Dr. rer. nat. Dr. h.c.)Currently, many location-aware applications are available for mobile users of location-based services. Applications such as Google Now, Trace4You or FourSquare are being widely used in various environments where privacy is a critical issue for users. A general solution for preserving location privacy for a user is to degrade the quality of his or her position information. In this work, we propose an approach that uses spatial obfuscation to secure the users’ position information. By revealing the user’s position with a certain degree of obfuscation, the first crucial issue is the tradeoff between privacy and precision. This tradeoff problem is caused by limited trust in the location service providers: higher obfuscation increases privacy but leads to lower quality of service. We overcome this problem by introducing the position sharing approach. Our main idea is that position information is distributed amongst multiple providers in the form of separate data pieces called position shares. Our approach allows for the usage of non-trusted providers and flexibly manages the user’s location privacy level based on probabilistic privacy metrics. In this work, we present the multi-provider based position sharing approach, which includes algorithms for the generation of position shares and share fusion algorithms. The second challenge that must be addressed is that the user’s environmental context can significantly decrease the level of obfuscation. For example, a plane, a boat and a car create different requirements for the obfuscated region. Therefore, it is very important to consider map-awareness in selecting the obfuscated areas. We assume that a static map is known to an adversary, which may help in deriving the user’s true position. We analyze both how map-awareness affects the generation and fusion of position shares and the difference between the map-aware position sharing approach and its open space based version. Our security analysis shows that the proposed position sharing approach provides good security guarantees for both open space and constrained space based models. The third challenge is that multiple location servers and/or their providers may have different trustworthiness from the user’s point of view. In this case, the user would prefer not to reveal an equal level (precision) of position information to every server. We propose a placement optimization approach that ensures that risk is balanced among the location servers according to their individual trust levels. Our evaluation shows significant improvement of privacy guarantees after applying the optimized share distribution, in comparison with the equal share distribution. The fourth related problem is the location update algorithm. A high number of different location servers n (corresponding to n privacy levels) may lead to significant communication overhead. Each update would require n messages from the mobile user to the location servers, especially in cases of high update rate. Therefore, we propose an optimized location update algorithm to decrease the number of messages sent without reducing the number of privacy levels and the user’s privacy.Item Open Access Verwaltung von zeitbezogenen Daten und Sensordatenströmen(2013) Hönle, Nicola Anita Margarete; Mitschang, Bernhard (Prof. Dr.-Ing. habil.)Sogenannte ortsbezogene Anwendungen interpretieren die räumliche Position des Benutzers als wichtigste Kontextinformation, um ihr Verhalten darauf abzustimmen. Im Rahmen des Nexus-Projekts (SFB627) werden Konzepte zur Unterstützung ortsbezogener Anwendungen erforschtund die Ergebnisse in der sogenannten Nexus-Plattform integriert. Der Benutzerkontext wird aber auch durch die Zeit beeinflusst, da Zeit ein wesentlicher Bestandteil unseres Lebens ist und so gut wie jede Information einen zeitlichen Bezug hat. Die Integration von Zeit bedeutet eine Erweiterung der Nexus-Plattform von der ortsbezogenen Unterstützung hin zu einem allgemeineren kontextbezogenen System. Da die uneingeschränkte Berücksichtigung von Zeit im allgemeinen Fall ein zu großes Themenfeld ist, wurden im Rahmen einer Use-Case-Analyse Anforderungen identifiziert, die besondere Relevanz für das Nexus-Projekt haben. Diese Anforderungen und ihre Umsetzung werden in der vorliegenden Arbeit beschrieben. Die Speicherung von Zeiträumen und Zeitpunkten basiert auf dem GML-Zeitdatentyp, so dass Zeitwerte im Format des ISO-8601-Standards dargestellt werden. Mit diesem Basisdatentyp sind temporale Attribute im Nexus-Datenmodell definierbar. Für die Formulierung von Anfragen wird das neue Prädikat temporalIntersects eingeführt, mit dem eine beliebige Überschneidung eines temporalen Attributs zu einem vorgegebenen Zeitraum angegeben werden kann. Da jedoch die Anfragekriterien nicht im Vorfeld eingeschränkt werden sollen, werden außerdem die minimal notwendigen temporalen Basisprädikate beschrieben, mit denen alle Relationen der Allen-Intervallalgebra formuliert werden können. Die Gültigkeitszeit gibt an, zu welchen Zeiten ein bestimmter Wert den tatsächlichen Realweltzustand korrekt modelliert. Zur Annotation von Daten mit Gültigkeitszeiten, aber auch mit anderen Metadaten, wird ein allgemeines Metadatenkonzept für das Nexus-Datenmodell beschrieben. Mit Metadaten können dann Gültigkeitszeiten von Objekten und Attributen angegeben und so auf einfache Weise Historien von beliebigen Attributen modelliert werden. Interpolationsfunktionen ermöglichen eine genauere und komprimierte Darstellung von sich häufig ändernden Daten mit kontinuierlichen Werteverläufen wie z.B. Sensordatenhistorien. Deshalb werden die Basisdatentypen für Gleitkommazahlen und räumliche Werte so geändert, dass lineare Interpolationsfunktionen für die kontinuierliche Änderung von Werten über die Zeit modellierbar sind. Zur Speicherung wird die Implementierung eines Historienservers beschrieben, der interpolierbare Basisdatentypen verarbeiten kann. Messwerte von Sensoren bestehen meist aus diskreten (Wert, Zeitpunkt)-Tupeln. Da bei der dauerhaften Speicherung von Sensordaten schnell eine große Menge an Daten anfallen kann, ist es sinnvoll, die Daten vorher zu komprimieren. In dieser Arbeit werden sowohl strombasierte als auch konventionell arbeitende Ansätze für eine Komprimierung von Sensordatenströmen vorgestellt: Einfache Approximationsverfahren und die Approximation durch lineare Ausgleichsrechnung sowie Verfahren zur Polygonzugvereinfachung, aber auch ein kartenbasierter Ansatz speziell für Positionsdaten. Zur Klassifikation der Ansätze werden verschiedene Eigenschaften von Komprimierungsalgorithmen vorgestellt. Für die Alterung von komprimierten Sensordaten wird das neue Konzept der Fehlerbeschränktheit bei Alterung eingeführt. Die Algorithmen werden entsprechend klassifiziert und mit GPS-Testdatensätzen von PKW-Fahrten evaluiert. Die gelungene Integration der Zeitaspekte wird anhand dem Messetagebuch, einer Beispielanwendung zur Aufzeichnung und Auswertung von Benutzeraktivitäten, gezeigt. Ein weiteres Anwendungsbeispiel ist der Einsatz des NexusDS-Datenstrommanagementsystems zur Erfassung, Integration und Historisierung von Datenströmen unterschiedlicher Herkunft in einer sogenannten Smart Factory.Item Open Access Distributed stream processing in a global sensor grid for scientific simulations(2015) Benzing, Andreas; Rothermel, Kurt (Prof. Dr. rer. nat)With today's large number of sensors available all around the globe, an enormous amount of measurements has become available for integration into applications. Especially scientific simulations of environmental phenomena can greatly benefit from detailed information about the physical world. The problem with integrating data from sensors to simulations is to automate the monitoring of geographical regions for interesting data and the provision of continuous data streams from identified regions. Current simulation setups use hard coded information about sensors or even manual data transfer using external memory to bring data from sensors to simulations. This solution is very robust, but adding new sensors to a simulation requires manual setup of the sensor interaction and changing the source code of the simulation, therefore incurring extremely high cost. Manual transmission allows an operator to drop obvious outliers but prohibits real-time operation due to the long delay between measurement and simulation. For more generic applications that operate on sensor data, these problems have been partially solved by approaches that decouple the sensing from the application, thereby allowing for the automation of the sensing process. However, these solutions focus on small scale wireless sensor networks rather than the global scale and therefore optimize for the lifetime of these networks instead of providing high-resolution data streams. In order to provide sensor data for scientific simulations, two tasks are required: i) continuous monitoring of sensors to trigger simulations and ii) high-resolution measurement streams of the simulated area during the simulation. Since a simulation is not aware of the deployed sensors, the sensing interface must work without an explicit specification of individual sensors. Instead, the interface must work only on the geographical region, sensor type, and the resolution used by the simulation. The challenges in these tasks are to efficiently identify relevant sensors from the large number of sources around the globe, to detect when the current measurements are of relevance, and to scale data stream distribution to a potentially large number of simulations. Furthermore, the process must adapt to complex network structures and dynamic network conditions as found in the Internet. The Global Sensor Grid (GSG) presented in this thesis attempts to close this gap by approaching three core problems: First, a distributed aggregation scheme has been developed which allows for the monitoring of geographic areas for sensor data of interest. The reuse of partial aggregates thereby ensures highly efficient operation and alleviates the sensor sources from individually providing numerous clients with measurements. Second, the distribution of data streams at different resolutions is achieved by using a network of brokers which preprocess raw measurements to provide the requested data. The load of high-resolution streams is thereby spread across all brokers in the GSG to achieve scalability. Third, the network usage is actively minimized by adapting to the structure of the underlying network. This optimization enables the reduction of redundant data transfers on physical links and a dynamic modification of the data streams to react to changing load situations.Item Open Access Analytical and numerical investigations of form-finding methods for tensegrity structures(2007) Gomez Estrada, Giovani; Bungartz, Hans-Joachim (Prof. Dr.)The analysis of statically indeterminate structures requires the calculation of an initial equilibrium geometry. Tensegrity structures are one of such statically indeterminate structures, with the additional constraint of holding their equilibrium configuration with the action of internal forces and without any anchorage point or external forces. The only source of balance is the state of self-stress held among tensile and compression forces. Tensegrity structures are thus statically indeterminate structures in a stable state of self-stressed self-equilibrium. The basic problem with the modelling of statically indeterminate structures is that there is no unique solution for the forces or geometry that equilibrate a structure. This is where form-finding comes into play. The process of determining their three-dimensional equilibrium shape is commonly called form-finding. This dissertation presents two investigations, one analytical and one numerical on the form-finding of tensegrity structures. Both are in fact complementary. The main results from these investigations appear in [77, 78, 79, 80]. The analytical form-finding for a class of highly symmetric structures with cylindrical shape is first presented, while the numerical procedure for general structures is given in the second part. A thorough analysis of tensegrity cylinders, e.g., the triplex and the quadruplex, is presented in analytical form. Moreover, the numerical procedure here presented is able to reproduce the results obtained with other form-finding methods with great accuracy. The versatility of the novel numerical form-finding procedure is nonetheless demonstrated by solving not only cylindrical and spherical but also new tensegrity structures.Item Open Access Issues on distributed caching of spatial data(2017) Lübbe, Carlos; Mitschang, Bernhard (Prof. Dr.-Ing. habil.)Die Menge an digitalen Informationen über Orte hat bis heute rapide zugenommen. Mit der Verbreitung mobiler, internetfähiger Geräte kann nun jederzeit und von überall auf diese Informationen zugegriffen werden. Im Zuge dieser Entwicklung wurden zahlreiche ortsbasierte Anwendungen und Dienste populär. So reihen sich digitale Einkaufsassistenten und Touristeninformationsdienste sowie geosoziale Anwendungen in der Liste der beliebtesten Vertreter. Steigende Benutzerzahlen sowie die rapide wachsenden Datenmengen, stellen ernstzunehmende Herausforderungen für die Anbieter ortsbezogener Informationen dar. So muss der Datenbereitstellungsprozess effizient gestaltet sein, um einen kosteneffizienten Betrieb zu ermöglichen. Darüber hinaus sollten Ressourcen flexibel genug zugeordnet werden können, um Lastungleichgewichte zwischen Systemkomponenten ausgleichen zu können. Außerdem müssen Datenanbieter in der Lage sein, die Verarbeitungskapazitäten mit steigender und fallender Anfragelast zu skalieren. Mit dieser Arbeit stellen wir einen verteilten Zwischenspeicher für ortsbasierte Daten vor. In dem verteilten Zwischenspeicher werden Replika der am häufigsten verwendeten Daten von mehreren unabhängigen Servern im flüchtigen Speicher vorgehalten. Mit unserem Ansatz können die Herausforderungen für Anbieter ortsbezogener Informationen wie folgt addressiert werden: Zunächst sorgt eine speziell für die Zugriffsmuster ortsbezogener Anwendungen konzipierte Zwischenspreicherungsstragie für eine Erhöhung der Gesamteffizienz, da eine erhebliche Menge der zwischengespeicherten Ergebnisse vorheriger Anfragen wiederverwendet werden kann. Darüber hinaus bewirken unsere speziell für den Geo-Kontext entwickelten Lastbalancierungsverfahren den Ausgleich dynamischer Lastungleichgewichte. Letztlich befähigen unsere verteilten Protokolle zur Hinzu- und Wegnahme von Servern die Anbieter ortsbezogener Informationen, die Verarbeitungskapazität steigender oder fallender Anfragelast anzupassen. In diesem Dokument untersuchen wir zunächst die Anforderungen der Datenbereitstellung im Kontext von ortsbasierten Anwendungen. Anschließend diskutieren wir mögliche Entwurfsmuster und leiten eine Architektur für einen verteilten Zwischenspeicher ab. Im Verlauf dieser Arbeit, entstanden mehrere konkrete Implementierungsvarianten, die wir in diesem Dokument vorstellen und miteinander vergleichen. Unsere Evaluation zeigt nicht nur die prinzipielle Machbarkeit, sondern auch die Effektivität von unserem Caching-Ansatz für die Erreichung von Skalierbarkeit und Verfügbarkeit im Kontext der Bereitstellung von ortsbasierten Daten.Item Open Access A massively parallel combination technique for the solution of high-dimensional PDEs(2018) Heene, Mario; Pflüger, Dirk (Jun.-Prof. Dr.)The solution of high-dimensional problems, especially high-dimensional partial differential equations (PDEs) that require the joint discretization of more than the usual three spatial dimensions and time, is one of the grand challenges in high performance computing (HPC). Due to the exponential growth of the number of unknowns - the so-called curse of dimensionality, it is in many cases not feasible to resolve the simulation domain as fine as required by the physical problem. Although the upcoming generation of exascale HPC systems theoretically provides the computational power to handle simulations that are out of reach today, it is expected that this is only achievable with new numerical algorithms that are able to efficiently exploit the massive parallelism of these systems. The sparse grid combination technique is a numerical scheme where the problem (e.g., a high-dimensional PDE) is solved on different coarse and anisotropic computational grids (so-called component grids), which are then combined to approximate the solution with a much higher target resolution than any of the individual component grids. This way, the total number of unknowns being computed is drastically reduced compared to the case when the problem is directly solved on a regular grid with the target resolution. Thus, the curse of dimensionality is mitigated. The combination technique is a promising approach to solve high-dimensional problems on future exascale systems. It offers two levels of parallelism: the component grids can be computed in parallel, independently and asynchronously of each other; and the computation of each component grid can be parallelized as well. This reduces the demand for global communication and synchronization, which is expected to be one of the limiting factors for classical discretization techniques to achieve scalability on exascale systems. Furthermore, the combination technique enables novel approaches to deal with the increasing fault rates expected from these systems. With the fault-tolerant combination technique it is possible to recover from failures without time-consuming checkpoint-restart mechanisms. In this work, new algorithms and data structures are presented that enable a massively parallel and fault-tolerant combination technique for time-dependent PDEs on large-scale HPC systems. The scalability of these algorithms is demonstrated on up to 180225 processor cores on the supercomputer Hazel Hen. Furthermore, the parallel combination technique is applied to gyrokinetic simulations in GENE, a software for the simulation of plasma microturbulence in fusion devices.Item Open Access Hardware-effiziente Auswertealgorithmen für die bildgebende Echtzeit-Messung partikelbeladener Strömungen am Beispiel thermokinetischer Beschichtungsverfahren(2014) Rockstroh, Lars; Simon, Sven (Prof. Dr.)Fertigungsprozesse, die auf partikelbeladenen Strömungen wie dem thermokinetischen Beschichten basieren, sind sensitiv hinsichtlich der Geschwindigkeiten und Verteilungen der Partikel in der Strömung. Die Partikelgeschwindigkeiten und Partikelverteilungen beeinflussen insbesondere die Eigenschaften der gefertigten Werkstücke oder Beschichtungen. Gegenstand der vorliegenden Dissertation ist die Untersuchung und Entwicklung effizienter Auswertealgorithmen zur Messung von Partikelgeschwindigkeiten in Echtzeit. Die Algorithmen basieren auf dem Particle Image Velocimetry-Verfahren, das eine hohe Toleranz gegenüber Störeinflüssen, wie fehlerhafter Partikelabbildungen und Bildrauschen, besitzt. Zur Beurteilung der Messunsicherheit der Auswertealgorithmen wurden typische Partikelcharakteristika sowie die physikalischen Abläufe bei der bildgebenden Messung an partikelbeladenen Strömungen modelliert und ein Software-Werkzeug für das Erzeugen von Bildern mit Partikelabbildungen implementiert. Die erzeugten Bilder dienen als Grundlage für die Auswertealgorithmen, um eine Untersuchung der Messergebnisse dieser Algorithmen für beliebige, modellierte Partikelanordnungen mittels virtueller Messungen zu ermöglichen. Im Rahmen dieser Arbeit wurden geeignete Auswertealgorithmen sowie ein intelligentes Kamerasystem zur Bestimmung von Partikelgeschwindigkeiten vorgeschlagen und als Messsystem realisiert. Eine wesentliche Eigenschaft dieses Kamerasystems ist die Extraktion der Messdaten in der Sensorik in Echtzeit auf Basis der vorgeschlagenen Hardware-effizienten Auswertealgorithmen. Ein Demonstrator wurde erfolgreich zur Echtzeit-Messung von Partikelgeschwindigkeiten an thermokinetischen Beschichtungsprozessen eingesetzt.Item Open Access Reduktion von Verzögerungsunterschieden bei der Gruppenkommunikation im Internet(2007) Klöcking, Jens-Uwe; Rothermel, Kurt (Prof. Dr.)Eine Vielzahl neuer Anwendungsgebiete des Internets basiert auf der effizienten Übertragung einer Nachricht an eine Gruppe von Empfängern, der so genannten Gruppenkommunikation. Beispiele für derartige Anwendungen sind Nachrichten- und Softwareverteilung, verteilte Berechnungen, Videokonferenzen, Fernunterricht sowie Spiele. Die Netzwerkressourcen werden durch Gruppenkommunikation sehr effizient genutzt, denn das einmalige Senden einer Nachricht reicht aus, um von allen Teilnehmern einer Gruppe empfangen zu werden. Einige Einschränkungen der Dienstqualität derzeitiger Gruppenkommunikationslösungen im Internet behindern jedoch ihre generelle Nutzung. Hiervon betroffen ist unter anderem die Fairness bezüglich der Verzögerung der Nachrichtenauslieferung. Dieser spezielle Parameter der Gruppenkommunikation bezeichnet die Zeitspanne zwischen dem ersten und letzten Eintreffen einer Nachricht bei einer Gruppe von Empfängern. Messungen mittels eines dafür entwickelten passiven Verfahrens zeigen für einige Anwendungen nicht tolerierbare Verzögerungsunterschiede auf. Das Ziel der Arbeit besteht darin, die Verzögerungsunterschiede zu minimieren, um einen fairen Dienst für nicht kooperative Anwendungen der Gruppenkommunikation im Internet, wie z. B. Informationsdienste und elektronische Märkte bereitzustellen. Zur Lösung des Problems wurden drei Ansätze erarbeitet. Durch den Einsatz von Servern konnten Verzögerungsunterschiede der Nachrichten ausgeglichen werden. Die in der Anwendungsschicht angesiedelten Ansätze stellen keine besonderen Anforderungen an die Netzkomponenten und können daher schrittweise eingeführt werden. Darüber hinaus berücksichtigen sie die aktuelle Netzwerklast und sind so in der Lage, die Gesamtverzögerung der Nachrichtenauslieferung gering zu halten. In einem der Ansätze überwacht sichere Hardware in Form von Smart Cards direkt bei den Empfängern den Auslieferungszeitpunkt der Nachrichten. Hierfür wurden drei Protokolle entwickelt, die die Synchronisation der Smart-Card-Uhren, die Auslieferung der Daten und eine Rückmeldung der tatsächlichen Verzögerung ermöglichen. Mittels Analyse und Simulationen wurde eine signifikante Reduktion der Verzögerungsunterschiede der Nachrichten zwischen den Empfängern nachgewiesen. Ein Prototyp wurde implementiert, um die mit gegenwärtiger Smart-Card-Hardware erreichbare Reduktion von Verzögerungsunterschieden zu ermitteln und die Tragfähigkeit des Ansatzes zu demonstrieren.