Dissertations / Theses on the topic 'Music Performance Classification Data processing'

A software system that automatically classifies MIDI files into hierarchically organized taxonomies of musical genres is presented. This extensible software includes an easy to use and flexible GUI. An extensive library of high-level musical features is compiled, including many original features. A novel hybrid classification system is used that makes use of hierarchical, flat and round robin classification. Both k-nearest neighbour and neural network-based classifiers are used, and feature selection and weighting are performed using genetic algorithms. A thorough review of previous research in automatic genre classification is presented, along with an overview of automatic feature selection and classification techniques. Also included is a discussion of the theoretical issues relating to musical genre, including but not limited to what mechanisms humans use to classify music by genre and how realistic genre taxonomies can be constructed.

The computer classification of musical audio can form the basis for systems that allow new ways of interacting with digital music collections. Existing music classification systems suffer, however, from inaccuracy as well as poor scalability. Feature selection is a machine-learning tool that can potentially improve both accuracy and scalability of classification. Unfortunately, there is no consensus on which feature selection algorithms are most appropriate or on how to evaluate the effectiveness of feature selection. Based on relevant literature in music information retrieval (MIR) and machine learning and on empirical testing, the thesis specifies an appropriate evaluation method for feature selection, employs this method to compare existing feature selection algorithms, and evaluates an appropriate feature selection algorithm on the problem of musical genre classification. The outcomes include an increased understanding of the potential for feature selection to benefit MIR and a new technique for optimizing one type of classification-based system.

This thesis presents a shared memory parallel version of the hybrid classification algorithm IGSCR (iterative guided spectral class rejection), a novel data reduction technique that can be used in conjunction with PIGSCR (parallel IGSCR), a noise removal method based on the maximum noise fraction (MNF), and a continuous version of IGSCR (CIGSCR) that outputs soft classifications. All of the above are either classification algorithms or preprocessing algorithms necessary prior to the classification of high dimensional, noisy images. PIGSCR was developed to produce fast and portable code using Fortran 95, OpenMP, and the Hierarchical Data Format version 5 (HDF5) and accompanying data access library. The feature reduction method introduced in this thesis is based on the singular value decomposition (SVD). This feature reduction technique demonstrated that SVD-based feature reduction can lead to more accurate IGSCR classifications than PCA-based feature reduction. This thesis describes a new algorithm used to adaptively filter a remote sensing dataset based on signal-to-noise ratios (SNRs) once the maximum noise fraction (MNF) has been applied. The adaptive filtering scheme improves image quality as shown by estimated SNRs and classification accuracy improvements greater than 10%. The continuous iterative guided spectral class rejection (CIGSCR) classification method is based on the iterative guided spectral class rejection (IGSCR) classification method for remotely sensed data. Both CIGSCR and IGSCR use semisupervised clustering to locate clusters that are associated with classes in a classification scheme. This type of semisupervised classification method is particularly useful in remote sensing where datasets are large, training data are difficult to acquire, and clustering makes the identification of subclasses adequate for training purposes less difficult. Experimental results indicate that the soft classification output by CIGSCR is reasonably accurate (when compared to IGSCR), and the fundamental algorithmic changes in CIGSCR (from IGSCR) result in CIGSCR being less sensitive to input parameters that influence iterations.
Ph. D.

Automatic music genre classi cation is a high-level task in the eld of Music Information Retrieval (MIR). It refers to the process of automatically assigning genre labels to music for various tasks, including, but not limited to categorization, organization and browsing. This is a topic which has seen an increase in interest recently as one of the cornerstones of MIR. However, due to the subjective and ambiguous nature of music, traditional single-label classi cation is inadequate. In this thesis, we study multi-label music genre classi cation from perceptual and computational perspectives. First, we design a set of perceptual experiments to investigate the genre-labelling behavior of individuals. The results from these experiments lead us to speculate that multi-label classi cation is more appropriate for classifying music genres. Second, we design a set of computational experiments to evaluate multi-label classi cation algorithms on music. These experiments not only support our speculation but also reveal which algorithms are more suitable for music genre classi cation. Finally, we propose and examine a group of ensemble approaches for combining multi-label classi cation algorithms to further improve classi cation performance. ii
viii, 87 leaves ; 29 cm

This thesis investigates the feasibility of using existing IP-based control and monitoring protocols within professional audio installations utilising IEEE 1394 technology. Current control and monitoring technologies are examined, and the characteristics common to all are extracted and compiled into an object model. This model forms the foundation for a set of evaluation criteria against which current and future control and monitoring protocols may be measured. Protocols considered include AV/C, MIDI, QSC-24, and those utilised within the UPnP architecture. As QSC-24 and the UPnP architecture are IP-based, the facilities required to transport IP datagrams over the IEEE 1394 bus are investigated and implemented. Example QSC-24 and UPnP architecture implementations are described, which permit the control and monitoring of audio devices over the IEEE 1394 network using these IP-based technologies. The way forward for the control and monitoring of professional audio devices within installations is considered, and recommendations are provided.
KMBT_363
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The Buxheim Organ Book, the largest fifteenth-century manuscript of keyboard tablature, has never before been examined as a whole in light of musica ficta issues, although it contains far more accidentals than any contemporaneous source in mensural notation. Although tablature has been used by various scholars to examine accidentals in sixteenth-century music, studies of fifteenth-century accidentals have focussed on theoretical evidence and small groups of pieces from mensural sources. The author uses the Buxheim Organ Book to extend the investigations of accidentals in tablature back into the fifteenth century, combining the large data set provided by this manuscript with a statistical approach modelled on that of Thomas Brothers's smaller-scale study of the chansons of Binchois. Specialised computer programs are introduced, which detect musical structures relevant to the analysis of Renaissance music such as different types of cadential voice leading. These programs function as extensions to David Huron's Humdrum Toolkit. With these tools, signing practises in the intabulations are statistically compared with all of the concordances of the models. Conclusions are suggested pertaining to issues of signature accidental transmission, partial signatures, mode, and musica ficta, which can be used as a contextual backdrop for the analysis of individual pieces. The evidence provided by the accidentals in Buxheim and its concordances draws a clear picture of how a group of fifteenth-century musicians added accidentals to polyphonic music. For the first time, this study provides us with principles and guidelines for musica ficta -decisions based on actual practice.

In this work, we focus on automatically classifying music by mood. For this purpose, we propose computational models using information extracted from the audio signal. The foundations of such algorithms are based on techniques from signal processing, machine learning and information retrieval. First, by studying the tagging behavior of a music social network, we find a model to represent mood. Then, we propose a method for automatic music mood classification. We analyze the contributions of audio descriptors and how their values are related to the observed mood. We also propose a multimodal version using lyrics, contributing to the field of text retrieval. Moreover, after showing the relation between mood and genre, we present a new approach using automatic music genre classification. We demonstrate that genre-based mood classifiers give higher accuracies than standard audio models. Finally, we propose a rule extraction technique to explicit our models.
En esta tesis, nos centramos en la clasificación automática de música a partir de la detección de la emoción que comunica. Primero, estudiamos cómo los miembros de una red social utilizan etiquetas y palabras clave para describir la música y las emociones que evoca, y encontramos un modelo para representar los estados de ánimo. Luego, proponemos un método de clasificación automática de emociones. Analizamos las contribuciones de descriptores de audio y cómo sus valores están relacionados con los estados de ánimo. Proponemos también una versión multimodal de nuestro algoritmo, usando las letras de canciones. Finalmente, después de estudiar la relación entre el estado de ánimo y el género musical, presentamos un método usando la clasificación automática por género. A modo de recapitulación conceptual y algorítmica, proponemos una técnica de extracción de reglas para entender como los algoritmos de aprendizaje automático predicen la emoción evocada por la música

In customer support, there are often a lot of repeat questions, and questions that does not need novel answers. In a quest to increase the productivity in the question answering task within any business, there is an apparent room for automatic answering to take on some of the workload of customer support functions. We look at clustering corpora of older queries and texts as a method for identifying groups of semantically similar questions and texts that would allow a system to identify new queries that fit a specific cluster to receive a connected, automatic response. The approach compares the performance of K-means and density-based clustering algorithms on three different corpora using document embeddings encoded with BERT. We also discuss the digital transformation process, why companies are unsuccessful in their implementation as well as the possible room for a new more iterative model.
I kundtjänst förekommer det ofta upprepningar av frågor samt sådana frågor som inte kräver unika svar. I syfte att öka produktiviteten i kundtjänst funktionens arbete att besvara dessa frågor undersöks metoder för att automatisera en del av arbetet. Vi undersöker olika metoder för klusteranalys, applicerat på existerande korpusar innehållande texter så väl som frågor. Klusteranalysen genomförs i syfte att identifiera dokument som är semantiskt lika, vilket i ett automatiskt system för frågebevarelse skulle kunna användas för att besvara en ny fråga med ett existerande svar. En jämförelse mellan hur K-means och densitetsbaserad metod presterar på tre olika korpusar vars dokumentrepresentationer genererats med BERT genomförs. Vidare diskuteras den digitala transformationsprocessen, varför företag misslyckas avseende implementation samt även möjligheterna för en ny mer iterativ modell.

This paper discusses several compositions that use the computer screen to present music notation to performers. Three of these compositions, Law of Fives (2015), Polytera II (2016), and Terraformation (2016–17), employ strategies that allow the notation to change during the performance of the work as the product of composer-regulated algorithmic generation and performer interaction. New methodologies, implemented using Cycling74's Max software, facilitate performance of these works by allowing effective control of generation and on-screen display of notation; these include an application called VizScore, which delivers notation and conducts through it in real-time, and a development environment for real-time notation using the Bach extensions and graphical overlays around them. These tools support a concept of cartographic composition, in which a composer maps a range of potential behaviors that are mediated by human or algorithmic systems or some combination of the two. Notational variation in performance relies on computer algorithms that can both generate novel ideas and be subject to formal plans designed by the composer. This requires a broader discussion of the underlying algorithms and control mechanisms in the context of algorithmic art in general. Terraformation, for viola and computer, uses a model of the performer's physical actions to constrain the algorithmic generation of musical material displayed in on-screen notation. The resulting action-based on-screen notation system combines common practice notation with fingerboard tablature, color gradients, and abstract graphics. This hybrid model of dynamic notation puts unconventional demands on the performer; implications of this new performance practice are addressed, including behaviors, challenges, and freedoms of real-time notation.

Ce mémoire de thèse de doctorat présente, discute et propose des outils de fouille automatique de mégadonnées dans un contexte de classification supervisée musical.L'application principale concerne la classification automatique des thèmes musicaux afin de générer des listes de lecture thématiques.Le premier chapitre introduit les différents contextes et concepts autour des mégadonnées musicales et de leur consommation.Le deuxième chapitre s'attelle à la description des bases de données musicales existantes dans le cadre d'expériences académiques d'analyse audio.Ce chapitre introduit notamment les problématiques concernant la variété et les proportions inégales des thèmes contenus dans une base, qui demeurent complexes à prendre en compte dans une classification supervisée.Le troisième chapitre explique l'importance de l'extraction et du développement de caractéristiques audio et musicales pertinentes afin de mieux décrire le contenu des éléments contenus dans ces bases de données.Ce chapitre explique plusieurs phénomènes psychoacoustiques et utilise des techniques de traitement du signal sonore afin de calculer des caractéristiques audio.De nouvelles méthodes d'agrégation de caractéristiques audio locales sont proposées afin d'améliorer la classification des morceaux.Le quatrième chapitre décrit l'utilisation des caractéristiques musicales extraites afin de trier les morceaux par thèmes et donc de permettre les recommandations musicales et la génération automatique de listes de lecture thématiques homogènes.Cette partie implique l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique afin de réaliser des tâches de classification musicale.Les contributions de ce mémoire sont résumées dans le cinquième chapitre qui propose également des perspectives de recherche dans l'apprentissage automatique et l'extraction de caractéristiques audio multi-échelles
This doctoral dissertation presents, discusses and proposes tools for the automatic information retrieval in big musical databases.The main application is the supervised classification of musical themes to generate thematic playlists.The first chapter introduces the different contexts and concepts around big musical databases and their consumption.The second chapter focuses on the description of existing music databases as part of academic experiments in audio analysis.This chapter notably introduces issues concerning the variety and unequal proportions of the themes contained in a database, which remain complex to take into account in supervised classification.The third chapter explains the importance of extracting and developing relevant audio features in order to better describe the content of music tracks in these databases.This chapter explains several psychoacoustic phenomena and uses sound signal processing techniques to compute audio features.New methods of aggregating local audio features are proposed to improve song classification.The fourth chapter describes the use of the extracted audio features in order to sort the songs by themes and thus to allow the musical recommendations and the automatic generation of homogeneous thematic playlists.This part involves the use of machine learning algorithms to perform music classification tasks.The contributions of this dissertation are summarized in the fifth chapter which also proposes research perspectives in machine learning and extraction of multi-scale audio features

:Übersicht der Inserenten 6 Vorwort 9 Teil I CIO der TU Dresden 13 CIO-Beirat 14 IT-Klausurtagung 15 Teil II 1 Die Einrichtung 19 1 1 Aufgaben 19 1 2 Zahlen und Fakten 19 1 3 Haushalt 20 1 4 Struktur 21 1 5 Standorte 22 1 6 Gremienarbeit 23 2 IT-Infrastruktur 25 2 1 Kommunikationsdienste und Infrastrukturen 25 2 2 Infrastruktur-Server 32 2 2 1 Domain Name System 32 2 2 2 Network Time Protocol 32 2 3 Server-Virtualisierung 33 2 4 Housing 33 2 5 Datenspeicher und -sicherung 33 3 Hochleistungsrechnen 43 3 1 HRSK-II – HPC-Cluster Taurus 43 3 2 Shared-Memory-System Venus 44 3 3 Anwendungssoftware 45 3 4 Parallele Programmierwerkzeuge 46 4 Zentrales Diensteangebot 47 4 1 IT-Service-Management 47 4 2 Ticket-System und Service Desk 47 4 3 Identitätsmanagement 48 4 4 Login-Service 50 4 5 Microsoft Windows-Support 50 4 7 Dresden Science Calendar 55 4 8 Drucken / Kopieren 56 4 9 Zentrale Software-Beschaffung für die TU Dresden 56 4 10 Kontaktstelle Forschungsdaten 58 5 Forschung 61 5 1 Wissenschaftliche Projekte und Kooperationen 61 5 2 Publikationen 74 6 Ausbildungsbetrieb und Praktika 77 6 1 Ausbildung zum Fachinformatiker 6 2 Praktika 77 7 Veranstaltungen 79 7 1 Aus- und Weiterbildungsveranstaltungen 79 7 2 ZIH-Kolloquien 80 7 3 Workshops 80 7 4 Standpräsentationen/Vorträge/Führungen 81 Teil III Center for Advancing Electronics Dresden (cfaed) 83 1 Anforderungen aus Lehre und Forschung an die IT-Versorgung 83 1 1 Anforderungen aus der Lehre 83 1 2 Anforderungen aus der Forschung 83 2 Stand der IT-Ausstattung 84 2 1 Ausstattung mit Informationstechnik 84 2 2 Datennetz 84 2 3 Ausstattung mit Software 84 2 4 Service-Angebote für die Institute 84 3 Derzeitige Tätigkeitsschwerpunkte 85 4 Entwicklungsplanung der IT-Ausstattung 85 5 Inanspruchnahme hochschulweit bereitgestellter IT-Dienstleistungen 85 Center for Molecular and Cellular Bioengineering (CMCB) 87 1 Anforderungen aus Lehre und Forschung an die IT-Versorgung 88 1 1 Anforderungen aus der Lehre 88 1 2 Anforderungen aus der Forschung 88 2 Stand der IT-Ausstattung 88 2 1 Ausstattung mit Informationstechnik 88 2 2 Datennetz 89 2 3 Ausstattung mit Software 89 2 4 Service-Angebote für die Institute 89 3 Derzeitige Tätigkeitsschwerpunkte 90 4 Entwicklungsplanung der IT-Ausstattung 90 5 Inanspruchnahme hochschulweit bereitgestellter IT-Dienstleistungen 90 Internationales Hochschulinstitut (IHI) Zittau 93 1 Wesentliche Anforderungen aus Lehre und Forschung an die IT-Versorgung 93 1 1 Anforderungen aus der Lehre 93 1 2 Anforderungen aus der Forschung 93 2 Erreichter Stand der IT-Ausstattung 94 2 1 Ausstattung mit Informationstechnik 94 2 2 Ausstattung mit Software 94 2 3 Datennetz 94 2 4 Bereitstellung zentraler Dienste für die Studiengänge und die Verwaltung 95 3 Tätigkeitsschwerpunkte in den Jahren 2017 bis 2018 95 4 Zukünftige Entwicklung der IT–Ausstattung 95 5 Inanspruchnahme von Dienstleistungen des ZIH 96 Zentrum für Internationale Studien (ZIS) 97 1 Stand der IT-Ausstattung 97 2 Schwerpunkte der Datenverarbeitung 97 3 Inanspruchnahmen von Dienstleistungen des ZIH 98 Botanischer Garten 99 1 Dienstleistungen 99 2 Stand der IT-Ausstattung (5/19) 99 Medienzentrum 101 1 Produktion, Design und Präsentation von Medien 101 2 Technologien und Systeme 102 3 Digitale Entwicklungen für Forschung und Lehre 103 4 Dienstleistungen des Medienzentrums 104 4 1 Digitale Bildungsservices 104 4 2 Medienservices 106 5 Services im Bereich Web 110 6 IT-Ausstattung 112 6 1 Standort Hörsaalzentrum (HSZ) 112 6 2 Standort BSS 112 6 3 Nutzung ZIH-Services 113 6 4 Ausstattung mit Informations- und Präsentationstechnik 114 Universitätsarchiv 115 1 Stand der IT-Ausstattung: 115 2 Schwerpunkte für die Anwendung der IT 115 3 Inanspruchnahme von Dienstleistungen des ZIH 115 4 Notwendige Maßnahmen 115

Training a Support Vector Machine (SVM) requires the solution of a very large quadratic programming (QP) optimization problem. Sequential Minimal Optimization (SMO) is a decomposition-based algorithm which breaks this large QP problem into a series of smallest possible QP problems. However, it still costs O(n2) computation time. In our SVM implementation, we can do training with huge data sets in a distributed manner (by breaking the dataset into chunks, then using Message Passing Interface (MPI) to distribute each chunk to a different machine and processing SVM training within each chunk). In addition, we moved the kernel calculation part in SVM classification to a graphics processing unit (GPU) which has zero scheduling overhead to create concurrent threads. In this thesis, we will take advantage of this GPU architecture to improve the classification performance of SVM.

Supply Chain Event Management (SCEM) bezeichnet eine Teildisziplin des Supply Chain Management und ist für Unternehmen ein Ansatzpunkt, durch frühzeitige Reaktion auf kritische Ausnahmeereignisse in der Wertschöpfungskette Logistikleistung und -kosten zu optimieren. Durch Rahmenbedingungen wie bspw. globale Logistikstrukturen, eine hohe Artikelvielfalt und volatile Geschäftsbeziehungen zählt die Modeindustrie zu den Branchen, die für kritische Störereignisse besonders anfällig ist. In diesem Sinne untersucht die vorliegende Dissertation nach einer Beleuchtung der wesentlichen Grundlagen zunächst, inwiefern es in der Modeindustrie tatsächlich einen Bedarf an SCEM-Systemen gibt. Anknüpfend daran zeigt sie nach einer Darstellung bisheriger SCEM-Architekturkonzepte Gestaltungsmöglichkeiten für eine Systemarchitektur auf, die auf den Designprinzipien der Serviceorientierung beruht. In diesem Rahmen erfolgt u. a. auch die Identifikation SCEM-relevanter Business Services. Die Vorzüge einer serviceorientierten Gestaltung werden detailliert anhand der EPCIS (EPC Information Services)-Spezifikation illustriert. Abgerundet wird die Arbeit durch eine Betrachtung der Nutzenpotenziale von SCEM-Systemen. Nach einer Darstellung von Ansätzen, welche zur Nutzenbestimmung infrage kommen, wird der Nutzen anhand eines Praxisbeispiels aufgezeigt und fließt zusammen mit den Ergebnissen einer Literaturrecherche in eine Konsolidierung von SCEM-Nutzeffekten. Hierbei wird auch beleuchtet, welche zusätzlichen Vorteile sich für Unternehmen durch eine serviceorientierte Architekturgestaltung bieten. In der Schlussbetrachtung werden die wesentlichen Erkenntnisse der Arbeit zusammengefasst und in einem Ausblick sowohl beleuchtet, welche Relevanz die Ergebnisse der Arbeit für die Bewältigung künftiger Herausforderungen innehaben als auch welche Anknüpfungspunkte sich für anschließende Forschungsarbeiten ergeben.

Data streams in the form of potentially unbounded sequences of tuples arise naturally in a large variety of domains including finance markets, sensor networks, social media, and network traffic management. The increasing number of applications that require processing data streams with high throughput and low latency have promoted the development of data stream processing systems (DSPS). A DSPS processes data streams with continuous queries, which are issued once and return query results to users continuously as new tuples arrive. For stream-based applications, both the query-execution performance (in terms of, e.g., throughput and end-to-end latency) and the quality of produced query results (in terms of, e.g., accuracy and completeness) are important. However, a DSPS often needs to make tradeoffs between these two requirements, either because of the data imperfection within the streams, or because of the limited computation capacity of the DSPS itself. Performance versus result-quality tradeoffs caused by data imperfection are inevitable, because the quality of the incoming data is beyond the control of a DSPS, whereas tradeoffs caused by system limitations can be alleviated—even erased—by enhancing the DSPS itself. This dissertation seeks to advance the state of the art on handling the performance versus result-quality tradeoffs in data stream processing caused by the above two aspects of reasons. For tradeoffs caused by data imperfection, this dissertation focuses on the typical data-imperfection problem of stream disorder and proposes the concept of quality-driven disorder handling (QDDH). QDDH enables a DSPS to make flexible and user-configurable tradeoffs between the end-to-end latency and the query-result quality when dealing with stream disorder. Moreover, compared to existing disorder handling approaches, QDDH can significantly reduce the end-to-end latency, and at the same time provide users with desired query-result quality. In this dissertation, a generic buffer-based QDDH framework and three instantiations of the generic framework for distinct query types are presented. For tradeoffs caused by system limitations, this dissertation proposes a system-enhancement approach that combines the row-oriented and the column-oriented data layout and processing techniques in data stream processing to improve the throughput. To fully exploit the potential of such hybrid execution of continuous queries, a static, cost-based query optimizer is introduced. The optimizer works at the operator level and takes the unique property of execution plans of continuous queries—feasibility—into account.

We propose a Bayesian monaural source separation system to extract each individual tone from mixture signals of piano music performance. Specifically, tone extractions can be facilitated by model-based inference. Two signal models based on summation of sinusoidal waves were employed to represent piano tones. The first model is the traditional General Model, which is a variant of sinusoidal modeling, for representing a tone for high modeling quality; but this model often fails for mixtures of tones. The second model is an instrument-specific model tailored for the piano sound; its modeling quality is not as high as the traditional General Model, but its structure makes source separation easier. To exploit the benefits offered by both the traditional General Model and our proposed Piano Model, we used the hierarchical Bayesian framework to combine both models in the source separation process. These procedures allowed us to recover suitable parameters (frequencies, amplitudes, phases, intensities and fine-tuned onsets) for thorough analyses and characterizations of musical nuances. Isolated tones from a target recording were used to train the Piano Model, and the timing and pitch of individual music notes in the target recording were supplied to our proposed system for different experiments. Our results show that our proposed system gives robust and accurate separation of signal mixtures, and yields a separation quality significantly better than those reported in previous works.
What makes a good piano performance? An expressive piano performance owes its emotive power to the performer's skills in shaping the music with nuances. For the purpose of performance analysis, nuance can be defined as any subtle manipulation of sound parameters including attack, timing, pitch, loudness and timbre. A major obstacle to a systematic computational analysis of musical nuances is that it is often difficult to uncover relevant sound parameters from the complex audio signal of a piano music performance. A piano piece invariably involves simultaneous striking of multiple keys, and it is not obvious how one may extract the parameters of individual keys from the combined mixed signal. This problem of parameter extraction can be formulated as a source separation problem. Our research goal is to extract individual tones (frequencies, amplitudes and phases) from a mixture of piano tones.
Szeto, Wai Man.
Adviser: Wong Kim Hong.
Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 73-03, Section: B, page: .
Thesis (Ph.D.)--Chinese University of Hong Kong, 2010.
Includes bibliographical references (leaves 120-128).
Electronic reproduction. Hong Kong : Chinese University of Hong Kong, [2012] System requirements: Adobe Acrobat Reader. Available via World Wide Web.
Electronic reproduction. [Ann Arbor, MI] : ProQuest Information and Learning, [201-] System requirements: Adobe Acrobat Reader. Available via World Wide Web.
Abstract also in Chinese.

- Betriebsbereitschaft zum Jahreswechsel 2016/17 - Zentrale Firewall an der TU Dresden - Black-Building-Test im LZR - Neue Generation von digitalen Zertifikaten im DFN - Föderatives Gitlab an der TU Chemnitz - Performance-Engineering-Strukturen für HPC-Zentren - ZIH-Publikationen - Veranstaltungen

- Abschaltung alter DNS-Server - Kontaktstelle Forschungsdaten bietet Beratung - Analyse von I/O-Mustern auf NEXTGenIO-Systemen - Weiterbildungsangebote des MZ und ZIH - Verkauf von Handbüchern im Service Desk - ZIH präsentiert sich auf der SC17 in Denver - ZIH-Publikationen - Veranstaltungen

- Neues Machine-Learning-Cluster für ScaDS.AI - Erforschung der COVID-19/Immun-Interaktion - PDFs unter Linux signieren - Neuerungen in der Enterprise-Cloud - Neues Newsletter-Tool an der TU Dresden - Erweiterung Videokonferenzdienste - Feedback zu IT-Diensten - Implementierungsprogramm Forschungsdaten - Veranstaltungen

- Erneuerung Backbone-Router im Zeuner-Bau - TU-Projekte zur Unterstützung ausgewählt - SharePoint-Anwendung für die Pressestelle - Datenmanagement für Carbonbeton-Forschung - Virtuelle Statustagung zum nationalen HPC - Studierenden-Kontaktinfo in Exchange - Lohnende Investition: Ausbildung am ZIH - Zum 'Tag des Systemadministrators'...

:VORWORT 9 ÜBERSICHT DER INSERENTEN 10 TEIL I ZUR ARBEIT DER DV-KOMMISSION 15 MITGLIEDER DER DV-KOMMISSION 15 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 2.1.1 WiN-IP-Verkehr 27 2.2 NETZWERKINFRASTRUKTUR 27 2.2.1 Allgemeine Versorgungsstruktur 27 2.2.2 Netzebenen 28 2.2.3 Backbone und lokale Vernetzung 28 2.2.4 Druck-Kopierer-Netz 32 2.2.5 Wireless Local Area Network (WLAN) 32 2.2.6 Datennetz zwischen den Universitätsstandorten und Außenanbindung 34 2.2.7 Vertrag „Kommunikationsverbindungen der Sächsischen Hochschulen“ 34 2.2.8 Datennetz zu den Wohnheimstandorten 36 2.3 KOMMUNIKATIONS- UND INFORMATIONSDIENSTE 39 2.3.1 Electronic-Mail 39 2.3.1.1 Einheitliche E-Mail-Adressen an der TU Dresden 40 2.3.1.2 Struktur- bzw. funktionsbezogene E-Mail-Adressen an der TU Dresden 41 2.3.1.3 ZIH verwaltete Nutzer-Mailboxen 41 2.3.1.4 Web-Mail 41 2.3.1.5 Mailinglisten-Server 42 2.3.2 Groupware 42 2.3.3 Authentifizierungs- und Autorisierungs-Infrastruktur (AAI) 43 2.3.3.1 AAI für das Bildungsportal Sachsen 43 2.3.3.2 DFN PKI 43 2.3.4 Wählzugänge 43 2.3.5 Sprachdienste ISDN und VoIP 43 2.3.6 Kommunikationstrassen und Uhrennetz 46 2.3.7 Time-Service 46 3 ZENTRALE DIENSTANGEBOTE UND SERVER 47 3.1 BENUTZERBERATUNG (BB) 47 3.2 TROUBLE TICKET SYSTEM (OTRS) 48 3.3 NUTZERMANAGEMENT 48 3.4 LOGIN-SERVICE 50 3.5 BEREITSTELLUNG VON VIRTUELLEN SERVERN 50 3.6 STORAGE-MANAGEMENT 51 3.6.1 Backup-Service 51 3.6.2 File-Service und Speichersysteme 55 3.7 LIZENZ-SERVICE 57 3.8 PERIPHERIE-SERVICE 57 3.9 PC-POOLS 57 3.10 SECURITY 58 3.10.1 Informationssicherheit 58 3.10.2 Frühwarnsystem (FWS) im Datennetz der TU Dresden 59 3.10.3 VPN 59 3.10.4 Konzept der zentral bereitgestellten virtuellen Firewalls 60 3.10.5 Netzkonzept für Arbeitsplatzrechner mit dynamischer Portzuordnung nach IEEE 802.1x (DyPort) 60 3.11 DRESDEN SCIENCE CALENDAR 60 4 SERVICELEISTUNGEN FÜR DEZENTRALE DV SYSTEME 63 4.1 ALLGEMEINES 63 4.2 PC-SUPPORT 63 4.2.1 Investberatung 63 4.2.2 Implementierung 63 4.2.3 Instandhaltung 63 4.3 MICROSOFT WINDOWS-SUPPORT 64 4.3.1 Zentrale Windows-Domäne 64 4.3.2 Sophos-Antivirus 70 4.4 ZENTRALE SOFTWARE-BESCHAFFUNG FÜR DIE TU DRESDEN 70 4.4.1 Strategie der Software-Beschaffung 70 4.4.2 Arbeitsgruppentätigkeit 71 4.4.3 Software-Beschaffung 71 4.4.4 Nutzerberatungen 72 4.4.5 Software-Präsentationen 72 5 HOCHLEISTUNGSRECHNEN 73 5.1 HOCHLEISTUNGSRECHNER/SPEICHERKOMPLEX (HRSK) 73 5.1.1 HRSK Core-Router 74 5.1.2 HRSK SGI Altix 4700 74 5.1.3 HRSK PetaByte-Bandarchiv 76 5.1.4 HRSK Linux Networx PC-Farm 77 5.1.5 Datenauswertekomponente Atlas 77 5.1.6 Globale Home-File-Systeme für HRSK 78 5.2 NUTZUNGSÜBERSICHT DER HPC-SERVER 79 5.3 SPEZIALRESSOURCEN 79 5.3.1 Microsoft HPC-System 79 5.3.1 Anwendercluster Triton 80 5.3.3 GPU-Cluster 81 5.4 GRID-RESSOURCEN 81 5.5 ANWENDUNGSSOFTWARE 83 5.6 VISUALISIERUNG 84 5.7 PARALLELE PROGRAMMIERWERKZEUGE 85 6 WISSENSCHAFTLICHE PROJEKTE, KOOPERATIONEN 87 6.1 „KOMPETENZZENTRUM FÜR VIDEOKONFERENZDIENSTE“ (VCCIV) 87 6.1.1 Überblick 87 6.1.2 Videokonferenzräume 87 6.1.3 Aufgaben und Entwicklungsarbeiten 87 6.1.4 Weitere Aktivitäten 89 6.1.5 Der Dienst „DFNVideoConference“ − Mehrpunktkonferenzen im X-WiN 90 6.1.6 Tendenzen und Ausblicke 91 6.2 D-GRID 91 6.2.1 D-Grid Scheduler Interoperabilität (DGSI) 91 6.2.2 EMI − European Middleware Initiative 92 6.2.3 MoSGrid − Molecular Simulation Grid 92 6.2.4 WisNetGrid −Wissensnetzwerke im Grid 93 6.2.5 GeneCloud − Cloud Computing in der Medikamentenentwicklung für kleinere und mittlere Unternehmen 93 6.2.6 FutureGrid − An Experimental High-Performance Grid Testbed 94 6.3 BIOLOGIE 94 6.3.1 Entwicklung und Analyse von stochastischen interagierenden Vielteilchen-Modellen für biologische Zellinteraktion 94 6.3.2 SpaceSys − Räumlichzeitliche Dynamik in der Systembiologie 95 6.3.3 ZebraSim − Modellierung und Simulation der Muskelgewebsbildung bei Zebrafischen 95 6.3.4 SFB Transregio 79−Werkstoffentwicklungen für die Hartgewebe regeneration im gesunden und systemisch erkrankten Knochen 96 6.3.5 Virtuelle Leber − Raumzeitlich mathematische Modelle zur Untersuchung der Hepatozyten Polarität und ihre Rolle in der Lebergewebeentwicklung 96 6.3.6 GrowReg −Wachstumsregulation und Strukturbildung in der Regeneration 96 6.3.7 GlioMath Dresden 97 6.4 PERFORMANCE EVALUIERUNG 97 6.4.1 SFB 609 − Elektromagnetische Strömungsbeeinflussung in Metallurgie, Kristallzüchtung und Elektrochemie −Teilprojekt A1: Numerische Modellierung turbulenter MFD Strömungen 97 6.4.2 SFB 912 − Highly Adaptive Energy Efficient Computing (HAEC), Teilprojekt A04: Anwendungsanalyse auf Niedrig Energie HPC Systemence Low Energy Computer 98 6.4.3 BenchIT − Performance Measurement for Scientific Applications 99 6.4.4 Cool Computing −Technologien für Energieeffiziente Computing Plattformen (BMBF Spitzencluster Cool Silicon) 99 6.4.5 Cool Computing 2 −Technologien für Energieeffiziente Computing Plattformen (BMBF Spitzencluster Cool Silicon) 100 6.4.6 ECCOUS − Effiziente und offene Compiler Umgebung für semantisch annotierte parallele Simulationen 100 6.4.7 eeClust − Energieeffizientes Cluster Computing 101 6.4.8 GASPI − Global Adress Space Programming 101 6.4.9 LMAC − Leistungsdynamik massiv paralleler Codes 102 6.4.10 H4H – Optimise HPC Applications on Heterogeneous Architectures 102 6.4.11 HOPSA − HOlistic Performance System Analysis 102 6.4.12 CRESTA − Collaborative Research into Exascale Systemware, Tools and Application 103 6.5 DATENINTENSIVES RECHNEN 104 6.5.1 Langzeitarchivierung digitaler Dokumente der SLUB 104 6.5.2 LSDMA − Large Scale Data Management and Analysis 104 6.5.3 Radieschen − Rahmenbedingungen einer disziplinübergreifenden Forschungsdaten Infrastruktur 105 6.5.4 SIOX − Scalable I/O for Extreme Performance 105 6.5.5 HPC FLiS − HPC Framework zur Lösung inverser Streuprobleme auf strukturierten Gittern mittels Manycore Systemen und Anwendung für 3D bildgebende Verfahren 105 6.5.6 NGSgoesHPC − Skalierbare HPC Lösungen zur effizienten Genomanalyse 106 6.6 KOOPERATIONEN 106 6.6.1 100 Gigabit Testbed Dresden/Freiberg 106 6.6.1.1 Überblick 106 6.6.1.2 Motivation und Maßnahmen 107 6.6.1.3 Technische Umsetzung 107 6.6.1.4 Geplante Arbeitspakete 108 6.6.2 Center of Excellence der TU Dresden und der TU Bergakademie Freiberg 109 7 AUSBILDUNGSBETRIEB UND PRAKTIKA 111 7.1 AUSBILDUNG ZUM FACHINFORMATIKER / FACHRICHTUNG ANWENDUNGSENTWICKLUNG 111 7.2 PRAKTIKA 112 8 AUS UND WEITERBILDUNGSVERANSTALTUNGEN 113 9 VERANSTALTUNGEN 115 10 PUBLIKATIONEN 117 TEIL III BERICHTE BIOTECHNOLOGISCHES ZENTRUM (BIOTEC) ZENTRUM FÜR REGENERATIVE THERAPIEN (CRTD) ZENTRUM FÜR INNOVATIONSKOMPETENZ (CUBE) 123 BOTANISCHER GARTEN 129 LEHRZENTRUM SPRACHEN UND KULTURRÄUME (LSK) 131 MEDIENZENTRUM (MZ) 137 UNIVERSITÄTSARCHIV (UA) 147 UNIVERSITÄTSSPORTZENTRUM (USZ) 149 MEDIZINISCHES RECHENZENTRUM DES UNIVERSITÄTSKLINIKUMS CARL GUSTAV CARUS (MRZ) 151 ZENTRALE UNIVERSITÄTSVERWALTUNG (ZUV) 155 SÄCHSISCHE LANDESBIBLIOTHEK – STAATS UND UNIVERSITÄTSBIBLIOTHEK DRESDEN (SLUB) 165

: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 233

- Inbetriebnahme des neuen Zwischenarchivs - Abschaltung des hierarchischen Dateisystems DMF - Microsoft Office 365 ProPlus für Studierende - VoIP-Umstellung Biologie - HPC-OpenModelica (HPC-OM) - Code Optimierung für DNA-Sequenzierung - Neue ZIH-Publikationen - Veranstaltungen

- Betriebsbereitschaft zum Jahreswechsel 2014/15 - Migration MS Exchange - Geschütztes Surfen im Internet - Goodbye Mars - Initiativbudgetprojekt zur Nutzung von Sharepoint - Forschungsdaten-Repositorium und Langzeitarchiv - Terabit-Demonstrator zwischen Dresden und Stuttgart - Parallel Programming Workshop - ZIH-Kolloquium - Veranstaltungen

:VORWORT 9 ÜBERSICHT DER INSERENTEN 10 TEIL I ZUR ARBEIT DES IT-LENKUNGSAUSSCHUSSES 15 ZUR ARBEIT DES ERWEITERTEN IT-LENKUNGSAUSSCHUSSES 15 TEIL II 1 DAS ZENTRUM FÜR INFORMATIONSDIENSTE UND HOCHLEISTUNGSRECHNEN (ZIH) 19 1.1 AUFGABEN 19 1.2 ZAHLEN UND FAKTEN (REPRÄSENTATIVE AUSWAHL) 19 1.3 HAUSHALT 20 1.4 ZUR ARBEIT DES WISSENSCHAFTLICHEN BEIRATES 21 1.5 STRUKTUR / PERSONAL 22 1.6 STANDORTE 23 1.7 GREMIENARBEIT 24 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 59 3.8 SECURITY 60 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- UND DRUCKER-SUPPORT 63 4.4 MICROSOFT WINDOWS-SUPPORT 63 4.5 ZENTRALE SOFTWARE-BESCHAFFUNG FÜR DIE TU DRESDEN 68 5 HOCHLEISTUNGSRECHNEN 71 5.1 HOCHLEISTUNGSRECHNER/SPEICHERKOMPLEX 72 5.2 NUTZUNGSÜBERSICHT DER HPC-SERVER 76 5.3 SPEZIALRESSOURCEN 76 5.4 GRID-RESSOURCEN 77 5.5 ANWENDUNGSSOFTWARE 78 5.6 VISUALISIERUNG 79 5.7 PARALLELE PROGRAMMIERWERKZEUGE 79 6 WISSENSCHAFTLICHE PROJEKTE UND KOOPERATIONEN 81 6.1 KOMPETENZZENTRUM FÜR VIDEOKONFERENZDIENSTE 81 6.2 SKALIERBARE SOFTWARE-WERKZEUGE ZUR UNTERSTÜTZUNG DER ANWENDUNGSOPTIMIERUNG AUF HPC-SYSTEMEN 81 6.3 LEISTUNGS- UND ENERGIEEFFIZIENZ-ANALYSE FÜR INNOVATIVE RECHNERARCHITEKTUREN 82 6.4 DATENINTENSIVES RECHNEN, VERTEILTES RECHNEN UND CLOUD COMPUTING 86 6.5 DATENANALYSE, METHODEN UND MODELLIERUNG IN DEN LIFE SCIENCES 88 6.6 PARALLELE PROGRAMMIERUNG, ALGORITHMEN UND METHODEN 90 6.7 INITIATIVBUDGET ZUR UNTERSTÜTZUNG VON KOOPERATIONSAUFGABEN DER SÄCHSISCHEN HOCHSCHULEN 91 6.8 KOOPERATIONEN 93 7 AUSBILDUNGSBETRIEB UND PRAKTIKA 95 7.1 AUSBILDUNG ZUM FACHINFORMATIKER / FACHRICHTUNG ANWENDUNGSENTWICKLUNG 95 7.2 PRAKTIKA 95 8 VERANSTALTUNGEN 97 8.1 AUS- UND WEITERBILDUNGSVERANSTALTUNGEN 97 8.2 NUTZERSCHULUNGEN 98 8.3 ZIH-KOLLOQUIEN 98 8.4 WORKSHOPS 98 8.5 STANDPRÄSENTATIONEN/VORTRÄGE/FÜHRUNGEN 98 9 PUBLIKATIONEN 99 TEIL III BEREICH MATHEMATIK UND NATURWISSENSCHAFTEN 105 BEREICH GEISTES- UND SOZIALWISSENSCHAFTEN 127 BEREICH INGENIEURWISSENSCHAFTEN 159 BEREICH BAU UND UMWELT 167 BEREICH MEDIZIN 187

:Vorwort 9 Übersicht der Inserenten 12 Teil I Gremien der TU Dresden für Belange der Informationstechnik CIO der TU Dresden 17 Der CIO-Beirat 17 IT-Klausurtagung 18 Teil II Zentrum für Informationsdienste und Hochleistungsrechnen 1 Die Einrichtung 23 1.1 Aufgaben 23 1.2 Zahlen und Fakten 23 1.3 Haushalt 24 1.4 Struktur / Personal 25 1.5 Standorte 26 1.6 Gremienarbeit 27 2 IT-Infrastruktur 29 2.1 Kommunikationsdienste und Infrastrukturen 29 2.1.1 Allgemeine Versorgungsstruktur 29 2.1.2 Backbone und lokale Vernetzung 31 2.1.3 Datennetz zwischen den Universitätsstandorten und Außenanbindung 31 2.1.4 Vertrag „Kommunikationsverbindungen der Sächsischen Hochschulen“ 34 2.1.5 Datennetz zu den Wohnheimstandorten 34 2.1.6 Wireless Local Area Network 36 2.1.7 Data-Center-Netz / Application-Centric-Infrastructure 36 2.1.8 Virtuelle private Netzwerke 37 2.1.9 Zentral bereitgestellte virtuelle Firewalls 37 2.1.10 Dynamische Portzuordnung 38 2.1.11 Sprachdienste ISDN und VoIP 38 2.2 Infrastruktur-Server 39 2.2.1 Domain Name System 39 2.2.2 Network Time Protocol 40 2.3 Server-Virtualisierung 40 2.4 Housing 40 2.5 Datenspeicher und -sicherung 40 2.5.1 File-Service und Speichersysteme 41 2.5.2 Cloudstore 42 2.5.3 Backup-Service 43 2.5.4 Archivierung 46 3 Hochleistungsrechnen 47 3.1 HRSK-II – HPC-Cluster Taurus 47 3.2 Shared-Memory-System Venus 49 3.3 Grid-Ressourcen 49 3.4 Anwendungssoftware 50 3.5 Parallele Programmierwerkzeuge 51 4 Zentrales Diensteangebot 53 4.1 IT-Service-Management 53 4.2 Ticket-System und Service Desk 53 4.3 Identitätsmanagement 54 4.3.1 Zentrale Verwaltung der Nutzerdaten 55 4.3.2 Authentifizierungs- und Autorisierungs-Infrastruktur 55 4.3.3 DFN PKI 56 4.3.4 Zentrale Windows-Dienste 56 4.4 Login-Service 56 4.5 Microsoft Windows-Support 57 4.5.1 PC-Pools 58 4.5.2 Virtuelle Desktops 58 4.5.3 Laptop-Ausleihe im Service Desk 59 4.5.4 PC-und Drucker-Support 59 4.5.5 Windows-Betriebsmodell 59 4.5.6 Zentrale Windows-Domäne 60 4.6 Kommunikations- und Kollaborationsdienste 61 4.6.1 Struktur der E-Mail-Adressen 61 4.6.2 MS Exchange 61 4.6.3 Unix-Mail 62 4.6.4 Mailinglisten-Server 62 4.6.5 SharePoint 63 4.7 Dresden Science Calendar 63 4.8 Drucken / Kopieren 64 4.9 Zentrale Software-Beschaffung für die TU Dresden 65 5 Forschung 67 5.1 Wissenschaftliche Projekte und Kooperationen 67 5.1.1 Kompetenzzentrum für Videokonferenzdienste 67 5.1.2 Skalierbare Software-Werkzeuge zur Unterstützung der Anwendungsoptimierung auf HPC-Systemen 67 5.1.3 Leistungs- und Energieeffizienz-Analyse für innovative Rechnerarchitekturen 68 5.1.4 Datenintensives Rechnen, verteiltes Rechnen und Cloud Computing 71 5.1.5 Datenanalyse, Methoden und Modellierung in den Life Sciences 74 5.1.6 Parallele Programmierung, Algorithmen und Methoden 76 5.1.7 Initiativbudget zur Unterstützung von Kooperationsaufgaben der sächsischen Hochschulen 78 5.1.8 Kooperationen 79 5.2 Publikationen 80 6 Ausbildungsbetrieb und Praktika 83 6.1 Ausbildung zum Fachinformatiker 83 6.2 Praktika 83 7 Veranstaltungen 85 7.1 Aus- und Weiterbildungsveranstaltungen 85 7.2 ZIH-Seminare 86 7.3 ZIH-Kolloquien 86 7.4 Workshops 86 7.5 Standpräsentationen/Vorträge/Führungen 86 Teil III Zentrale wissenschaftliche Einrichtungen und Zentrale Betriebseinheiten Center for Molecular and Cellular Bioengineering 91 1 Wesentliche Anforderungen aus Lehre und Forschung an die DV-Versorgung 92 1.1 Anforderungen aus der Lehre 92 1.2 Anforderungen aus der Forschung 92 2 Erreichter Stand der DV-Ausstattung 92 2.1 Ausstattung mit Informationstechnik 92 2.2 Ausstattung mit Software 93 2.3 Datennetz 93 2.4 Bereitstellung zentraler Dienste für die Institute 93 2.5 Tätigkeitsschwerpunkte 2015/16 94 2.6 Zukünftige Entwicklung der IT-Ausstattung 94 2.7 Inanspruchnahme von Dienstleistungen des ZIH 95 Internationales Hochschulinstitut Zittau 97 1 Wesentliche Anforderungen aus Lehre und Forschung an die DV-Versorgung 97 1.1 Anforderungen aus der Lehre 97 1.2 Anforderungen aus der Forschung 97 2 Erreichter Stand der DV-Ausstattung 98 2.1 Informationstechnik 98 2.2 Software 98 2.3 Datennetz 98 2.4 Bereitstellung zentraler Dienste für die Studiengänge und die Verwaltung 99 3 Aufgabenschwerpunkte in den Jahren 2015 bis 2016 99 4 Zukünftige Entwicklung der IT-Ausstattung 99 5 Inanspruchnahme von Dienstleistungen des ZIH 100 Zentrum für Internationale Studien (ZIS) 101 1 Stand der IT-Ausstattung 101 2 Schwerpunkte der Datenverarbeitung 101 3 Inanspruchnahmen von Dienstleistungen des ZIH 102 Botanischer Garten der TU Dresden 103 1 Dienstleistungen 103 2 Stand der IT-Ausstattung 103 Medienzentrum 105 1 Allgemeines 105 1.1 Produktion, Design und Präsentation von Medien 106 1.2 Technologien und Systeme 107 1.3 Digitale Entwicklungen für Forschung und Lehre 107 2 Dienstleistungen des Medienzentrums 109 2.1 Digitale Bildungsservices 109 2.2 Medienservices 111 2.3 Services im Bereich Web 114 3 IT-Ausstattung 118 3.1 Standort Hörsaalzentrum (HSZ) 118 3.2 Standort BSS 118 3.3 Nutzung ZIH-Serverraum 118 3.4 Ausstattung mit Informations- und Präsentationstechnik 120 Universitätssportzentrum 123 Universitätsarchiv 125 1 Stand der IT-Ausstattung 125 2 Schwerpunkte für die Anwendung der DV 125 3 Inanspruchnahme von Dienstleistungen des ZIH 125 4 Notwendige Maßnahmen 125

: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 191

"ZIH-Info" möchte alle Nutzer von Diensten, Rechnern und Netzen der Technischen Universität Dresden regelmäßig und in knapper Form über Neues aus dem ZIH informieren. Die Beiträge betreffen alle Nutzer unserer zentralen Systeme und Dienste einschließlich der Hochleistungsrechner, PC-Pools und Netzwerke. ZIH-Info wird über Neuigkeiten berichten, auf neue Hardware, Software oder auch größere Projekte hinweisen, neue oder erweiterte Dienste beschreiben sowie Informations- und Schulungsveranstaltungen ankündigen.

- Ausbau der zentralen und HRSK-Firewall - Projektverzeichnisse auf Mars und Deimos - Anschluss an das weltgrößte Computing Grid - Linux-Performance-Practical - Anbieterpräsentationen bei DoIT - Kooperation mit der Indiana University - Indischer Biophysiker und Musiker zu Gast am ZIH - ZIH präsentiert sich auf der ISC'09 - Neue ZIH-Publikationen - Veranstaltungen

- Relaunch des WebVPN-Dienstes - Verträge über Microsoft-Lizenzen - Online HPC-Dokumentation - Benchmark-Ergebnisse unter Windows - Transatlantische Forschungskooperation - Neuer BMBF-Forschungsverbund „Die Virtuelle Leber“ - Workshop zum GPU-basierten Computing - Veranstaltungen

- IDM-Start - HRSK-Wartung - Erweiterung X-WiN-Anschluss - Beschaffungshinweise für Hard- und Software - Comsol Multiphysics Workshop - Systembiologie von Hirntumoren - Mitteilungen aus dem Medienzentrum - Neue ZIH-Publikationen - Veranstaltungen

- Betriebsbereitschaft zum Jahreswechsel 2006/07 - HRSK-Teilabnahme abgeschlossen - ZIH präsentierte sich auf der SC06 in Tampa - Supercomputer der TU Dresden unten den TOP500 - Ersatz Unterbrechungsfreie Stromversorgung (USV) - Stadt der Wissenschaft 2006 - ESMTB bei ICIAM07 in Zürich - Neue ZIH-Publikationen - Mitteilungen aus dem MDC

- ZIH gewinnt renommierte Auszeichnung - Betriebsbereitschaft zum Jahreswechsel 2007/08 - Neue Profile für VPN-Zugang - Neue HPC-Webseite - Pathscale-Compiler auf Phobos/Deimos verfügbar - Clearspeed-Beschleuniger in Phobos - HRSK-Wartungsarbeiten - ZIH präsentierte sich auf der SC07 in Reno - Workshop IT-Sicherheit - Microsoft-Roadshow - Veranstaltungen und Termine

- Betriebsbereitschaft zum Jahreswechsel 2010/11 - Herbstwartung an den Hochleistungsrechnern - Windows und Linux im Weiterbildungskabinett - Erhöhung der Ausfallsicherheit der Radius-Server - Software Unipark für Online-Befragungen - HPC-Anwenderforum - Kick-Off-Meeting 'Die Virtuelle Leber' - Parallel Programming Workshop - Veranstaltungen

- Betriebsbereitschaft zum Jahreswechsel 2015/16 - Wartungsarbeiten im WLAN - Umzug des zentralen Speichersystems abgeschlossen - Goodbye Atlas und Triton - Einsatz und Bezug von Windows 10 - Inbetriebnahme Firewall an der TU Dresden - ZIH-Kolloquium - Parallel Programming Workshop - GPU Hackathon in Dresden - ZIH-Publikationen - Veranstaltungen

:VORWORT 7 ÜBERSICHT DER INSERENTEN 10 TEIL I ZUR ARBEIT DER DV-KOMMISSION 13 MITGLIEDER DER DV-KOMMISSION 14 ZUR ARBEIT DES IT-KOORDINIERUNGSSTABES 15 TEIL II 1 DAS UNIVERSITÄTSRECHENZENTRUM (URZ) 19 1.1 STANDORT 19 1.2 AUFGABEN 20 1.3 HAUSHALT 20 1.4 STRUKTUR / PERSONAL 21 1.5 ZAHLEN UND FAKTEN (REPRÄSENTATIVE AUSWAHL) 22 1.6 GREMIENARBEIT 23 2 KOMMUNIKATIONSINFRASTRUKTUR 25 2.1 ALLGEMEINE VERSORGUNGSSTRUKTUR AN DER TUD 25 2.1.1 Netzebenen 25 2.1.2 Backbone 26 2.1.3 Datennetz zwischen den Universitätsstandorten und Außenanbindung 28 2.1.4 Lokale Vernetzung 34 2.1.5 Funk-LAN (WLAN) 37 2.1.6 Datennetz zu den Wohnheimstandorten 38 2.2 KOMMUNIKATIONS- UND INFORMATIONSDIENSTE 39 2.2.1 Electronic-Mail 39 2.2.2 WWW 40 2.2.3 News 41 2.2.4 FTP 41 2.2.5 Wählzugänge 42 2.2.6 Time-Service 42 2.3 NUTZUNGSÜBERSICHT NETZDIENSTE 42 3 ZENTRALE DIENSTANGEBOTE UND SERVER 43 3.1 BENUTZERBERATUNG 43 3.2 LOGIN-SERVICE 44 3.3 COMPUTE-SERVICE (HOCHLEISTUNGSRECHNEN) 45 3.3.1 Origin2800 45 3.3.2 Origin3800 47 3.3.3 Cray T3E 49 3.3.4 NEC SX6i 50 3.4 FILE-SERVICE 50 3.5 BACKUP-SERVICE 53 3.6 PERIPHERIE-SERVICES 53 3.7 PC-POOLS 54 3.8 VISUALISIERUNGSSERVICE 56 3.9 SECURITY 57 4 SOFTWARE 59 4.1 SYSTEMNAHE SOFTWARE 59 4.2 ANWENDUNGSSOFTWARE 59 5 SERVICELEISTUNGEN FÜR DEZENTRALE DV-SYSTEME 61 5.1 ALLGEMEINES 61 5.2 PC-SUPPORT 61 5.2.1 Investberatung 61 5.2.2 Implementierung 61 5.2.3 Instandhaltung 62 5.2.4 Notebook-Ausleihe 62 5.2.5 PC-Hardware/Software-Arbeiten/Beschaffungen im URZ 62 5.3 UNIX-SUPPORT 63 5.4 MICROSOFTWINDOWS-SUPPORT 64 5.5 ZENTRALE SOFTWARE-BESCHAFFUNG FÜR DIE TU DRESDEN 71 5.5.1 Software-Beschaffung 71 5.5.2 Strategie des Software-Einsatzes an der TU Dresden 72 5.5.3 Mitteleinsatz 73 6 WISSENSCHAFTLICHE KOOPERATION, PROJEKTE 75 6.1. DAS PROJEKT „KOMPETENZZENTRUM FÜR VIDEOKONFERENZDIENSTE“ (VCC) 75 6.1.1 Aufgaben und Entwicklungsarbeiten 75 6.1.2 Der Dienst „DFNVideoConference“ - Mehrpunktkonferenzen im G-WiN 77 6.1.3 Tendenzen und Ausblicke 78 6.2 VISUALISIERUNG 78 6.2.1 AG Visualisierung 78 6.3 KOOPERATIONSVERTRAG MIT T-SYSTEMS INTERNATIONAL GMBH 80 7 DIPLOM- UND BELEGARBEITEN, PRAKTIKA 81 8 AUS- UND WEITERBILDUNGSVERANSTALTUNGEN 83 9 VERANSTALTUNGEN 85 TEIL III BERICHTE DER FAKULTÄTEN UND DES MEDIA DESIGN CENTER FAKULTÄT MATHEMATIK UND NATURWISSENSCHAFTEN 91 FACHRICHTUNG MATHEMATIK 91 FACHRICHTUNG PHYSIK 97 FACHRICHTUNG PSYCHOLOGIE 101 FACHRICHTUNG BIOLOGIE 105 PHILOSOPHISCHE FAKULTÄT 109 FAKULTÄT ERZIEHUNGSWISSENSCHAFTEN 113 JURISTISCHE FAKULTÄT 117 FAKULTÄT WIRTSCHAFTSWISSENSCHAFTEN 119 FAKULTÄT INFORMATIK 125 FAKULTÄT ELEKTROTECHNIK UND INFORMATIONSTECHNIK 133 FAKULTÄT MASCHINENWESEN 141 FAKULTÄT BAUINGENIEURWESEN 145 FAKULTÄT ARCHITEKTUR 151 FAKULTÄT VERKEHRSWISSENSCHAFTEN „FRIEDRICH LIST“ 155 MEDIZINISCHE FAKULTÄT CARL GUSTAV CARUS 163 MEDIA DESIGN CENTER (MDC) 167

:VORWORT 7 ÜBERSICHT DER INSERENTEN 8 TEIL I ZUR ARBEIT DER DV-KOMMISSION 13 MITGLIEDER DER DV-KOMMISSION 14 ZUR ARBEIT DES IT-KOORDINIERUNGSSTABES 15 TEIL II 1 DAS UNIVERSITÄTSRECHENZENTRUM (URZ) 19 1.1 STANDORT 19 1.2 AUFGABEN 20 1.3 HAUSHALT 20 1.4 STRUKTUR / PERSONAL 21 1.5 ZAHLEN UND FAKTEN (REPRÄSENTATIVE AUSWAHL) 22 1.6 GREMIENARBEIT 23 2 KOMMUNIKATIONSINFRASTRUKTUR 25 2.1 ALLGEMEINE VERSORGUNGSSTRUKTUR AN DER TUD 25 2.1.1 Netzebenen 25 2.1.2 Backbone 26 2.1.3 Datennetz zwischen den Universitätsstandorten und Außenanbindung 28 2.1.4 Lokale Vernetzung 31 2.1.5 Funk-LAN (WLAN) 37 2.1.6 Datennetz zu den Wohnheimstandorten 37 2.2 KOMMUNIKATIONS- UND INFORMATIONSDIENSTE 38 2.2.1 Electronic-Mail 38 2.2.1.1 Web-Mail 39 2.2.2 WWW 39 2.2.3 News 41 2.2.4 FTP 41 2.2.5 Wählzugänge 41 2.2.6 Time-Service 41 2.3 NUTZUNGSÜBERSICHT NETZDIENSTE 42 3 ZENTRALE DIENSTANGEBOTE UND SERVER 43 3.1 BENUTZERBERATUNG 43 3.2 NUTZERMANAGEMENT, NUTZERDATENBANK 44 3.3 LOGIN-SERVICE 45 3.4 COMPUTE-SERVICE (HOCHLEISTUNGSRECHNEN) 46 3.4.1 Origin2800 47 3.4.2 Origin3800 48 3.4.3 Cray T3E 50 3.4.4 NEC SX6i 52 3.5 FILE-SERVICE 52 3.6 BACKUP-SERVICE 55 3.7 PERIPHERIE-SERVICES 56 3.8 PC-POOLS 56 3.9 VISUALISIERUNGSSERVICE 58 3.10 SECURITY 59 3.11 BIODATENBANK-SERVICE 60 4 SOFTWARE 63 4.1 SYSTEMNAHE SOFTWARE 63 4.2 ANWENDUNGSSOFTWARE 63 5 SERVICELEISTUNGEN FÜR DEZENTRALE DV-SYSTEME 65 5.1 ALLGEMEINES 65 5.2 PC-SUPPORT 65 5.2.1 Investberatung 65 5.2.2 Implementierung 65 5.2.3 Instandhaltung 66 5.2.4 Notebook-Ausleihe 66 5.2.5 PC-Hardware / Software-Arbeiten / Beschaffungen im URZ 66 5.3 UNIX-SUPPORT 67 5.4 MICROSOFT WINDOWS-SUPPORT 67 5.5 ZENTRALE SOFTWARE-BESCHAFFUNG FÜR DIE TU DRESDEN 75 5.5.1 Arbeitsgruppentätigkeit 75 5.5.2 Strategie des Software-Einsatzes an der TU Dresden 75 5.5.3 Software-Beschaffung 76 6 WISSENSCHAFTLICHE KOOPERATION, PROJEKTE 79 6.1. DAS PROJEKT „KOMPETENZZENTRUM FÜR VIDEOKONFERENZDIENSTE“ 79 6.1.1 Aufgaben und Entwicklungsarbeiten 79 6.1.2 Der Dienst „DFNVideoConference“ - Mehrpunktkonferenzen im G-WiN 81 6.1.3 Tendenzen und Ausblicke 82 6.2 VISUALISIERUNG 82 6.2.1 AG Visualisierung 82 7 PRAKTIKA 87 8 AUS- UND WEITERBILDUNGSVERANSTALTUNGEN 89 9 VERANSTALTUNGEN 91 TEIL III BERICHTE DER ZENTRALEN EINRICHTUNGEN AUDIOVISUELLES MEDIENZENTRUM (AVMZ) 95 UNIVERSITÄTSARCHIV 105 ZENTRUM FÜR HOCHLEISTUNGSRECHNEN (ZHR) 107 LEHRZENTRUM SPRACHEN UND KULTUREN (LSK) 113 MEDIA DESIGN CENTER (MDC) 119 TEIL IV BERICHT DER ZENTRALEN UNIVERSITÄTSVERWALTUNG 125 TEIL V BERICHT DES MEDIZINISCHEN RECHENZENTRUMS DES UNIVERSITÄTSKLINIKUMS CARL GUSTAV CARUS 129 TEIL VI BERICHT DER SÄCHSISCHEN LANDESBIBLIOTHEK - STAATS- UND UNIVERSITÄTSBIBLIOTHEK DRESDEN (SLUB) 137

:VORWORT 9 ÜBERSICHT DER INSERENTEN 11 TEIL I ZUR ARBEIT DER DV-KOMMISSION 15 MITGLIEDER DER DV-KOMMISSION 16 ZUR ARBEIT DES IT-KOORDINIERUNGSSTABES UND DES LENKUNGSAUSSCHUSSES FÜR DAS 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 2.1.1 WiN-IP-Verkehr 27 2.2 NETZWERKINFRASTRUKTUR AN DER TUD 27 2.2.1 Allgemeine Versorgungsstruktur 27 2.2.2 Netzebenen 28 2.2.3 Backbone und lokale Vernetzung 28 2.2.4 Druck-Kopierer-Netz 33 2.2.5 Funk-LAN (WLAN) 33 2.2.6 Datennetz zwischen den Universitätsstandorten und Außenanbindung 33 2.2.7 Datennetz zu den Wohnheimstandorten 38 2.3 KOMMUNIKATIONS- UND INFORMATIONSDIENSTE 39 2.3.1 Electronic-Mail 39 2.3.1.1 Einführung einheitlicher E-Mail-Adressen an der TU Dresden 39 2.3.1.2 Web-Mail 40 2.3.2 WWW 40 2.3.3 FTP 42 2.3.4 Wählzugänge 42 2.2.5 Time-Service 42 3 ZENTRALE DIENSTANGEBOTE UND SERVER 43 3.1 BENUTZERBERATUNG 43 3.2 NUTZERMANAGEMENT, NUTZERDATENBANK 43 3.3 LOGIN-SERVICE 45 3.4 FILE-SERVICE 45 3.5 BACKUP-SERVICE 47 3.6 LIZENZ-SERVICE 50 3.7 PERIPHERIE-SERVICES 51 3.8 PC-POOLS 51 3.9 SECURITY 52 4 SERVICELEISTUNGEN FÜR DEZENTRALE DV-SYSTEME 55 4.1 ALLGEMEINES 55 4.2 PC-SUPPORT 55 4.2.1 Investberatung 55 4.2.2 Implementierung 55 4.2.3 Instandhaltung 55 4.2.4 Notebook-Ausleihe 56 4.2.5 Wichtige Beschaffungen dezentraler Hardware im ZIH 56 4.3 MICROSOFT WINDOWS-SUPPORT 56 4.4 ZENTRALE SOFTWARE-BESCHAFFUNG FÜR DIE TU DRESDEN 62 4.4.1 Arbeitsgruppentätigkeit 62 4.4.2 Strategie des Software-Einsatzes an der TU Dresden 62 4.4.3 Software-Beschaffung 63 5 HOCHLEISTUNGSRECHNEN 65 5.1 COMPUTE-SERVER 65 5.1.1 SGI Origin2800 66 5.1.2 SGI Origin3800 67 5.1.3 Cray T3E 69 5.1.4 NEC SX6i 70 5.1.5 Altix 3700 Bx2 71 5.1.6 Linux Networx PC-Farm 71 5.1.7 Anwender-Cluster 72 5.2 BIODATENBANKEN-SERVICE 73 5.3 ANWENDUNGSSOFTWARE 73 5.4 VISUALISIERUNG 74 5.5 PERFORMANCE TOOLS 75 6 WISSENSCHAFTLICHE KOOPERATION, PROJEKTE 77 6.1. DAS PROJEKT „KOMPETENZZENTRUM FÜR VIDEOKONFERENZDIENSTE“ 77 6.1.1 Aufgaben und Entwicklungsarbeiten 77 6.1.2 Der Dienst „DFNVideoConference“ - Mehrpunktkonferenzen im G-WiN 80 6.1.3 Tendenzen und Ausblicke 80 6.2 D-GRID 80 6.2.1 EP-Cache - Werkzeuge für die effiziente parallele Programmierung von Cache-Architekturen 80 6.2.2 Hochenergiephysik Community Grid (HEP CG) - Entwicklung von Anwendungen und Komponenten zur Datenauswertung in der Hochenergiephysik in einer nationalen e-Science-Umgebung 81 6.2.3 MediGRID - Ressourcefusion für Medizin und Lebenswissenschaften 82 6.2.4 D-Grid Integrationsprojekt 82 6.3 BIOLOGIE 83 6.3.1 BISON (Biologie-inspirierte Techniken zur Selbstorganisation in dynamischen Netzwerken) 83 6.3.2 Verständnis der molekularen Grundlage der Biogenese und Funktion der Endocytose 83 6.3.3 Mathematische Modellierung und Computersimulation des Tumorwachstums und Therapien 83 6.3.4 Entwicklung eines SME-freundlichen Zuchtprogramms für Korallen 84 6.3.5 Analyse raum-zeitlicher Musterbildung von Mikroorganismen 84 6.3.6 Regeneration beim Axolotl 85 6.3.7 Entwicklung und Analyse von stochastischen Interagierenden Vielteilchen-Modellen für biologische Zellinteraktion 85 6.3.8 Kompetenznetzwerk MTBio 85 6.3.9 Optimierung von Bio-Algorithmen auf der Nec SX-6 86 6.3.10 Data Mining bei Protein-Protein Interaktionen 86 6.4 PERFORMANCE EVALUIERUNG 86 6.4.1 Entwicklung eines neuen, skalierbaren Open Trace Formates (OTF) 86 6.4.2 Automatisches Auffinden von Performance-Engpässen in parallelen Programmen unter Zuhilfenahme ihrer Tracedaten 87 6.4.3 SFB 609: Elektromagnetische Strömungsbeeinflussung in Metallurgie, 87 Kristallzüchtung und Elektrochemie - Teilprojekt A1: Numerische Modellierung turbulenter MFD-Strömungen 6.5 HERSTELLERKOOPERATIONEN 88 6.5.1 Intel-Kooperation 88 6.5.2 NEC-Kooperation 88 7 AUSBILDUNGSBETRIEB UND PRAKTIKA 89 7.1 AUSBILDUNG ZUM FACHINFORMATIKER/FACHRICHTUNG ANWENDUNGSENTWICKLUNG 89 7.2 PRAKTIKA 89 8 AUS- UND WEITERBILDUNGSVERANSTALTUNGEN 91 9 VERANSTALTUNGEN 93 TEIL III BERICHTE DER FAKULTÄTEN FAKULTÄT MATHEMATIK UND NATURWISSENSCHAFTEN 97 Fachrichtung Mathematik 97 Fachrichtung Physik 101 Fachrichtung Chemie und Lebensmittelchemie 105 Fachrichtung Psychologie 111 Fachrichtung Biologie 115 PHILOSOPHISCHE FAKULTÄT 119 FAKULTÄT SPRACH-, LITERATUR- UND KULTURWISSENSCHAFTEN 123 FAKULTÄT ERZIEHUNGSWISSENSCHAFTEN 125 JURISTISCHE FAKULTÄT 131 FAKULTÄT WIRTSCHAFTSWISSENSCHAFTEN 135 FAKULTÄT INFORMATIK 141 FAKULTÄT ELEKTROTECHNIK UND INFORMATIONSTECHNIK 149 FAKULTÄT MASCHINENWESEN 157 FAKULTÄT BAUINGENIEURWESEN 163 FAKULTÄT ARCHITEKTUR 169 FAKULTÄT VERKEHRSWISSENSCHAFTEN „FRIEDRICH LIST” 173 FAKULTÄT FORST-, GEO- UND HYDROWISSENSCHAFTEN 183 Fachrichtung Forstwissenschaften 183 Fachrichtung Wasserwesen 187 Fachrichtung Geowissenschaften 193 MEDIZINISCHE FAKULTÄT CARL GUSTAV CARUS 199

:VORWORT 9 ÜBERSICHT DER INSERENTEN 12 TEIL I ZUR ARBEIT DER DV-KOMMISSION 15 MITGLIEDER DER DV-KOMMISSION 15 ZUR ARBEIT DES LENKUNGSAUSSCHUSSES FÜR DAS 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 2.1.1 WiN-IP-Verkehr 27 2.2 NETZWERKINFRASTRUKTUR 27 2.2.1 Allgemeine Versorgungsstruktur 27 2.2.2 Netzebenen 27 2.2.3 Backbone und lokale Vernetzung 28 2.2.4 Druck-Kopierer-Netz 32 2.2.5 Funk-LAN (WLAN) 32 2.2.6 Datennetz zwischen den Universitätsstandorten und Außenanbindung 33 2.2.7 Datennetz zu den Wohnheimstandorten 36 2.3 KOMMUNIKATIONS- UND INFORMATIONSDIENSTE 38 2.3.1 Electronic-Mail 38 2.3.1.1 Einführung einheitlicher E-Mail-Adressen an der TU Dresden 39 2.3.1.2 Einführung funktionsbezogener TU-Mail-Adressen 40 2.3.1.3 ZIH verwaltete Nutzer-Mailboxen 40 2.3.1.4 Web-Mail 41 2.3.2 WWW 41 2.3.3 Wählzugänge 43 2.2.4 Time-Service 43 3 ZENTRALE DIENSTANGEBOTE UND SERVER 45 3.1 BENUTZERBERATUNG (BB) 45 3.2 TROUBLE TICKET SYSTEM (TTS) 45 3.3 NUTZERMANAGEMENT 46 3.4 LOGIN-SERVICE 47 3.5 STORAGE-MANAGEMENT 47 3.5.1 Backup-Service 50 3.5.2 File-Service 52 3.6 LIZENZ-SERVICE 54 3.7 PERIPHERIE-SERVICES 54 3.8 PC-POOLS 55 3.9 SECURITY 56 4 SERVICELEISTUNGEN FÜR DEZENTRALE DV-SYSTEME 59 4.1 ALLGEMEINES 59 4.2 PC-SUPPORT 59 4.2.1 Investberatung 59 4.2.2 Implementierung 59 4.2.3 Instandhaltung 59 4.2.4 Notebook-Ausleihe 60 4.3 MICROSOFT WINDOWS-SUPPORT 60 4.4 ZENTRALE SOFTWARE-BESCHAFFUNG FÜR DIE TU DRESDEN 66 4.4.1 Arbeitsgruppentätigkeit 66 4.4.2 Strategie des Software-Einsatzes an der TU Dresden 67 4.4.3 Software-Beschaffung 67 5 HOCHLEISTUNGSRECHNEN 75 5.1 HOCHLEISTUNGSRECHNER/SPEICHERKOMPLEX (HRSK) 75 5.1.1 HRSK-Neubau 76 5.1.2 SGI Altix 3700 (Stufe 1a) 76 5.1.3 SGI Altix 4700 77 5.1.4 Linux Networx PC-Farm (Stufe 1a) 78 5.1.5 Linux Networx PC-Farm 79 5.2 NUTZUNGSÜBERSICHT DER COMPUTE-SERVER 80 5.2.1 SGI Origin 3800 82 5.2.2 NEC SX6i 82 5.2.3 SGI Origin 2800 83 5.2.4 Anwender-Cluster 84 5.3 BIODATENBANKEN-SERVICE 84 5.4 ANWENDUNGSSOFTWARE 85 5.5 VISUALISIERUNG 85 5.6 PERFORMANCE TOOLS 86 6 WISSENSCHAFTLICHE KOOPERATION, PROJEKTE 89 6.1. DAS PROJEKT „KOMPETENZZENTRUM FÜR VIDEOKONFERENZDIENSTE“ 89 6.1.1 Überblick 89 6.1.2 Aufgaben und Entwicklungsarbeiten 89 6.1.3 Neuer Webauftritt 91 6.1.4 Weitere Aktivitäten 91 6.1.5 Der Dienst „DFNVideoConference“ - Mehrpunktkonferenzen im G-WiN 92 6.1.6 Tendenzen und Ausblicke 93 6.2 D-GRID 93 6.2.1 Hochenergiephysik Community Grid (HEP CG) - Entwicklung von Anwendungen und Komponenten zur Datenauswertung in der Hochenergiephysik in einer nationalen e-Science-Umgebung 93 6.2.2 MediGRID - Ressourcefusion für Medizin und Lebenswissenschaften 94 6.2.3 D-Grid Integrationsprojekt 94 6.2.4 Chemomentum 95 6.3 BIOLOGIE 95 6.3.1 BISON (Biologie-inspirierte Techniken zur Selbstorganisation in dynamischen Netzwerken) 95 6.3.2 Verständnis der molekularen Grundlage der Biogenese und Funktion der Endocytose 96 6.3.3 Mathematische Modellierung und Computersimulation des Tumorwachstums und Therapien 96 6.3.4 Entwicklung eines SME-freundlichen Zuchtprogramms für Korallen 97 6.3.5 Analyse raum-zeitlicher Musterbildung von Mikroorganismen 97 6.3.6 Regeneration beim Axolotl 97 6.3.7 Entwicklung und Analyse von stochastischen Interagierenden Vielteilchen-Modellen für biologische Zellinteraktion 98 6.3.8 Kompetenznetzwerk MTBio 98 6.4 PERFORMANCE EVALUIERUNG 98 6.4.1 Automatisches Auffinden von Performance-Engpässen in parallelen 98 Programmen unter Zuhilfenahme ihrer Tracedaten 6.4.2 SFB 609: Elektromagnetische Strömungsbeeinflussung in Metallurgie, Kristallzüchtung und Elektrochemie - Teilprojekt A1: Numerische Modellierung turbulenter MFD-Strömungen 99 6.5 HERSTELLERKOOPERATIONEN 100 6.5.1 Intel-Kooperation 100 6.5.2 NEC-Kooperation 100 7 AUSBILDUNGSBETRIEB UND PRAKTIKA 101 7.1 AUSBILDUNG ZUM FACHINFORMATIKER/FACHRICHTUNG ANWENDUNGSENTWICKLUNG 101 7.2 PRAKTIKA 101 8 AUS- UND WEITERBILDUNGSVERANSTALTUNGEN 103 9 VERANSTALTUNGEN 105 10 PUBLIKATIONEN 107 TEIL III BERICHTE DER ZENTRALEN EINRICHTUNGEN UND DER ZENTRALEN UNIVERSITÄTSVERWALTUNG AUDIO-VISUELLES MEDIENZENTRUM (AVMZ) 113 LEHRZENTRUM SPRACHEN UND KULTURRÄUME (LSK) 121 UNIVERSITÄTSARCHIV 125 ZENTRALE UNIVERSITÄTSVERWALTUNG 127 MDC 129 BIOTECHNOLOGISCHES ZENTRUM (BIOTEC) 131 TEIL IV BERICHT DER SÄCHSISCHEN LANDESBIBLIOTHEK - STAATS UND UNIVERSITÄTSBIBLIOTHEK DRESDEN 137

:VORWORT 9 ÜBERSICHT DER INSERENTEN 12 TEIL I ZUR ARBEIT DER DV KOMMISSION 15 MITGLIEDER DER DV KOMMISSION 15 ZUR ARBEIT DES LENKUNGSAUSSCHUSSES FÜR DAS ZIH 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 2.1.1 WiN IP Verkehr 27 2.2 NETZWERKINFRASTRUKTUR 27 2.2.1 Allgemeine Versorgungsstruktur 27 2.2.2 Netzebenen 27 2.2.3 Backbone und lokale Vernetzung 28 2.2.4 Druck Kopierer Netz 32 2.2.5 Funk LAN (WLAN) 32 2.2.6 Datennetz zwischen den Universitätsstandorten und Außenanbindung 33 2.2.7 Datennetz zu den Wohnheimstandorten 36 2.3 KOMMUNIKATIONS UND INFORMATIONSDIENSTE 38 2.3.1 Electronic Mail 38 2.3.1.1 Einführung einheitlicher E-Mail-Adressen an der TU Dresden 39 2.3.1.2 Funktionsbezogene TU-Mail-Adressen an der TU Dresden 40 2.3.1.3 ZIH verwaltete Nutzer-Mailboxen 40 2.3.1.4 Web-Mail 41 2.3.1.5 Neuer Mailinglisten-Server 41 2.3.2 WWW 41 2.3.3 Authentifizierung und Autorisierung (AAI) 42 2.3.3.1 Shibboleth 42 2.3.4 Wählzugänge 43 2.2.5 Time Service 43 3 ZENTRALE DIENSTANGEBOTE UND SERVER 45 3.1 BENUTZERBERATUNG (BB) 45 3.2 TROUBLE TICKET SYSTEM (TTS) 46 3.3 NUTZERMANAGEMENT 47 3.4 LOGIN SERVICE 48 3.5 STORAGE MANAGEMENT 48 3.5.1 Backup Service 49 3.5.2 File Service und Speichersysteme 52 3.6 LIZENZ SERVICE 55 3.7 PERIPHERIE SERVICE 55 3.8 PC POOLS 55 3.9 SECURITY 56 4 SERVICELEISTUNGEN FÜR DEZENTRALE DV SYSTEME 59 4.1 ALLGEMEINES 59 4.2 PC SUPPORT 59 4.2.1 Investberatung 59 4.2.2 Implementierung 59 4.2.3 Instandhaltung 59 4.3 MICROSOFT WINDOWS SUPPORT 60 4.4 ZENTRALE SOFTWARE BESCHAFFUNG FÜR DIE TU DRESDEN 64 4.4.1 Arbeitsgruppentätigkeit 64 4.4.2 Strategie des Software Einsatzes an der TU Dresden 65 4.4.3 Software Beschaffung 66 5 HOCHLEISTUNGSRECHNEN 67 5.1 HOCHLEISTUNGSRECHNER/SPEICHERKOMPLEX (HRSK) 67 5.1.1 HRSK Core Router 69 5.1.2 HRSK SGI Altix 4700 69 5.1.3 HRSK PetaByte Bandarchiv 70 5.1.4 HRSK Linux Networx PC Farm 72 5.1.5 HRSK Linux Networx PC Cluster (HRSK Stufe 1a) 73 5.2 NUTZUNGSÜBERSICHT DER HPC SERVER 74 5.3 SPEZIALRESSOURCEN 75 5.3.1 SGI Origin 3800 75 5.3.2 NEC SX 6 76 5.3.3 Anwendercluster 76 5.4 GRID RESSOURCEN 77 5.5 ANWENDUNGSSOFTWARE 78 5.6 VISUALISIERUNG 79 5.7 PERFORMANCE TOOLS 80 6 WISSENSCHAFTLICHE KOOPERATION, PROJEKTE 83 6.1 DAS PROJEKT „KOMPETENZZENTRUM FÜR VIDEOKONFERENZDIENSTE“ 83 6.1.1 Überblick 83 6.1.2 Umbau der Räume des VCC 83 6.1.3 Aufgaben und Entwicklungsarbeiten 83 6.1.4 Weitere Aktivitäten 86 6.1.5 Der Dienst „DFNVideoConference“ Mehrpunktkonferenzen im G WiN 86 6.1.6 Tendenzen und Ausblicke 87 6.2 D GRID 88 6.2.1 Hochenergiephysik Community Grid (HEP CG) Entwicklung von Anwendungen und Komponenten zur Datenauswertung in der Hochenergie physik in einer nationalen e Science Umgebung 88 6.2.2 MediGRID Ressourcefusion für Medizin und Lebenswissenschaften 88 6.2.3 D Grid Integrationsprojekt 89 6.2.4 Chemomentum 89 6.3 BIOLOGIE 90 6.3.1 Mathematische Modellierung und Computersimulation des Tumorwachs tums und Therapien 90 6.3.2 Entwicklung eines SME freundlichen Zuchtprogramms für Korallen 91 6.3.3 Analyse raum zeitlicher Musterbildung von Mikroorganismen 91 6.3.4 Regeneration beim Axolotl 91 6.3.5 Entwicklung und Analyse von stochastischen Interagierenden Vielteilchen Modellen für biologische Zellinteraktion 92 6.3.8 Kompetenznetzwerk MTBio 92 6.3.7 EndoSys: Raum zeitliche Modellierung der Regulationsprozesse der Endozytose in Hepatocyten 92 6.3.8 ZebraSim: Modellierung und Simulation der Muskelgewebsbildung bei Zebrafischen 93 6.3.9 Biologistik: Von bio inspirierter Logistik zum logistik inspirierten Bio Nano Engineering 93 6.4 PERFORMANCE EVALUIERUNG 94 6.4.1 SFB 609: Elektromagnetische Strömungsbeeinflussung in Metallurgie, Kristallzüchtung und Elektrochemie Teilprojekt A1: Numerische Modellierung turbulenter MFD -Strömungen 94 6.4.2 Parallel Programming for Multi core Architectures ParMA 94 6.4.3 VI HPS: Virtuelles Institut − HPS 95 6.4.4 Paralleles Kopplungs Framework und moderne Zeitintegrationsverfahren für detaillierte Wolkenprozesse in atmosphärischen Modellen 96 6.4.5 Virtuelle Entwicklung von Keramik und Kompositwerkstoffen mit maßge schneiderten Transporteigenschaften 96 7 AUSBILDUNGSBETRIEB UND PRAKTIKA 97 7.1 AUSBILDUNG ZUM FACHINFORMATIKER / FACHRICHTUNG ANWENDUNGSENTWICKLUNG 97 7.2 PRAKTIKA 98 8 AUS UND WEITERBILDUNGSVERANSTALTUNGEN 99 9 VERANSTALTUNGEN 101 10 PUBLIKATIONEN 103 TEIL III BERICHTE DER FAKULTÄTEN FAKULTÄT MATHEMATIK UND NATURWISSENSCHAFTEN 109 Fachrichtung Mathematik 109 Fachrichtung Physik 113 Fachrichtung Chemie und Lebensmittelchemie 117 Fachrichtung Psychologie 123 Fachrichtung Biologie 125 PHILOSOPHISCHE FAKULTÄT 131 FAKULTÄT SPRACH , LITERATUR UND KULTURWISSENSCHAFTEN 135 FAKULTÄT ERZIEHUNGSWISSENSCHAFTEN 137 JURISTISCHE FAKULTÄT 141 FAKULTÄT WIRTSCHAFTSWISSENSCHAFTEN 145 FAKULTÄT INFORMATIK 153 FAKULTÄT ELEKTROTECHNIK UND INFORMATIONSTECHNIK 161 FAKULTÄT MASCHINENWESEN 169 FAKULTÄT BAUINGENIEURWESEN 179 FAKULTÄT ARCHITEKTUR 185 FAKULTÄT VERKEHRSWISSENSCHAFTEN „FRIEDRICH LIST“ 189 FAKULTÄT FORST , GEO UND HYDROWISSENSCHAFTEN 201 Fachrichtung Forstwissenschaften 201 Fachrichtung Geowissenschaften 207 Fachrichtung Wasserwesen 213 MEDIZINISCHE FAKULTÄT CARL GUSTAV CARUS 219

:VORWORT 9 ÜBERSICHT DER INSERENTEN 10 TEIL I ZUR ARBEIT DER DV KOMMISSION 15 MITGLIEDER DER DV KOMMISSION 15 ZUR ARBEIT DES LENKUNGSAUSSCHUSSES FÜR DAS ZIH 17 ZUR ARBEIT DES WISSENSCHAFTLICHEN BEIRATES DES ZIH 18 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 2.1.1 WiN IP Verkehr 27 2.2 NETZWERKINFRASTRUKTUR 27 2.2.1 Allgemeine Versorgungsstruktur 27 2.2.2 Netzebenen 27 2.2.3 Backbone und lokale Vernetzung 28 2.2.4 Druck Kopierer Netz 32 2.2.5 Funk LAN (WLAN) 32 2.2.6 Datennetz zwischen den Universitätsstandorten und Außenanbindung 33 2.2.7 Datennetz zu den Wohnheimstandorten 38 2.3 KOMMUNIKATIONS UND INFORMATIONSDIENSTE 39 2.3.1 Electronic Mail 39 2.3.1.1 Einheitliche E-Mail-Adressen an der TU Dresden 42 2.3.1.2 Struktur- bzw. funktionsbezogene E-Mail-Adressen an der TU Dresden 42 2.3.1.3 ZIH verwaltete Nutzer-Mailboxen 43 2.3.1.4 Web-Mail 43 2.3.1.5 Neuer Mailinglisten-Server 43 2.3.2 WWW 44 2.3.3 Authentifizierung und Autorisierung (AAI) 46 2.3.3.1 Shibboleth 47 2.3.4 Wählzugänge 47 2.3.5 Time Service 47 3 ZENTRALE DIENSTANGEBOTE UND SERVER 49 3.1 BENUTZERBERATUNG (BB) 49 3.2 TROUBLE TICKET SYSTEM (TTS) 50 3.3 NUTZER MANAGEMENT 51 3.4 LOGIN SERVICE 53 3.5 BEREITSTELLUNG VON VIRTUELLEN SERVERN 53 3.6 STORAGE MANAGEMENT 54 3.6.1 Backup Service 54 3.6.2 File Service und Speichersysteme 56 3.7 LIZENZ SERVICE 57 3.8 PERIPHERIE SERVICE 57 3.9 PC POOLS 57 3.10 SECURITY 59 3.10.1 IT Sicherheit 59 3.10.2 DFN PKI 59 3.10.3 VPN 59 3.10.4 Konzept der zentral bereitgestellten virtuellen Firewalls 59 4 SERVICELEISTUNGEN FÜR DEZENTRALE DV SYSTEME 61 4.1 ALLGEMEINES 61 4.2 PC SUPPORT 61 4.2.1 Investberatung 61 4.2.2 Implementierung 61 4.2.3 Instandhaltung 61 4.3 MICROSOFT WINDOWS SUPPORT 62 4.4 ZENTRALE SOFTWARE BESCHAFFUNG FÜR DIE TU DRESDEN 71 4.4.1 Arbeitsgruppentätigkeit 71 4.4.2 Strategie des Software Einsatzes an der TU Dresden 71 4.4.3 Software Beschaffung 72 5 HOCHLEISTUNGSRECHNEN 73 5.1 HOCHLEISTUNGSRECHNER/SPEICHERKOMPLEX (HRSK) 73 5.1.1 HRSK Core Router 74 5.1.2 HRSK SGI Altix 4700 74 5.1.3 HRSK PetaByte Bandarchiv 76 5.1.4 HRSK Linux Networx PC Farm 77 5.1.5 HRSK Linux Networx PC Cluster (HRSK Stufe 1a) 79 5.2 NUTZUNGSÜBERSICHT DER HPC SERVER 79 5.3 SPEZIALRESSOURCEN 80 5.3.1 SGI Origin 3800 80 5.3.2 NEC SX 6 81 5.3.3 Anwendercluster 82 5.4 GRID RESSOURCEN 82 5.5 ANWENDUNGSSOFTWARE 84 5.6 VISUALISIERUNG 84 5.7 PERFORMANCE TOOLS 86 6 WISSENSCHAFTLICHE KOOPERATION, PROJEKTE 87 6.1 „KOMPETENZZENTRUM FÜR VIDEOKONFERENZDIENSTE“ 87 6.1.1 Überblick 87 6.1.2 Umbau der Räume des VCC 87 6.1.3 Aufgaben und Entwicklungsarbeiten 87 6.1.4 Weitere Aktivitäten 89 6.1.5 Der Dienst „DFNVideoConference“ Mehrpunktkonferenzen im G WiN 90 6.1.6 Tendenzen und Ausblicke 91 6.2 D GRID 92 6.2.1 Hochenergiephysik Community Grid (HEP CG) - Entwicklung von Anwendungen und Komponenten zur Datenauswertung in der Hochenergiephysik in einer nationalen e Science Umgebung 92 6.2.2 MediGRID - Ressourcefusion für Medizin und Lebenswissenschaften 92 6.2.3 D Grid Integrationsprojekt 93 6.2.4 Chemomentum 93 6.3 BIOLOGIE 94 6.3.1 Entwicklung eines SME freundlichen Zuchtprogramms für Korallen 94 6.3.2 Entwicklung und Analyse von stochastischen interagierenden Vielteilchen Modellen für biologische Zellinteraktion 94 6.3.3 Verbundsystem EndoSys: Modellierung der Rolle von Rab Domänen bei Endozytose und Signalverarbeitung in Hepatocyten 95 6.3.4 ZebraSim: Modellierung und Simulation der Muskelgewebsbildung bei Zebrafischen 95 6.3.5 Ladenburger Kolleg BioLogistik: Vom bio inspirierten Engineering komplexer logistischer Systeme bis zur „NanoLogistik“ 96 6.3.6 Räumlich zeitliche Dynamik in der Systembiologie 96 6.4 PERFORMANCE EVALUIERUNG 97 6.4.1 SFB 609: Elektromagnetische Strömungsbeeinflussung in Metallurgie, Kristallzüchtung und Elektrochemie Teilprojekt A1: Numerische Modellierung turbulenter MFD Strömungen 97 6.4.2 BenchIT: Performance Measurement for Scientific Applications 97 6.4.3 Parallel Programming for Multi core Architectures − ParMA 98 6.4.4 VI HPS: Virtuelles Institut − HPS 99 6.4.5 Paralleles Kopplungs Framework und moderne Zeitintegrationsverfahren für detaillierte Wolkenprozesse in atmosphärischen Modellen 99 6.4.6 Virtuelle Entwicklung von Keramik und Kompositwerkstoffen mit maßge schneiderten Transporteigenschaften 100 6.4.7 Designing self organized adaptive services for open source internet telephony over p2p networks 100 7 AUSBILDUNGSBETRIEB UND PRAKTIKA 103 7.1 AUSBILDUNG ZUM FACHINFORMATIKER / FACHRICHTUNG ANWENDUNGSENTWICKLUNG 103 7.2 PRAKTIKA 104 8 AUS UND WEITERBILDUNGSVERANSTALTUNGEN 105 9 VERANSTALTUNGEN 107 10 PUBLIKATIONEN 109 TEIL III BERICHTE DER ZENTRALEN EINRICHTUNGEN BIOTECHNOLOGISCHES ZENTRUM (BIOTEC) 115 BOTANISCHER GARTEN 119 LEHRZENTRUM SPRACHEN UND KULTURRÄUME (LSK) 121 MEDIENZENTRUM (MZ) 125 UNIVERSITÄTSARCHIV 135 BERICHT DER ZENTRALEN UNIVERSITÄTSVERWALTUNG 137 BERICHT DES MEDIZINISCHEN RECHENZENTRUMS DES UNIVERSITÄTSKLINIKUMS CARL GUSTAV CARUS 139 SÄCHSISCHE LANDESBIBLIOTHEK − STAATS UND UNIVERSITÄTSBIBLIOTHEK DRESDEN 143

:VORWORT 9 ÜBERSICHT DER INSERENTEN 10 TEIL I ZUR ARBEIT DER DV KOMMISSION 15 MITGLIEDER DER DV KOMMISSION 15 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 2.1.1 WiN IP Verkehr 27 2.2 NETZWERKINFRASTRUKTUR 27 2.2.1 Allgemeine Versorgungsstruktur 27 2.2.2 Netzebenen 27 2.2.3 Backbone und lokale Vernetzung 28 2.2.4 Druck Kopierer Netz 32 2.2.5 WLAN 32 2.2.6 Datennetz zwischen den Universitätsstandorten und Außenanbindung 33 2.2.7 Vertrag „Kommunikationsverbindung der Sächsischen Hochschulen“ 37 2.2.8 Datennetz zu den Wohnheimstandorten 39 2.2.9 Datennetz der Fakultät Informatik 39 2.3 KOMMUNIKATIONS UND INFORMATIONSDIENSTE 40 2.3.1 Electronic Mail 40 2.3.1.1 Einheitliche E-Mail-Adressen an der TU Dresden 41 2.3.1.2 Struktur- bzw. funktionsbezogene E-Mail-Adressen an der TU Dresden 41 2.3.1.3 ZIH verwaltete Nutzer-Mailboxen 42 2.3.1.4 Web-Mail 42 2.3.1.5 Neuer Mailinglisten-Server 43 2.3.2 Authentifizierungs und Autorisierungs Infrastruktur (AAI) 43 2.3.2.1 Shibboleth 43 2.3.2.2 DFN PKI 43 2.3.3 Wählzugänge 44 2.3.4 Time Service 44 2.3.5 Voice over Internet Protocol (VoIP) 44 3 ZENTRALE DIENSTANGEBOTE UND SERVER 47 3.1 BENUTZERBERATUNG (BB) 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 3.6.1 Backup Service 52 3.6.2 File Service und Speichersysteme 55 3.7 LIZENZ SERVICE 56 3.8 PERIPHERIE SERVICE 57 3.9 PC POOLS 57 3.10 SECURITY 58 3.10.1 Informationssicherheit 58 3.10.2 Frühwarnsystem (FWS) im Datennetz der TU Dresden 58 3.10.3 VPN 59 3.10.4 Konzept der zentral bereitgestellten virtuellen Firewalls 59 4 SERVICELEISTUNGEN FÜR DEZENTRALE DV SYSTEME 61 4.1 ALLGEMEINES 61 4.2 PC SUPPORT 61 4.2.1 Investberatung 61 4.2.2 Implementierung 61 4.2.3 Instandhaltung 62 4.3 MICROSOFT WINDOWS SUPPORT 62 4.4 ZENTRALE SOFTWARE BESCHAFFUNG FÜR DIE TU DRESDEN 67 4.4.1 Arbeitsgruppe Software im ZKI 67 4.4.2 Strategie des Software Einsatzes an der TU Dresden 67 4.4.3 Software Beschaffung 68 5 HOCHLEISTUNGSRECHNEN 69 5.1 HOCHLEISTUNGSRECHNER/SPEICHERKOMPLEX (HRSK) 69 5.1.1 HRSK Core Router 70 5.1.2 HRSK SGI Altix 4700 70 5.1.3 HRSK PetaByte Bandarchiv 72 5.1.4 HRSK Linux Networx PC Farm 73 5.1.5 HRSK Linux Networx PC Cluster (HRSK Stufe 1a) 75 5.2 NUTZUNGSÜBERSICHT DER HPC SERVER 76 5.3 SPEZIALRESSOURCEN 77 5.3.1 SGI Origin 3800 77 5.3.2 NEC SX 6 77 5.3.3 Mikrosoft HPC System 78 5.3.4 Anwendercluster 78 5.4 GRID RESSOURCEN 79 5.5 ANWENDUNGSSOFTWARE 81 5.6 VISUALISIERUNG 82 5.7 PARALLELE PROGRAMMIERWERKZEUGE 83 6 WISSENSCHAFTLICHE PROJEKTE, KOOPERATIONEN 85 6.1 „KOMPETENZZENTRUM FÜR VIDEOKONFERENZDIENSTE“ (VCCIV) 85 6.1.1 Überblick 85 6.1.2 Videokonferenzräume 85 6.1.3 Aufgaben und Entwicklungsarbeiten 85 6.1.4 Weitere Aktivitäten 88 6.1.5 Der Dienst „DFNVideoConference“ Mehrpunktkonferenzen im G WiN 88 6.1.6 Ausblick 89 6.2 D GRID 89 6.2.1 Hochenergiephysik Community Grid (HEP CG) − Entwicklung von Anwendungen und Komponenten zur Datenauswertung in der Hochenergiephysik in einer nationalen e Science Umgebung 89 6.2.2 D Grid Integrationsprojekt 2 90 6.2.3 Chemomentum 90 6.2.4 D Grid Scheduler Interoperalität (DGSI) 91 6.2.5 MoSGrid − Molecular Simulation Grid 91 6.2.6 WisNetGrid −Wissensnetzwerke im Grid 92 6.3 BIOLOGIE 92 6.3.1 Entwicklung eines SME freundlichen Zuchtprogramms für Korallen 92 6.3.2 Entwicklung und Analyse von stochastischen interagierenden Vielteilchen Modellen für biologische Zellinteraktion 93 6.3.3 EndoSys − Modellierung der Rolle von Rab Domänen bei Endozytose und Signalverarbeitung in Hepatocyten 93 6.3.4 SpaceSys − Räumlich zeitliche Dynamik in der Systembiologie 94 6.3.5 Biologistik − Von bio inspirierter Logistik zum logistik inspirierten Bio Nano Engineering 94 6.3.6 ZebraSim − Modellierung und Simulation der Muskelgewebsbildung bei Zebrafischen 95 6.4 PERFORMANCE EVALUIERUNG 95 6.4.1 SFB 609 − Elektromagnetische Strömungsbeeinflussung in Metallurgie, Kristallzüchtung und Elektrochemie −Teilprojekt A1: Numerische Modellierung turbulenter MFD Strömungen 95 6.4.2 BenchIT − Performance Measurement for Scientific Applications 96 6.4.3 PARMA − Parallel Programming for Multi core Architectures -ParMA 97 6.4.4 VI HPS − Virtuelles Institut -HPS 97 6.4.5 Paralleles Kopplungs Framework und moderne Zeitintegrationsverfahren für detaillierte Wolkenprozesse in atmosphärischen Modellen 98 6.4.6 VEKTRA − Virtuelle Entwicklung von Keramik und Kompositwerkstoffen mit maßgeschneiderten Transporteigenschaften 98 6.4.7 Cool Computing −Technologien für Energieeffiziente Computing Plattformen (BMBF Spitzencluster Cool Silicon) 99 6.4.8 eeClust Energieeffizientes Cluster Computing 99 6.4.9 HI/CFD − Hocheffiziente Implementierung von CFD Codes für HPC Many Core Architekturen 99 6.4.10 SILC − Scalierbare Infrastruktur zur automatischen Leistungsanalyse paralleler Codes 100 6.4.11 TIMaCS − Tools for Intelligent System Mangement of Very Large Computing Systems 100 6.5 KOOPERATIONEN 101 7 DOIT INTEGRIERTES INFORMATIONSMANAGEMENT 111 7.1 VISION DER TU DRESDEN 111 7.2 ZIELE DES PROJEKTES DOIT 111 7.2.1 Analyse der bestehenden IT Unterstützung der Organisation und ihrer Prozesse 111 7.2.2 Erarbeitung von Verbesserungsvorschlägen 111 7.2.3 Herbeiführung strategischer Entscheidungen 112 7.2.4 Planung und Durchführung von Teilprojekten 112 7.2.5 Markt und Anbieteranalyse 112 7.2.6 Austausch mit anderen Hochschulen 112 7.3 ORGANISATION DES DOIT PROJEKTES 112 7.4 IDENTITÄTSMANAGEMENT 113 7.5 ELEKTRONISCHER KOSTENSTELLENZUGANG (ELKO) 114 8 AUSBILDUNGSBETRIEB UND PRAKTIKA 117 8.1 AUSBILDUNG ZUM FACHINFORMATIKER / FACHRICHTUNG ANWENDUNGSENTWICKLUNG 117 8.2 PRAKTIKA 118 9 AUS UND WEITERBILDUNGSVERANSTALTUNGEN 119 10 VERANSTALTUNGEN 121 11 PUBLIKATIONEN 123 TEIL III BERICHTE DER FAKULTÄTEN FAKULTÄT MATHEMATIK UND NATURWISSENSCHAFTEN Fachrichtung Mathematik 129 Fachrichtung Physik 133 Fachrichtung Chemie und Lebensmittelchemie 137 Fachrichtung Psychologie 143 Fachrichtung Biologie 147 PHILOSOHISCHE FAKULTÄT 153 FAKULTÄT SPRACH , LITERATUR UND KULTURWISSENSCHAFTEN 157 FAKULTÄT ERZIEHUNGSWISSENSCHAFTEN 159 JURISTISCHE FAKULTÄT 163 FAKULTÄT WIRTSCHAFTSWISSENSCHAFTEN 167 FAKULTÄT INFORMATIK 175 FAKULTÄT ELEKTRO UND INFORMATIONSTECHNIK 183 FAKULTÄT MASCHINENWESEN 193 FAKULTÄT BAUINGENIEURWESEN 203 FAKULTÄT ARCHITEKTUR 211 FAKULTÄT VERKEHRSWISSENSCHAFTEN „FRIEDRICH LIST“ 215 FAKULTÄT FORST , GEO UND HYDROWISSENSCHAFTEN Fachrichtung Forstwissenschaften 231 Fachrichtung Geowissenschaften 235 Fachrichtung Wasserwesen 241 MEDIZINISCHE FAKULTÄT CARL GUSTAV CARUS 247

:VORWORT 9 ÜBERSICHT DER INSERENTEN 10 TEIL I ZUR ARBEIT DER DV-KOMMISSION 15 MITGLIEDER DER DV-KOMMISSION 15 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 2.1.1 WiN-IP-Verkehr 27 2.2 NETZWERKINFRASTRUKTUR 27 2.2.1 Allgemeine Versorgungsstruktur 27 2.2.2 Netzebenen 27 2.2.3 Backbone und lokale Vernetzung 28 2.2.4 Druck-Kopierer-Netz 33 2.2.5 WLAN 33 2.2.6 Datennetz zwischen den Universitätsstandorten und Außenanbindung 33 2.2.7 Vertrag „Kommunikationsverbindungen der Sächsischen Hochschulen“ 37 2.2.8 Datennetz zu den Wohnheimstandorten 39 2.2.9 Datennetz der Fakultät Informatik 40 2.3 KOMMUNIKATIONS- UND INFORMATIONSDIENSTE 40 2.3.1 Electronic-Mail 40 2.3.1.1 Einheitliche E-Mail-Adressen an der TU Dresden 41 2.3.1.2 Struktur- bzw. funktionsbezogene E-Mail-Adressen an der TU Dresden 42 2.3.1.3 ZIH verwaltete Nutzer-Mailboxen 42 2.3.1.4 Web-Mail 42 2.3.1.5 Mailinglisten-Server 43 2.3.2 Authentifizierungs- und Autorisierungs-Infrastruktur (AAI) 43 2.3.2.1 AAI für das Bildungsportal Sachsen 44 2.3.2.2 DFN PKI 44 2.3.3 Wählzugänge 44 2.3.4 Time-Service 44 2.3.5 Voice over Internet Protocol (VoIP) 44 3 ZENTRALE DIENSTANGEBOTE UND SERVER 47 3.1 BENUTZERBERATUNG (BB) 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 3.6.1 Backup-Service 51 3.6.2 File-Service und Speichersysteme 53 3.7 LIZENZ-SERVICE 55 3.8 PERIPHERIE-SERVICE 55 3.9 PC-POOLS 55 3.10 SECURITY 56 3.10.1 Informationssicherheit 56 3.10.2 Frühwarnsystem (FWS) im Datennetz der TU Dresden 57 3.10.3 VPN 57 3.10.4 Konzept der zentral bereitgestellten virtuellen Firewalls 57 3.10.5 Netzkonzept für Arbeitsplatzrechner mit dynamischer Portzuordnung nach IEEE 802.1x (DyPort) 58 4 SERVICELEISTUNGEN FÜR DEZENTRALE DV-SYSTEME 59 4.1 ALLGEMEINES 59 4.2 PC-SUPPORT 59 4.2.1 Investberatung 59 4.2.2 Implementierung 59 4.2.3 Instandhaltung 59 4.3 MICROSOFT WINDOWS-SUPPORT 60 4.4 ZENTRALE SOFTWARE-BESCHAFFUNG FÜR DIE TU DRESDEN 64 4.4.1 Arbeitsgruppe Software im ZKI 64 4.4.2 Strategie des Software-Einsatzes an der TU Dresden 64 4.4.3 Software-Beschaffung 64 4.4.4 Nutzerberatungen 65 4.4.5 Software-Präsentationen 66 5 HOCHLEISTUNGSRECHNEN 67 5.1 HOCHLEISTUNGSRECHNER/SPEICHERKOMPLEX (HRSK) 67 5.1.1 HRSK Core-Router 68 5.1.2 HRSK SGI Altix 4700 68 5.1.3 HRSK PetaByte-Bandarchiv 70 5.1.4 HRSK Linux Networx PC-Farm 71 5.1.5 Globale Home-File-Systeme für HRSK 73 5.1.5 Linux Networx PC-Cluster (Phobos) 73 5.2 NUTZUNGSÜBERSICHT DER HPC-SERVER 74 5.3 SPEZIALRESSOURCEN 75 5.3.1 NEC SX-6 75 5.3.2 Microsoft HPC-System 75 5.3.3 Anwendercluster 76 5.4 GRID-RESSOURCEN 77 5.5 ANWENDUNGSSOFTWARE 79 5.6 VISUALISIERUNG 80 5.7 PARALLELE PROGRAMMIERWERKZEUGE 81 6 WISSENSCHAFTLICHE PROJEKTE, KOOPERATIONEN 83 6.1 „KOMPETENZZENTRUM FÜR VIDEOKONFERENZDIENSTE“ (VCCIV) 83 6.1.1 Überblick 83 6.1.2 Videokonferenzräume 83 6.1.3 Aufgaben und Entwicklungsarbeiten 83 6.1.4 Weitere Aktivitäten 85 6.1.5 Der Dienst „DFNVideoConference“ - Mehrpunktkonferenzen im G-WiN 86 6.1.6 Ausblick 87 6.2 100-GIGABIT-TESTBED DRESDEN/FREIBERG 87 6.2.1 Überblick 87 6.2.2 Motivation 88 6.2.3 Setup und technische Umsetzung 88 6.2.4 Teilprojekte des ZIH 89 6.2.5 Fazit und Ausblick 90 6.3 D-GRID 90 6.3.1 D-Grid Integrationsprojekt 2 90 6.3.2 D-Grid Scheduler Interoperalität (DGSI) 91 6.3.3 MoSGrid − Molecular Simulation Grid 91 6.3.4 WisNetGrid −Wissensnetzwerke im Grid 92 6.4 BIOLOGIE 93 6.4.1 Entwicklung und Analyse von stochastischen interagierenden Vielteilchen-Modellen für biologische Zellinteraktion 93 6.4.2 EndoSys − Modellierung der Rolle von Rab-Domänen bei Endozytose und Signalverarbeitung in Hepatocyten 93 6.4.3 SpaceSys − Räumlich-zeitliche Dynamik in der Systembiologie 94 6.4.4 Biologistik − Von bio-inspirierter Logistik zum logistik-inspirierten Bio-Nano-Engineering 94 6.4.5 ZebraSim − Modellierung und Simulation der Muskelgewebsbildung bei Zebrafischen 94 6.4.6 SFB Transregio 79 - Werkstoffentwicklungen für die Hartgeweberegeneration im gesunden und systemisch erkrankten Knochen 95 6.4.7 Virtuelle Leber - Raumzeitlich mathematische Modelle zur Untersuchung der Hepatozyten-Polarität und ihre Rolle in der Lebergewebeentwicklung 95 6.4.8 GrowReg - Wachstumsregulation und Strukturbildung in der Regeneration 96 6.5 PERFORMANCE EVALUIERUNG 96 6.5.1 SFB 609 − Elektromagnetische Strömungsbeeinflussung in Metallurgie, Kristallzüchtung und Elektrochemie −Teilprojekt A1: Numerische Modellierung turbulenter MFD-Strömungen 96 6.5.2 BenchIT − Performance Measurement for Scientific Applications 97 6.5.3 PARMA − Parallel Programming for Multi-core Architectures - ParMA 98 6.5.4 VI-HPS − Virtuelles Institut - HPS 98 6.5.5 Paralleles Kopplungs-Framework und moderne Zeitintegrationsverfahren für detaillierte Wolkenprozesse in atmosphärischen Modellen 99 6.5.6 VEKTRA − Virtuelle Entwicklung von Keramik- und Kompositwerkstoffen mit maßgeschneiderten Transporteigenschaften 99 6.5.7 Cool Computing −Technologien für Energieeffiziente Computing-Plattformen (BMBF-Spitzencluster Cool Silicon) 100 6.5.8 eeClust - Energieeffizientes Cluster-Computing 100 6.5.9 HI-CFD − Hocheffiziente Implementierung von CFD-Codes für HPC-Many-Core-Architekturen 100 6.5.10 SILC − Scalierbare Infrastruktur zur automatischen Leistungsanalyse paralleler Codes 101 6.5.11 TIMaCS − Tools for Intelligent System Mangement of Very Large Computing Systems 101 6.5.12 Verbundprojekt: EMI - European Middleware Initiative 102 6.5.13 H4H – Optimise HPC Applications on Heterogeneous Architectures 102 6.6 KOOPERATIONEN 102 7 DOIT - INTEGRIERTES INFORMATIONSMANAGEMENT 105 7.1 VISION DER TU DRESDEN 105 7.2 ZIELE DER PROJEKTGRUPPE 105 7.2.1 Analyse der bestehenden IT-Unterstützung der Organisation und ihrer Prozesse 105 7.2.2 Erarbeitung von Verbesserungsvorschlägen 105 7.2.3 Herbeiführung strategischer Entscheidungen 106 7.2.4 Planung und Durchführung von Teilprojekten 106 7.2.5 Markt- und Anbieteranalyse 106 7.2.6 Austausch mit anderen Hochschulen 106 7.3 ORGANISATORISCHE EINBINDUNG DER DOIT-GRUPPE 106 7.4 IDENTITÄTSMANAGEMENT 107 7.5 KONTAKT 108 8 AUSBILDUNGSBETRIEB UND PRAKTIKA 109 8.1 AUSBILDUNG ZUM FACHINFORMATIKER / FACHRICHTUNG ANWENDUNGSENTWICKLUNG 109 8.2 PRAKTIKA 110 9 AUS- UND WEITERBILDUNGSVERANSTALTUNGEN 111 10 VERANSTALTUNGEN 113 11 PUBLIKATIONEN 115 TEIL III BERICHTE BIOTECHNOLOGISCHES ZENTRUM (BIOTEC) 121 BOTANISCHER GARTEN 125 LEHRZENTRUM SPRACHEN UND KULTUREN (LSK) 127 MEDIENZENTRUM (MZ) 133 UNIVERSITÄTSARCHIV (UA) 139 UNIVERSITÄTSSPORTZENTRUM (USZ) 141 ZENTRALE UNIVERSITÄTSVERWALTUNG 143 MEDIZINISCHES RECHENZENTRUM DES UNIVERSITÄTSKLINIKUMS CARL GUSTAV CARUS 145 SÄCHSISCHE LANDESBIBLIOTHEK – STAATS- UND UNIVERSITÄTSBIBLIOTHEK 149

:VORWORT 9 ÜBERSICHT DER INSERENTEN 10 TEIL I ZUR ARBEIT DER DV-KOMMISSION 15 MITGLIEDER DER DV-KOMMISSION 15 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 2.1.1 WiN-IP-Verkehr 27 2.2 NETZWERKINFRASTRUKTUR 27 2.2.1 Allgemeine Versorgungsstruktur 27 2.2.2 Netzebenen 27 2.2.3 Backbone und lokale Vernetzung 28 2.2.4 Druck-Kopierer-Netz 32 2.2.5 Wireless Local Area Network (WLAN) 32 2.2.6 Datennetz zwischen den Universitätsstandorten und Außenanbindung 32 2.2.7 Vertrag „Kommunikationsverbindungen der Sächsischen Hochschulen“ 33 2.2.8 Datennetz zu den Wohnheimstandorten 38 2.3 KOMMUNIKATIONS- UND INFORMATIONSDIENSTE 39 2.3.1 Electronic-Mail 39 2.3.2 Groupware 42 2.3.3 Authentifizierungs- und Autorisierungs-Infrastruktur (AAI) 42 2.3.4 Wählzugänge 43 2.3.5 Sprachdienste ISDN und VoIP 43 2.3.6 Kommunikationstrassen und Uhrennetz 46 2.3.7 Time-Service 46 3 ZENTRALE DIENSTANGEBOTE UND SERVER 49 3.1 BENUTZERBERATUNG (BB) 49 3.2 TROUBLE TICKET SYSTEM (OTRS) 49 3.3 NUTZERMANAGEMENT 50 3.4 LOGIN-SERVICE 52 3.5 BEREITSTELLUNG VON VIRTUELLEN SERVERN 52 3.6 STORAGE-MANAGEMENT 53 3.6.1 Backup-Service 53 3.6.2 File-Service und Speichersysteme 56 3.7 LIZENZ-SERVICE 57 3.8 PERIPHERIE-SERVICE 57 3.9 PC-POOLS 57 3.10 SECURITY 58 3.10.1 Informationssicherheit 58 3.10.2 Frühwarnsystem (FWS) im Datennetz der TU Dresden 59 3.10.3 VPN 59 3.10.4 Konzept der zentral bereitgestellten virtuellen Firewalls 60 3.10.5 Netzkonzept für Arbeitsplatzrechner mit dynamischer Portzuordnung nach IEEE 802.1x (DyPort) 60 4 SERVICELEISTUNGEN FÜR DEZENTRALE DV-SYSTEME 61 4.1 ALLGEMEINES 61 4.2 PC-SUPPORT 61 4.2.1 Investberatung 61 4.2.2 Implementierung 61 4.2.3 Instandhaltung 61 4.3 MICROSOFT WINDOWS-SUPPORT 62 4.4 ZENTRALE SOFTWARE-BESCHAFFUNG FÜR DIE TU DRESDEN 6 4.4.1 Strategie der Software-Beschaffung 67 4.4.2 Arbeitsgruppentätigkeit 67 4.4.3 Software-Beschaffung 68 4.4.4 Nutzerberatungen 69 4.4.5 Software-Präsentationen 69 5 HOCHLEISTUNGSRECHNEN 71 5.1 HOCHLEISTUNGSRECHNER/SPEICHERKOMPLEX (HRSK) 71 5.1.1 HRSK Core-Router 72 5.1.2 HRSK SGI Altix 4700 72 5.1.3 HRSK PetaByte-Bandarchiv 74 5.1.4 HRSK Linux Networx PC-Farm 75 5.1.5 Globale Home-File-Systeme für HRSK 77 5.2 NUTZUNGSÜBERSICHT DER HPC-SERVER 77 5.3 SPEZIALRESSOURCEN 77 5.3.1 NEC SX-6 78 5.3.2 Microsoft HPC-System 78 5.3.3 Anwendercluster Triton 79 5.3.4 GPU-Cluster 79 5.4 GRID-RESSOURCEN 79 5.5 ANWENDUNGSSOFTWARE 81 5.6 VISUALISIERUNG 82 5.7 PARALLELE PROGRAMMIERWERKZEUGE 83 6 WISSENSCHAFTLICHE PROJEKTE, KOOPERATIONEN 85 6.1 „KOMPETENZZENTRUM FÜR VIDEOKONFERENZDIENSTE“ (VCCIV) 85 6.1.1 Überblick 85 6.1.2 Videokonferenzräume 85 6.1.3 Aufgaben und Entwicklungsarbeiten 85 6.1.4 Weitere Aktivitäten 87 6.1.5 Der Dienst „DFNVideoConference“ − Mehrpunktkonferenzen im G-WiN 88 6.1.6 Tendenzen und Ausblicke 89 6.2 D-GRID 89 6.2.1 D-Grid Scheduler Interoperabilität (DGSI) 89 6.2.2 EMI − European Middleware Initiative 90 6.2.3 MoSGrid − Molecular Simulation Grid 90 6.2.4 WisNetGrid −Wissensnetzwerke im Grid 91 6.2.5 GeneCloud − Cloud Computing in der Medikamentenentwicklung für kleinere und mittlere Unternehmen 91 6.2.6 FutureGrid − An Experimental High-Performance Grid Testbed 92 6.3 BIOLOGIE 92 6.3.1 Entwicklung und Analyse von stochastischen interagierenden Vielteilchen-Modellen für biologische Zellinteraktion 92 6.3.2 SpaceSys − Räumlich-zeitliche Dynamik in der Systembiologie 92 6.3.3 Biologistik − Von bio-inspirierter Logistik zum logistik-inspirierten Bio-Nano-Engineering 93 6.3.4 ZebraSim − Modellierung und Simulation der Muskelgewebsbildung bei Zebrafischen 93 6.3.5 SFB Transregio 79−Werkstoffentwicklungen für die Hartgeweberegeneration im gesunden und systemisch erkrankten Knochen 94 6.3.6 Virtuelle Leber − Raumzeitlich mathematische Modelle zur Untersuchung der Hepatozyten-Polarität und ihre Rolle in der Lebergewebeentwicklung 94 6.3.7 GrowReg −Wachstumsregulation und Strukturbildung in der Regeneration 95 6.4 PERFORMANCE EVALUIERUNG 95 6.4.1 SFB 609 − Elektromagnetische Strömungsbeeinflussung in Metallurgie, Kristallzüchtung und Elektrochemie −Teilprojekt A1: Numerische Modellierung turbulenter MFD-Strömungen 95 6.4.2 SFB 912 − Highly Adaptive Energy-Efficient Computing (HAEC), Teilprojekt A04: Anwendungsanalyse auf Niedrig-Energie HPCSystemence - Low Energy Computer 96 6.4.3 BenchIT − Performance Measurement for Scientific Applications 97 6.4.4 VI-HPS − Virtuelles Institut - HPS 97 6.4.5 Cool Computing −Technologien für Energieeffiziente Computing-Plattformen (BMBF-Spitzencluster Cool Silicon) 97 6.4.6 eeClust − Energieeffizientes Cluster-Computing 98 6.4.7 GASPI- Global Adress Space Programming 98 6.4.8 HI-CFD − Hocheffiziente Implementierung von CFD-Codes für HPC-Many-Core-Architekturen 99 6.4.9 SILC − Scalierbare Infrastruktur zur automatischen Leistungsanalyse paralleler Codes 99 6.4.10 LMAC − Leistungsdynamik massiv-paralleler Codes 100 6.4.11 TIMaCS − Tools for Intelligent System Mangement of Very Large Computing Systems 100 6.4.12 H4H – Optimise HPC Applications on Heterogeneous Architectures 100 6.4.13 HOPSA − HOlistic Performance System Analysis 101 6.4.14 CRESTA − Collaborative Research into Exascale Systemware, Tools and Application 101 6.5 DATENINTENSIVES RECHNEN 102 6.5.1 Radieschen - Rahmenbedingungen einer disziplinübergreifenden Forschungsdaten-Infrastruktur 102 6.5.2 SIOX - Scalable I/O for Extreme Performance 102 6.5.3 HPC-FLiS - HPC-Framework zur Lösung inverser Streuprobleme auf strukturierten Gittern mittels Manycore-Systemen und Anwendung für 3D-bildgebende Verfahren 103 6.5.4 NGSgoesHPC - Skalierbare HPC-Lösungen zur effizienten Genomanalyse 103 6.6 KOOPERATIONEN 104 6.6.1 100-Gigabit-Testbed Dresden/Freiberg 104 6.6.2 Center of Excellence der TU Dresden und der TU Bergakademie Freiberg 107 7 DOIT - INTEGRIERTES INFORMATIONSMANAGEMENT 109 7.1 IDENTITÄTSMANAGEMENT 109 7.2 KOOPERATION MIT DER UNIVERSITÄT LEIPZIG 110 7.3 BESCHAFFUNGSVERFAHREN 111 7.4 EINFÜHRUNGSPROJEKT 111 7.5 ÜBERGANGSLÖSUNG VERZEICHNISDIENST 111 7.5 KONTAKT 111 8 TUDO - TU DRESDEN OPTIMIEREN 113 8.1 AUFBAU DES PROJEKTES TUDO 113 8.2 ZEITPLAN DES PROJEKTES TUDO 114 8.3 WESENTLICHE ERGEBNISSE DES PROJEKTES TUDO 115 9 AUSBILDUNGSBETRIEB UND PRAKTIKA 117 9.1 AUSBILDUNG ZUM FACHINFORMATIKER / FACHRICHTUNG ANWENDUNGSENTWICKLUNG 117 9.2 PRAKTIKA 118 10 AUS- UND WEITERBILDUNGSVERANSTALTUNGEN 119 11 VERANSTALTUNGEN 121 12 PUBLIKATIONEN 123 TEIL III FAKULTÄT MATHEMATIK UND NATURWISSENSCHAFTEN 129 Fachrichtung Mathematik 129 Fachrichtung Physik 133 Fachrichtung Chemie und Lebensmittelchemie 137 Fachrichtung Psychologie 143 Fachrichtung Biologie 147 PHILOSOPHISCHE FAKULTÄT 153 FAKULTÄT SPRACH-, KULTUR- UND LITERATURWISSENSCHAFTEN 155 FAKULTÄT ERZIEHUNGSWISSENSCHAFTEN 157 JURISTISCHE FAKULTÄT 161 FAKULTÄT WIRTSCHAFTSWISSENSCHAFTEN 163 FAKULTÄT INFORMATIK 171 FAKULTÄT BAUINGENIEURWESEN 177 FAKULTÄT ARCHITEKTUR 185 FAKULTÄT VERKEHRSWISSENSCHAFTEN „FRIEDIRCH LIST“ 189 FAKULTÄT FORST-, GEO- HYDROWISSENSCHAFTEN 201 Fachrichtung Forstwissenschaften 201 Fachrichtung Geowissenschaften 205 MEDIZINISCHE FAKULTÄT CARL GUSTAV CARUS 211 BOTANISCHER GARTEN 215

This research study focuses on the application models of Data Mining and Machine Learning covering cellular network traffic, in the objective to arm Mobile Network Operators with full view of performance branches (Services, Device, Subscribers). The purpose is to optimize and minimize the time to detect service and subscriber patterns behaviour. Different data mining techniques and predictive algorithms have been applied on real cellular network datasets to uncover different data usage patterns using specific Key Performance Indicators (KPIs) and Key Quality Indicators (KQI). The following tools will be used to develop the concept: RStudio for Machine Learning and process visualization, Apache Spark, SparkSQL for data and big data processing and clicData for service Visualization. Two use cases have been studied during this research. In the first study, the process of Data and predictive Analytics are fully applied in the field of Telecommunications to efficiently address users’ experience, in the goal of increasing customer loyalty and decreasing churn or customer attrition. Using real cellular network transactions, prediction analytics are used to predict customers who are likely to churn, which can result in revenue loss. Prediction algorithms and models including Classification Tree, Random Forest, Neural Networks and Gradient boosting have been used with an exploratory Data Analysis, determining relationship between predicting variables. The data is segmented in to two, a training set to train the model and a testing set to test the model. The evaluation of the best performing model is based on the prediction accuracy, sensitivity, specificity and the Confusion Matrix on the test set. The second use case analyses Service Quality Management using modern data mining techniques and the advantages of in-memory big data processing with Apache Spark and SparkSQL to save cost on tool investment; thus, a low-cost Service Quality Management model is proposed and analyzed. With increase in Smart phone adoption, access to mobile internet services, applications such as streaming, interactive chats require a certain service level to ensure customer satisfaction. As a result, an SQM framework is developed with Service Quality Index (SQI) and Key Performance Index (KPI). The research concludes with recommendations and future studies around modern technology applications in Telecommunications including Internet of Things (IoT), Cloud and recommender systems.
Cellular networks have evolved and are still evolving, from traditional GSM (Global System for Mobile Communication) Circuit switched which only supported voice services and extremely low data rate, to LTE all Packet networks accommodating high speed data used for various service applications such as video streaming, video conferencing, heavy torrent download; and for say in a near future the roll-out of the Fifth generation (5G) cellular networks, intended to support complex technologies such as IoT (Internet of Things), High Definition video streaming and projected to cater massive amount of data. With high demand on network services and easy access to mobile phones, billions of transactions are performed by subscribers. The transactions appear in the form of SMSs, Handovers, voice calls, web browsing activities, video and audio streaming, heavy downloads and uploads. Nevertheless, the stormy growth in data traffic and the high requirements of new services introduce bigger challenges to Mobile Network Operators (NMOs) in analysing the big data traffic flowing in the network. Therefore, Quality of Service (QoS) and Quality of Experience (QoE) turn in to a challenge. Inefficiency in mining, analysing data and applying predictive intelligence on network traffic can produce high rate of unhappy customers or subscribers, loss on revenue and negative services’ perspective. Researchers and Service Providers are investing in Data mining, Machine Learning and AI (Artificial Intelligence) methods to manage services and experience. This research study focuses on the application models of Data Mining and Machine Learning covering network traffic, in the objective to arm Mobile Network Operators with full view of performance branches (Services, Device, Subscribers). The purpose is to optimize and minimize the time to detect service and subscriber patterns behaviour. Different data mining techniques and predictive algorithms will be applied on cellular network datasets to uncover different data usage patterns using specific Key Performance Indicators (KPIs) and Key Quality Indicators (KQI). The following tools will be used to develop the concept: R-Studio for Machine Learning, Apache Spark, SparkSQL for data processing and clicData for Visualization.
Electrical and Mining Engineering
M. Tech (Electrical Engineering)

- Inbetriebnahme X-WiN-Anschluss - Neuer Lizenz-Server für Anwendungen - Neue Funktionalität an den Druckkopierern der TUD - Neues Programm zur Literaturverwaltung - Biologisch inspirierte Technologieentwicklung - Organisation ohne Hierarchie - Veranstaltungen und Termine

: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) 159