Bedarfsgerechte Auswahl der Dienstqualität für - EPub Bayreuth


Oldtimer-Auktion in Kalifornien 1 von 10 Den erst drei Jahre alten Bugatti Veyron Super Sport mit der Chassisnummer ersteigerte ein Bieter für 2,3 Millionen Euro, gut ein Drittel über dem.

Zudem unterscheidet man zwischen zustandsbehafteter und zustandsloser Kommunikation. Ob und wie stark optimiert wurde, kann man durch eine spezielle Ausgabe der JVM zur Laufzeit nachvollziehen.

Bedarfsgerechte Auswahl der Dienstqualität für - EPub Bayreuth

Oldtimer-Auktion in Kalifornien 1 von 10 Den erst drei Jahre alten Bugatti Veyron Super Sport mit der Chassisnummer ersteigerte ein Bieter für 2,3 Millionen Euro, gut ein Drittel über dem.

Dies geschieht in vier Schritten [Eck12, S. Gleiches wie in 2. War der Handshake erfolgreich, beginnt nun die eigentliche Ubertragungsphase der Nutzdaten.

The algorithm is based on the use of a random permutation. Mobile Kommunikationsper- Abbildung 4. Im Cloud-Umfeld hat die zertifikatsbasierte Authentifizierung jedoch auch einen Nachteil.

Da jedoch ein Zertifikat stets einem konkreten Server zugewiesen ist, kann eine solch restriktive Vergabe der Zertifikate nicht erfolgen. Diese virtuelle Verbindung wird auf Clientseite durch einen entsprechenden Netzwerktreiber oder eine Kernel-Erweiterung etabliert.

Erst ab Android Version 4. Es liegt andererseits auch an der fehlenden Lizenzierung. Im Allgemeinen kommt es hier darauf an, welcher der beteiligten Netzwerkabschnitte die geringste Bandbreite hat und wie dessen DuplexEigenschaften sind. Als Beispiel stelle man sich folgendes Szenario vor: Als Client wurde hierbei ein Dell Latitude Laptop verwendet.

Man kann in Abbildung 4. Deshalb waren Upload und Download-Datenrate bei dieser Messung gleichhoch. Die Ergebnisse sind in Abbildung 4. Diese starke Schwankung trat beispielsweise beim Bestimmen der Maximalbandbreiten nicht auf siehe Abbildung 4. Die Codierung beschreibt einerseits den Datenaustausch und andererseits auch die Anordnung der Daten und Datenformate, die die eigentliche Nachricht ausmachen.

Die Zusammenfassung basiert auf [Emm03, S. Asynchroner Nachrichtenaustausch kommt oft in Event-basierten Systemen zum Einsatz. Dieses Verfahren wird als Pipelining bezeichnet. Bei Verwendung des entfernten Prozeduraufrufs machen sich hohe Netzwerklatenzen oft negativ bemerkbar, da auf das Eintreffen des Ergebnisses vom Server gewartet wird.

Zudem unterscheidet man zwischen zustandsbehafteter und zustandsloser Kommunikation. Dieses Verfahren wird beispielsweise im Electronic Commerce angewendet, um den Fortschritt eines Online-Bestellvorgangs zu dokumentieren.

Diese Art der Modellierung 58 4. Zur Abrechnung der Nutzung von Cloud-Ressourcen, muss deren Nutzungsdauer durch eine Zustandsimplementierung erfasst werden. Eine Analyse der mobilen Kommunikationstechnologien in Abschnitt 4. Somit ist eine zustandsbehaftete Kommunikation, die durch eine TCP-Verbindung reflektiert wird, zu bevorzugen. Eine Ressource kann dabei unter anderem ein Bild, ein Text oder auch ein Objekt sein. Dieser modifizierte Dalvik-Bytecode wird aus dem Java-Bytecode durch einen speziellen Compiler erzeugt.

Dies wurde in den vorangegangenen Unterkapiteln beschrieben. Auf Serverseite werden die ankommenden Daten verarbeitet. Ein Verarbeitungsschritt kann als Task aufgefasst werden. In der Mitte von Abbildung 4. T hroughputmax Duplex 4. Beim Pipelining ensteht durch die asynchrone Verarbeitung jedoch auch eine Wartezeit zwischen dem Zeitpunkt, zu dem ein Task versendet wird und dem Zeitpunkt, zu dem die verarbeiteten Daten wieder am Client vorliegen. Es bedarf somit Warteschlangen auf Serverseite und auf Clientseite, um solche wartenden Tasks zwischenzuspeichern.

Dies ist notwendig, um die Taskverarbeitung auf Serverseite nicht zu blockieren. Diese wird vom Server ausgewertet und entsprechend beantwortet. Sendet ein Client nun eine sehr komplexe Anfrage zuerst und schiebt viele einfache Anfragen hinterher, muss der Server die Ergebnisse der einfachen Anfragen zwischenpuffern, da die Antwort der komplexen Anfrage zuerst gesendet werden muss.

Ein Frame umfasst stets 8 Byte Headerdaten. Darin ist die ausgehandelte Stream-ID enthalten. SPDY befindet sich derzeit noch in der Standardisierungsphase Eine weitere Version, Draft 4, wird bereits erwartet. Die Eigenimplementierung ist bereits explizit an das Transferieren von Tasks angepasst. In dieser Richtung ist demnach mit einem Overhead von mindestens 17 Byte pro Task zu rechnen. Dargestellt sind Minimum, Maximum und der Mittelwert der jeweiligen Messreihe.

Aufgrund des gemessenen Variationskoeffizienten von ca. Sie wird wie folgt bestimmt: Hier wurde der Zeitstempel des Startens des ersten Tasks verwendet. T hroughputT aski 4. Die hier gemessenen Werte schwanken weniger stark als die der Pipelining-Messung. Hier spielt die RTT offenbar noch eine Rolle. Somit sind die prognostizierten Ubertragungswerte eher als Erwartungswert zu verstehen. Dies reicht aus, um bei einer Vielzahl von Tasks eine Taskverarbeitungsrate anzugeben.

Im Ergebnis ist es deshalb empfehlenswert, eine 70 4. Dadurch nutzt jeder Client die Ressource exklusiv und es kann sichergestellt werden, dass die Verarbeitungsgeschwindigkeit einer immer gleichen Anfrage auf der VM kaum schwankt.

Jedes VM-Image besteht aus einer kompletten Betriebssysteminstallation nebst installiertem Softwarestack und der eigentlichen Anwendung. Diese sind rechts oben dargestellt. Kostenreduktion kann auch durch die Verwendung von sogenannten Spot-Instanzen erreicht werden, die durch eine Auktion allokiert werden. In [MD11] ist eine solche Strategie beschrieben. Sie sind eher als Richtwerte zu verstehen. Dieser Sachverhalt wird nachfolgend durch eine Simulation noch genauer untersucht.

Demnach muss ein Client jeweils nur beim Verbindungsaufbau einmalig authentifiziert werden. Authentifizierung des Anfragenden, 2. Bearbeiten der Anfrage n. Diese Variante bedarf nur eines Server-Zertifikats und ist in Abbildung 5. Bei mehreren gleichzeitigen Anfragen sinkt jedoch die Antwortgeschwindigkeit pro Client und es kann keine Performancegarantie gegeben werden. Zusammenfassend sind folgende Auswirkungen auf die Summanden in Gleichung 5.

Steigt beispielsweise die Anzahl gleichzeitiger Anfragen, so steigt auch jeweils die Verarbeitungsdauer pro Anfrage. Zudem ist es sinnvoll, die Benutzerverwaltung und Abrechnung auf eine dedizierte Maschine auszulagern, um die konsistente Datenhaltung zu vereinfachen.

Die Architektur mit mehreren Front-Servern ist in Abbildung 5. Sind alle Ressourcen belegt, kann die Allokation eventuell sogar fehlschlagen. Finden einer freien Ressource, 2.

Authentifizierung des Anfragenden, 3. Die Dauer von nur ca. Auch bei dieser Variante ist die Verarbeitungsgeschwindigkeit bei 78 5. Da die VM jedoch nicht mehr authentifiziert, muss ein Session-Management implementiert werden, damit sich der Client auch mit der zugewiesenen VM verbinden kann.

Authentifizierung des Anfragenden durch den Broker, 2. Senden der Anfrage zur VM, 5. Beantworten der Anfrage, 6. Explizites Freigeben der VM durch den Client. Hier muss man also bestenfalls Wildcards in Zertifikaten verwenden oder mit einer eigenen Trusted Authority arbeiten, die die Serverzertifikate ausstellt und der der Client vertraut siehe Kapitel 4. Dies ist notwendig, um durch die Vermeidung mehrfacher Authentifizierung Zeit einzusparen. Im Gegenzug wird nach der Initiierung einer Session aber auch eine geringere Latenz und eine gleichbleibende Performance der VM sichergestellt.

Der Client kommuniziert danach nur noch direkt mit der zugewiesenen Cloud-Ressource. Er verbindet sich direkt mit der VM unter Angabe des Sessionkey connect. Aus diesem Grund wird ein Sessionkey mit einer Ver- 80 5.

Die Angaben der Startup-Zeit variieren dabei in der Literatur stark. Die durchschnittliche Release-Zeit lag bei ca. Auch hier wurde die Zeit von der Installationsanfrage bis zum Abschluss des Bootvorgangs gemessen. Die durchschnittlichen Startup-Zeiten sind in Abbildung 5. Im Mittel wurde hier eine Dauer von s gemessen.

Andererseits sind die Startup-Zeiten wahrscheinlich auch in unterschiedlichen Rechenzentren verschieden. Das Herunterfahren kann automatisiert durch den Broker erfolgen.

Verschiedene Zuweisungsstrategien, man spricht auch von Ressourcenallokation, haben unterschiedlichen Einfluss auf die Kosten bzw. Um diesen Einfluss zu analysieren, wurden zwei verschiedene Allokationsstrategien simuliert. Das Modell der Simulation ist in Tabelle 5. Bei der Simulation handelt es sich um eine diskrete Ereignissimulation1. Es wurde eine exklusive Allokationsstrategie implementiert, die jede Anfrage auf eine dedizierte Ressource zuweist.

Durch Multiplexing kann dann keine Performancegarantie gegeben werden. Hierbei ist jedoch nur bedingt das strenge Zulaufen auf einen Grenzwert gemeint. Die Simulation gilt als konvergiert, wenn 84 5. Implementierungsdetails der Simulation werden in Abschnitt 5.

Sinit dient somit der Realisierung eines realistischen Simulationsanfangszustands. Deren Anzahl wird mit numstandby angegeben. Die Strategie Falloc exklusive weist nie mehr als eine Anfrage auf eine vm zu. Als Folge kann es vorkommen, dass erst eine neue VM-Instanz gestartet werden muss, um die Anfrage zu bearbeiten.

Der Pseudocode dieser Allokationsmethode Falloc exklusive ist in Algorithmus 1 angegeben. Diese unmittelbare Strategie ist in Algorithmus 2 angegeben. Beide Allokationsstrategien werden im Folgenden durch Simulation miteinander verglichen. Die Dauer jeder einzelnen Anfrage kann prinzipiell verschieden sein.

Dazu sind in Abbildung 5. Dadurch ergibt sich eine Spitze um 12 Uhr Mittags. Auf der abfallenden Seite ist die Performance beider Strategien nahezu gleich.

Noch deutlicher sichtbar wird dieser Effekt in Abbildung 5. Besonders gute Eigenschaften weist die unmittelbare Strategie nur auf, wenn die Anzahl Anfragen nahezu gleichverteilt ist. In diesem realistischen Verlauf lassen sich das Verhalten an einem starken Anstieg um ca.

Cloudsim ist jedoch dazu entworfen worden, die Prozesse und Architektur innerhalb einer Infrastruktur-Umgebung abzubilden. Somit agiert Cloudsim auf einem anderen Abstraktionslevel. Es wirkt sich sogar negativ auf die Performance aus. Hierbei stellte sich jedoch heraus, dass die Performance von Cloudsim nicht ausreichte. Die gleichen Simulationen wurden von dem selbst implementierten Simulator in 1 s bzw. Damit ergibt sich ein Gewinn von ca. Somit lassen sich mit der selbst implementierten Variante auch sehr umfangreiche Simulationen in u uhren.

Dazu wird jeder Tag in s eingeteilt. Die Werte der Wahrscheinlichkeitsfunktion liegen zwischen 0 und 1. Dies ist wichtig, damit Simulationen mit vielen Anfragen auch konvergieren und stabile Ergebnisse liefern. Die Simulation wird dadurch bearbeitet, dass auftretende Ereignisse nach ihrer zeitlichen Abfolge durch einen einzelnen Thread bearbeitet werden. Ausgangspunkt sind die durch das Einlesen des Simulationszustands und der Anfrageverteilung gespeicherten Ereignisse.

Dazu wird im Allgemeinen ein Fibonacci-Heap verwendet. Die Allokationsstrategien sind so implementiert, dass sie stets versuchen, die Anzahl von VM-Instanzen an die Anzahl konfigurierter Anfragen anzupassen. Das Diagramm stellt, wie auch in Abbildung 5. Dabei bedeutet der Abstand zwischen der Simula- 92 5. Allerdings werden dazu auch etwas mehr Ressourcen verwendet als bei der unmittelbaren Strategie. Dies ist vor allem der Fall, wenn die Anzahl der Anfragen in kurzer Zeit stark ansteigt, beispielsweise zwischen 6 und 10 Uhr.

Der Overhead reflektiert auch die Kosteneffizienz der Strategie, da ungenutzte VM-Laufzeit trotzdem bezahlt werden muss, jedoch nicht auf den Anwendungs-Nutzer umgelegt werden kann.

Ein wesentlicher Vorteil der exklusiven Allokationsstrategie wird in Abbildung 5. Dies bedeutet, dass obwohl ein Nutzer eventuell kurz warten muss, bis die Bearbeitung seiner Anfrage beginnt, die Anfragezeit durch eine ober Schranke begrenzt wird. Dadurch wird die erwartete Anfragezeit vorhersehbarer. Erreicht wird dies durch eine bessere VM-Wiederverwendungswahrscheinlichkeit, da mehr VMs aktiv sind.

Wie bereits in Abbildung 5. Der Upload von Daten ist kostenlos. Diese Kosten reflektieren die pessimistischste Variante. Weniger performante Instanz- 94 5. Sie werden deshalb im Folgenden bei der Berechnung der Nutzungskosten auch weiter betrachtet. In einer Simulation wurde die durchschnittliche VM-Allokationsdauer im Vergleich zu einer traditionellen Strategie mit Multiplexing von Anfragen verglichen.

Somit lassen sich neben der Laufzeit auch die Kosten vorhersagen. Je nach Interpretation der Laufzeitfunktion lauf Deshalb werden in diesem Kapitel taskbasierte Applikationen weiter differenziert. Das Applikationsverhalten kann unterschieden werden in benutzerterminierte und eingabeterminierte Applikationen. Eine eingabeterminierte Applikation endet, wenn die Eingabe verarbeitet wurde.

Dabei handelt es sich um eine benutzerterminierte Applikation. Als Schlussfolgerung muss lauf. Dazu werden die Eigenschaften der Tasks genauer untersucht. Eine Applikation kann somit aus Einzelprozessortasks, aus Multiprozessortasks oder aus beiden Varianten gleichzeitig bestehen.

Dies kann beispielsweise durch eine topologische Sortierung erreicht werden. Die Verbesserung wird im Vergleich zu Gleichung 6. Somit setzt sich die Laufzeit aus mehreren Einzellaufzeiten wie folgt zusammen: Diese Menge von Cloud-Optionen wird als M c bezeichnet.

Dies ist nachfolgend dargestellt. Somit ist das Kriterium 3. Diese Verbesserung wurde in Bedingung 6. Zu beachten ist hierbei, dass das Kostenlimit auch pro Sekunde zu verstehen ist, da die Gesamtlaufzeit unbekannt ist. Das Herstellen eines Zusammenhangs setzt voraus, dass die Funktionsweise des zu untersuchenden Tasks hinreichend bekannt ist.

Ziel der Regressionsanalyse ist es, die Parameter einer vorgegeben Funktion zu bestimmen, von der die Abweichungen der Messpunkte minimal sind. Je spezieller die Funktion jedoch wird, desto mehr geht ihr Vorhersagecharakter verloren.

Wichtig ist, dass sich Median und Mittelwert der Stichprobe nicht deutlich unterscheiden. Dadurch vereinfacht sich die Regression. Da die Parameter linear kombiniert werden, spricht man von linearer Regression. Es handelt sich hierbei stets um eine Minimum, da gezeigt werden kann, dass die Hesse-Matrix der partiellen Ableitungen 6.

Ordnung stets positiv definit ist [Tou02, S. Allgemein schreibt man [Nie08, S. Ziel ist, wie auch bei der einfachen Regression, die Summe der Fehlerquadrate zu minimieren. Dazu wird der t-Wert berechnet [Nie08, S. Dieser Abstand wird Residuum genannt. Dabei unterscheiden sich die Mittelwerte der Tasklaufzeiten in der Abbildung um den Faktor 4. Je geringer die Uberschneidung ist, desto weniger wahrscheinlich ist es, dass die andere VM Ergebnisse im gleichen Bereich liefert. Diese Wahrscheinlichkeit nimmt jedoch in den beiden anderen Varianten zu.

Andernfalls gilt KQgut als nicht eingehalten. Somit muss die Middleware ein konfigurierbares Logging bereitstellen. Dies ist bei der Spezifikation des Kurventyps anzugeben. Im nachfolgenden Abschnitt wird untersucht, welche Performanceschwankungen durch die Middleware selbst und durch Applikationen zu erwarten sind.

Weiterhin ist das Benutzen verschiedener Betriebssysteme verschieden teuer. In den nachfolgenden Abschnitten werden die besonderen Eigenschaften bei der Performancemodellierung virtualisierter Maschinen untersucht. Das Performance-Rating ist demnach nur bedingt geeignet, um die Performance einer Ressource zu beschreiben.

Man kann also je nach parallelem Speedup der Applikation eine weitere Beschleunigung erreichen. Zusammenfassend wird festgehalten, dass das Performance-Rating im Allgemeinen nicht verwendet werden kann, um die Applikationsperformance auf einer Ressource vorherzusagen. Hier haben auch Einstellparameter des Laufzeitsystems Einfluss auf den Speicherbedarf. Das Programm ist Open Source und kann durch Plugins erweitert werden. Dabei wird Virtualisierung auf mehreren Schichten eingesetzt.

Die Cloud-Ressource selbst ist eine virtuelle Maschine, welche als Gast auf einem physikalischen Host neben weiteren virtuellen Maschinen residiert. Dazu liegt Java-Code als Bytecode vor. Beide Formen der Virtualisierung haben unterschiedlichen Einfluss auf die Performance von Anwendungen, die auf diesem Softwarestack implementiert werden. Dabei wurden 11 Programme aus verschiedensten Bereichen als Benchmarks benutzt. Die exakten Instanztypen wurden nicht genannt.

Das bedeutet bei einer angenommenen Normalverteilung der Messergebnisse, dass ca. Daraus kann abgeleitet werden, dass ein Fehler bei der Vorhersage der Performance einer Applikation zu einem geringen Teil auch durch die Schwankung der VM-Performance verursacht werden kann. Es kann jedoch davon ausgegangen werden, dass sich diese im unteren zweistelligen Bereich bewegt.

Obwohl versucht wurde zu anonymisieren, konnten die Angebote von Amazon EC2 identifiziert werden. Auch die Schwankungsbreite wurde angegeben. Dennoch muss davon ausgegangen werden, dass die Performance von berechnungsintensiven Applikationen im unteren zweistelligen Prozentbereich um einen Mittelwert schwankt. Dies liegt jedoch weit unterhalb der geforderten maximalen Schwankung von ca.

Zudem findet im Moment eine Bereinigung des Marktes statt. Darin werden eine Reihe verschiedenster Java-Anwendungen aus unterschiedlichen Bereichen verwendet. Ein weiterer Benchmark ist der SciMark 2. Aus den Benchmarkergebnissen ist abzulesen, dass sich die Verarbeitungsgeschwindigkeiten der beiden betrachteten JVM Implementierungen nur im Rahmen der Abweichung durch allgemeine Messtoleranz unterscheiden und kein deutlicher Unterschied zu erkennen ist.

Einzelne Tasklaufzeiten weichen von der Mehrheit deutlich nach oben ab. Es wurden Tasks der Kantenerkennung genutzt, die in Kapitel 8. Somit ist pk konstant und ek schwankt nur sehr wenig. Deutlich sichtbar ist, dass einige Laufzeiten deutlich von der Mehrheit abweichen. Dazu ist jede Klasse in einer eigenen Datei gespeichert. Je nach Umfang der Klasse kann dieser Vorgang einige Millisekunden dauern. Dieses Verhalten ist in Abbildung 6.

Der Speicherbereich dieser Variablen muss im Gegensatz zu statischen Variablen, die auf dem Programmstack abgelegt werden, explizit wieder freigegeben werden. Deshalb soll in diesem Abschnitt nur auf problematische Konstellationen bei der Speicherbereinigung eingegangen werden. Auch alle von einem erreichbaren Objekt erreichbaren weiteren Objekte sind erreichbar, jedoch eventuell nur indirekt. Nicht mehr erreichbare Speicherbereiche werden dann wieder freigegeben.

Diese Tatsache kann man ausnutzen, indem man ein generationelles Speichermanagement implementiert. Dabei wird der Heap in einen jungen und einen alten Bereich aufgeteilt. Neue Objekte werden im jungen Bereich angelegt. Der alte Bereich muss nur selten defragmentiert werden. Die Messpunkte stammen auch hier von der in Kapitel 8.

Es existieren also zwei Gruppen von Laufzeiten die vom Mittelwert getrennt werden. Man spricht deshalb auch von gemischtem Code englisch mixed-mode execution. Es reicht, einen kleinen Teil zu kompilieren, um die Performance stark zu verbessern. Es muss jedoch bestimmt werden, welcher Teil zu kompilieren ist. Um die berechnungsintensiven Programmteile zu identifizieren, werden durch das Laufzeitsystem umfangreiche Statistikinformationen gesammelt.

Wird beispielsweise eine Programmschleife sehr oft durchlaufen, so wird nach Erreichen eines Schwellwertes die gesamte umgebende Methode kompiliert. Dieser Kompilierungsvorgang erfolgt sogar nach verschiedenen Optimierungsstufen inkrementell. Dies geschieht in mehreren Stufen. Ob und wie stark optimiert wurde, kann man durch eine spezielle Ausgabe der JVM zur Laufzeit nachvollziehen. Dazu sind die Aufrufparameter -XX: Die Auswertung der Logdaten ergab jedoch, dass zwar Taskcode kompiliert wurde, die Gesamtlaufzeit lag jedoch nur bei ca.

Die Auswirkungen auf die Laufzeit sind in Abbildung 6. Diese Aspekte wurden genauer untersucht. Es wurde ermittelt, dass diese im unteren zweistelligen Prozentbereich liegt. Weiterhin wurde unter anderem auch untersucht, wie die Schwankungsbreite von Tasklaufzeiten durch spezielle Eigenschaften der Java-Laufzeitumgebung beeinflusst wird.

Je nach Schwankungsbreite der VM-Verarbeitungsgeschwindigkeit reagiert die entsprechende Applikation jedoch anders. Die Implementierungsdetails der darunter liegenden Infrastruktur-Schicht bleiben dabei verborgen siehe Kapitel 1. Illustration der Middleware-Komponenten und deren Interaktion. Das Kapitel ist wie folgt organisiert: Der Aufbau ist in Abbildung 7. Jede Komponente wird dabei auf eine dedizierte virtuelle Maschine innerhalb eines Cloud-Rechenzentrums abgebildet.

Authentifizierung und Abrechnung sind durch Datenbanken realisiert. Der Ort Paradise muss komplett wieder aufgebaut werden. Helfer stehen dort vor riesigen Aufgaben. Schwieriger Wiederaufbau - Brände in Kalifornien: Zuletzt seien acht weitere Sängerin Pink und ihr Ehemann blieben bislang von den Flammen verschont. Nun droht Carey Hart jedoch den Plünderern, die durch die schlimme Lage profitieren. Damit liegt die Gesamtzahl der bislang entdeckten Toten beim sogenannten Während Helfer immer mehr Leichen entdecken, warnen die Behörden die Menschen vor einer langen und tödlichen Feuersaison.

Die Zahl der Toten bei den verheerendsten Waldbränden in der Geschichte Etliche Häuser gehen in Flammen auf. Doch das Feuer bringt auch echte Helden ans Licht. Viele Promis danken jetzt den Feuerwehrleuten, die derzeit alles geben, um zu helfen.

Wie schlimm es wirklich ist, hat der Entertainer jetzt in einem Interview erzählt. Es sind unvorstellbare Bilder, die derzeit die Medien füllen. Die Brände in Kalifornien Inferno an der US-Westküste: Zahl der Todesopfer steigt: Tausende Menschen haben schon ihre Häuser verloren, auch viele Prominente. Der Schock sitzt tief. Das Anwesen des Paares brannte nieder. Jetzt spricht der Entertainer über das Drama. Er selbst weilte in München, als das Feuer sein Anwesen in Malibu erreichte Mehr zum Thema Kalifornien im Web suchen Suchen.

Zuvor habe sie noch erfolglos versucht, ihre beiden Esel und die sechs Enten einzufangen, schrieb Die Zahl der Opfer steigt. US-Präsident Trump macht die Behörden dafür verantwortlich. Die Zahl der Todesopfer bei den schweren Waldbränden in Kalifornien steigt Die Brände in Kalifornien wüten weiter und bedrohen die Existenz Wir sehen die Staats- und Regierungschefs Dana Schweiger und ihre Familie fliehen vor der Flammenhölle Es sind dramatische Szenen, die sich derzeit im kalifornischen Malibu abspielen.

Die Feuerwehr versucht alles, um die Flammen in den Griff zu bekommen. Stadt Paradise ist abgebrannt — mehrere Tote Es ist ein Inferno: Waldbrände suchen den US-Bundesstaat Kalifornien heim. In Nordkalifornien wurde die Stadt Paradise zerstört, es gab mehrere Tote.

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