Das frühestmögliche Erkennen von nützlichen Informationen in Datenströmen und die damit zeitnah mögliche Reaktion auf sich ändernde Tendenzen spielt in vielen Anwendungsgebieten eine strategische Rolle. Das enorm zunehmende Datenvolumen erschwert jedoch das Ableiten von Zusammenhängen der Daten mit Hilfe von Complex-Event-Processing-Systemen in Echtzeit. Für die effiziente Verarbeitung dieser Datenströme bieten aktuelle Complex-Event-Processing-Systeme unterschiedliche Parallelisierungstechniken an. Eine Möglichkeit, um die Leistungsfähigkeit zu erhöhen, ist die verteilte Ausführung auf einem Rechnerverbund in dem weitere Knoten für die Verarbeitung zur Verfügung gestellt werden und das System den Datenstrom auf die verfügbaren Knoten verteilen kann. In dieser Arbeit wird die Auswirkung des Parallelisierungsgrads auf den Durchsatz von Complex-Event-Processing-Systemen untersucht. Insbesondere wird das eigenentwickelte Complex-Event-Processing-System mit einem auf dem Markt verfügbaren System verglichen. Für die Untersuchung werden für Ereignisverarbeitungssysteme geeignete Datensätze recherchiert und basierend darauf verschiedene Anwendungsszenarien entwickelt. Die erarbeiteten Anwendungsszenarien werden für die beiden Systeme implementiert und schließlich wird die Auswirkung des Parallelisierungsgrads experimentell überprüft und ausgewertet.