In dieser Arbeit wird ein Auslastungsdienst für die verteilte Streaming-Middleware NexusDS entwickelt. Der Auslastungsdienst trifft Vorhersagen über geeignete Ausführungsknoten für die Ausführung von Operatoren. Für die Vorhersagen werden laufend auf den Ausführungsknoten erfasste Leistungsmessdaten über Operatoren und Ausführungsknoten verwendet. Es wird ein Konzept zur effizienten Filterung der in Frage kommenden Aus führungsknoten entwickelt. Für die Vorhersage wird eine Clusterbildung verwendet, die Knoten mit ähnlichen Eigenschaften gruppiert. Um das Clustering schneller berechnen zu können, wird eine Map/Reduce-basierte, verteilte Implementierung entwickelt.