Bestehende Ansätze zur deterministischen Ausführung führen alle Codebereiche einer Anwendung voll-deterministisch aus, was mit hohen Performancekosten und einem Verlust der Skalierbarkeit einhergeht. In dieser Arbeit wird ein Programmiermodell entwickelt, das eine skalierbare deterministische Ausführung einer verteilten Anwendung mit geringeren Performancekosten (gegenüber vollem Determinismus) ermöglicht. Dazu wird das Konzept des Determinismus auf Applikationsebene eingeführt, das im Gegensatz zu vollem Determinismus die deterministische Ausführung auf diejenigen Codebereiche beschränkt, deren nebenläufige Ausführung einen Einfluss auf das deterministische Ergebnis hat. Das darauf aufbauende Spawn & Merge Programmiermodell ermöglicht die automatisierte Entscheidung, ob die Ausführungsreihenfolge zweier Codebereiche für ein deterministisches Ergebnis beibehalten werden muss. Die Evaluation eines Prototyps für Spawn & Merge in Verteilten Systemen zeigt, dass verteilte Spawn & Merge Anwendungen, die einen hohen parallelisierbaren Anteil haben, effizient skalieren können (bis zu 100% der maximal erreichbaren Beschleunigung), während eine deterministische Ausführung der Anwendungslogik garantiert wird. Dem Performancegewinn stehen die Kosten für die Mechanismen gegenüber, die den Determinismus der Anwendung ermöglichen und sich aus den Kosten für die intern verwendete Operational Transformation (OT) und den eingeführten Wartebedingungen zusammensetzen. Der Großteil der potenziellen Wartebedingungen wird durch ein internes dynamisches Scheduling der parallel ausgeführten Anteile der Anwendung verhindert. Die verbleibenden Wartebedingungen wurden durch ein angepasstes OT-System, das eine effiziente deterministische Zusammenführung in beliebiger Reihenfolge ermöglicht, weiter reduziert. Die Höhe der OT-Kosten ergibt sich aus der Anwendung und kann einen Großteil der Ausführungszeit einnehmen (im Worst Case bis zu 97,5% in den durchgeführten Messungen), wenn viele Modifikationen an geteilten Datenstrukturen durchgeführt und häufig zu parallel ausgeführten Anteilen der Anwendung synchronisiert werden. Das liegt an der Berechnungskomplexität O(n^2) der verwendeten OT-Systeme. Die OT-Kosten sind allerdings für eine Anwendung konstant (für feste Eingabedaten). Somit sinkt der Anteil der OT-Kosten an der Gesamtlaufzeit bei steigender Parallelität. Die Eignung von Spawn & Merge für eine Anwendung ist somit abhängig vom parallelisierbaren Anteil, der Anzahl durchgeführter Modifikationen an geteilten Datenstrukturen und der Häufigkeit von Synchronisationen innerhalb der Anwendung.