Phương pháp đánh giá hiệu năng hệ thống sử dụng mạng Stochastic Petri

Đối với các hệ thống phức tạp do khả năng hạn chế trong việc biểu diễn các quan hệ tương tranh (concurrency), đồng bộ (synchronization) cũng như các hoạt động nội tại của server nên phương pháp sử dụng mạng hàng đợi không đáng tin cậy. Trong bối cảnh đó, phương pháp sử dụng mạng Petri để mô phỏng hệ thống, sau đó, trên cơ sở phân tích cây trạng thái (được thể hiện thông qua tập hình trạng của mạng) để rút ra các kết quả đánh giá hiệu năng cả về định tính và định......
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Phương pháp đánh giá hiệu năng hệ thống sử dụng mạng Stochastic Petri Phương pháp đánh giá hiệu năng hệ thống sử dụng mạng Stochastic Petri A System Performance Evaluation Method Using Stochastic Petri Net Tạ Hải Tùng chi phí thấp, việc mô phỏng đơn giản, trở nên rất hữu Abstract: Nowadays, Performance Evaluation is one of the most important fields of information technology. Hence, dụng đối với các hệ thống không phức tạp, đòi hỏi độ it has been widely studied in recent years. This paper chính xác của kết quả phân tích không cao. Đối với presents the performance evaluation method using các hệ thống phức tạp do khả năng hạn chế trong việc Stochastic Petri Net. With the capability of simulating biểu diễn các quan hệ tương tranh (concurrency), complex systems and mapping to Markov chain, this đồng bộ (synchronization) cũng như các hoạt động method is powerful widely used in many systems, especially nội tại của server nên phương pháp sử dụng mạng in computer and communication systems. hàng đợi không đáng tin cậy. Trong bối cảnh đó, phương pháp sử dụng mạng Petri để mô phỏng hệ I. ĐẶT VẤN ĐỀ thống, sau đó, trên cơ sở phân tích cây trạng thái Đánh giá hiệu năng thông qua mô phỏng hệ thống (được thể hiện thông qua tập hình trạng của mạng) để là một phương pháp hiệu quả và đặc biệt hữu ích đối rút ra các kết quả đánh giá hiệu năng cả về định tính với các nhà thiết kế, xây dựng hệ thống. Nền tảng của và định lượng, được coi như một giải pháp dung hoà phương pháp là: hai phương pháp trên, trong đó, kết hợp khả năng mô − Mô phỏng hệ thống: mô hình hoá cấu trúc phỏng phức tạp của phương pháp thứ ba với khả năng (structure) và mô tả hành vi (behaviour) của hệ phân tích đơn giản, hiệu quả của phương pháp đầu. thống. Phương pháp dùng mạng Petri có thể áp dụng đối với − Phân tích, đánh giá hiệu năng trên mô hình mô các hệ thống có hoạt động phức tạp với đầy đủ các mối quan hệ giữa các thành phần trong hệ thống. phỏng hệ thống. Hiện nay, có ba phương pháp đánh giá hiệu năng Mô hình mạng Petri được Carl Adam Petri đề xuất thông qua mô phỏng hệ thống [1], đó là: phương pháp vào năm 1962, trải qua hơn 40 năm phát triển, từ một sử dụng Mạng hàng đợi (Queue Network - QN) [1,2], mạng Petri đơn giản ban đầu, những người quan tâm phương pháp sử dụng Mạng Petri (Petri Net - PN) [3] nghiên cứu đã cho ra đời một loạt các loại mạng Petri và phương pháp sử dụng Chương trình máy tính được mức cao (Coloured Petri Net, Predicate Petri Net, thiết kế đặc thù chỉ để mô phỏng cho một hệ thống [1]. Stochastic Petri Net...) có thể mô phỏng cũng như Trong đó, phương pháp cuối cùng tuy cho kết quả với phân tích hiệu năng cho các hệ thống từ đơn giản đến độ tin cậy và chính xác cao nhưng phải trả giá về sự phức tạp. Trong đó, mạng Stochastic Petri (SPN) [1,4] đòi hỏi và chiếm dụng tài nguyên rất lớn, vì vậy, do khả năng quy tương đương về chuỗi Markov đã tạo phương pháp này thường ít được sử dụng trong đánh ra một ưu thế vượt trội trong đánh giá hiệu năng định giá hiệu năng. Phương pháp sử dụng mạng hàng đợi, lượng và trở thành một hướng nghiên cứu nhiều hứa với nền tảng là lý thuyết xếp hàng và luật Little, do hẹn. PN nói chung và SPN nói riêng là những vấn đề tương đối phức tạp, vì vậy, trong giới hạn ngắn gọn đỉnh là: các place đại diện bởi các hình tròn, các của bài báo chúng tôi tập trung vào việc ứng dụng transition đại diện bởi các hình chữ nhật: hình chữ SPN trong đánh giá hiệu năng, các khía cạnh chuyên nhật đen là transition tức thời (immediate transition – sâu có thể được tìm hiểu thêm trong các tài liệu tham i-transition), hình chữ nhật trắng là các transition gắn khảo [1,3,4,6]. thời gian (timed transition – t-transition). Các đỉnh khác loại nối với nhau bởi các cung, đối với đỉnh là II. PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG transition tương ứng có các cung vào (input arc), cung HỆ THỐNG SỬ DỤNG MẠNG STOCHASTIC ra (output arc), cung ức chế (inhibitor arc) phân biệt PETRI bởi đoạn thằng có hình tròn ở đầu. Mỗi place có chứa các token, được biểu diễn bởi các hình tròn đen (do Hình1 chỉ rõ các bước của phương pháp (mỗi bước vấn đề ngữ nghĩa nên trong bài báo này vẫn sử dụng ứng với một cung, bước tương ứng với cung đứt nét nguyên gốc các thuật ngữ: place, transition, token). có thể được thực hiện nhiều lần để mang lại kết quả Một sự phân bố các token tại mỗi place là một hình tối ưu): trạng (marking) của SPN Bước 1: Mô phỏng hệ thống thành một S ...