BC/NW 2016 № 1
(28):4.3
ПРОВЕДЕНИЕ СТЕНДОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ФРАГМЕНТА ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СЕТИ
Абросимов
Л.И., Арутюнян
Ш.Ш.
С увеличением числа пользователей
распределенных во времени и пространстве систем обработки, хранения и анализа данных
возникает ряд проблем, что снижает эффективность использования распределенной
вычислительной сети. Эти проблемы связаны с упорядочиванием обработки большого
количества заявок. В формировании потока заявок участвуют пользователи,
программное обеспечение распределенной вычислительной сети и сама
распределенная вычислительная сеть. В указанной ситуации возникает задача
повышения эффективности использования распределенных вычислительных сетей,
которая решается путем измерения в распределенной вычислительной сети и оценкой
вероятностно-временных характеристик вычислительной сети.
Неотъемлемой
частью задачи повышения эффективности использования распределенных
вычислительных сетей является задача измерения и оценки временных характеристик
их программного обеспечения с учетом работы пользователя в распределенной
вычислительной сети.
Для
экспериментов был выбран модифицированный стенд, разработанный аспирантом
Крамаренко М.Д[1], реализующий клиент-серверную архитектуру.
Для математического описания модели
экспериментального стенда была выбрана одноканальная СМО M/M/1 с простейшим потоком и с ожиданием при неограниченной
очереди.
Для определения производительности
фрагмента ВС рассчитывались следующие параметры:
•
математическое
ожидание
•
дисперсия
•
коэффициент
вариации
•
интенсивность
обслуживания
•
коэффициент
загрузки
Измерительный
программный комплекс состоит из программных зондов, которые перехватывают и
фиксируют критические точки выполнения исследуемого процесса, программы SystemTap,
которая устанавливает и обрабатывает данные зонды для необходимых подпрограмм,
а также аппаратных счетчиков/таймеров, выполняющих непосредственные измерения.
Таким образом, КИС выполняет следующие операции:
•
определяет адреса возвратов необходимых подпрограмм
•
устанавливает и удаляет зонды;
•
отслеживает выполнение прерываний;
•
проводит измерение времени выполнения выбранных подпрограмм.
Рис.1 Схема алгоритма разработанного по стенда
Рис.2 Алгоритм программы-генератор
1)
Программа-генератор
– генерирует по заданному пользователем закону распределения числа циклов
сложений, записывает результат в файл и отправляет через t промежуток пакеты на сервер. При этом каждый пакет
содержит сгенерированное число, таким образом, имитируется время нахождения
пакета на прикладном уровне в сервере.
2)
Программа-обработчик
– обрабатывает поступающие заявки, считывает количество циклов сложений,
проводит операцию сложения и отправляет результат обратно на клиентскую ЭВМ.
Взаимодействие между клиентом и сервером
происходит посредством сокетов по протоколу udp.
Методика измерения
Предлагаемая
методика включает в свой состав следующие этапы:
·
определение
функций участвующих в обработке заявок;
·
определение
адресов вызовов выделенных функций;
·
разработка
сценариев проведения экспериментальных исследований;
·
определения
временных параметров по результатам экспериментальных измерений;
·
-
определения требуемых временных параметров по результатам экспериментальных
измерений.
Сценарии исследования временных характеристик вычислительной
сети
1)
Предварительные
измерения –
при помощи измерительных средств получаем названия подпрограмм участвующих в
приеме и отправке пакетов и их адреса вызовов;
2)
Нормальное
распределение входного потока – входной поток циклов сложений
образуют нормально-распределенный закон, пакеты отправляются через постоянный
промежуток времени;
3)
Экспоненциальное
распределение входного потока – входной поток
циклов сложений образуют экспоненциально-распределенный закон, пакеты
отправляются через постоянный промежуток времени;
4)
Пуассоновское
распределение входного потока – входной поток циклов сложений
образуют пуассоновский закон, пакеты отправляются через постоянный промежуток
времени;
Перед
выполнением экспериментальной части по выделенным сценариям, необходимо
провести тестовый эксперимент и рассчитать общие для всех сценариев показатели.
В их число входят:
·
название
подпрограмм участвующих в приеме и отправке заявок (пакетов);
·
адреса
возврата для каждой подпрограммы;
Результаты измерений
Первый сценарий
= 0,34,
где σ - среднеквадратическое отклонение входного потока,
= 0,23,
где σ - среднеквадратическое отклонение выходного потока,
Полученные
коэффициенты вариации позволяют сделать вывод, что для данного сценария
использование для моделирования ОС модели М/М/1 дает большую погрешность, так
как плотность распределения времени обработки сообщений посредством ОС
описывается практически детерминированным законом. Следовательно, для модели ОС
следует использовать формулу Хинчина-Полачека,
которая определяет время нахождение заявки в очереди:
= 0,005665
сек
Второй сценарий
= 0,96,
где σ - среднеквадратическое отклонение входного потока,
= 0,66,
где σ - среднеквадратическое отклонение выходного потока,
Как видно из
полученных результатов коэффициента вариации, статистическая совокупность
является неоднородной, следовательно, описывается недетерминированным законом.
Третий сценарий:
= 0,11,
где σ - среднеквадратическое отклонение входного потока,
= 0,16,
где σ - среднеквадратическое отклонение
выходного потока,
Полученные
коэффициенты вариации позволяют сделать вывод, что для данного сценария
использование для моделирования ОС модели М/М/1 дает большую погрешность, так
как плотность распределения времени обработки сообщений посредством ОС описывается
практически детерминированным законом. Следовательно, для модели ОС следует
использовать формулу Хинчина-Полачека, которая
определяет время нахождение заявки в очереди:
= 0,00639
сек
Как
видно из сравнительной таблицы наиболее загруженным ЭВМ становится при
экспоненциально входном потоке, при равном матожидании
суммирования и интенсивности поступления заявок.
С помощью данной
методики инженеры имеют возможность протестировать разработанную вычислительную
систему, получить ее показатели эффективности в зависимости от характера
поступающих заявок. На основе данных показаний в дальнейшем можно
переконфигурировать систему, оптимизировать планировщик задач или аппаратную
конфигурацию серверных ЭВМ.