Russian Language English Language

11. Модели и методы для оценки производительности ВС

11.1 ИССЛЕДОВАНИЕ РАЗЛИЧНЫХ МЕТОДОВ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ОБСЛУЖИВАНИЯ ПРИ ПЕРЕДАЧЕ ПОТОКОВОГО ВИДЕО В СЕТИ ИНТЕРНЕТ

11.2 АНАЛИЗ ИЗМЕРЯЕМЫХ ДАННЫХ ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ БАЗОВЫХ ПАРАМЕТРОВ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ КОММУНИКАЦИОННОГО УЗЛА


Экспресс информация

Редколлегия журнала

Подписка на новости

Гостевая книга

Предоставление материалов

Письмо в редакцию

На начало


2006, Номер1 ( 8)



Place for sale
Е

BC/NW 2006, №1, (8) : 11.2

 

 

Анализ измеряемых данных для получения базовых параметров производительности коммуникационного узла

 

Л.И. Абросимов, Е.В. Кокорина

 

(Москва, Московский энергетический институт (технический университет), Россия)

 

 

Целью исследования является определение количественных значений базовых параметров производительности (БПП) коммуникационного узла (КУ), которые являются исходными, измеряемыми величинами, необходимыми при определении производительности  вычислительной сети.

Одним из главных и самым важным из параметров при описании характеристик модели КУ является интенсивность  обслуживания сетевых транзакций в КУ, равная усредненному количеству транзакций, обслуживаемых в единицу времени. Для определения , необходимо знать время сетевых транзакций КУ.

Исходя из этого, для проведения экспериментального определения сетевых характеристик КУ выбраны стандартные средства [1], с помощью которых был произведен замер временных интервалов как уровня пользователя, так и уровня ядра, а именно Linux trace toolkit-0.9.5a (LTT); Kernprof 2.5; Dynamic Probes (DProbes).

Предложено использовать DProbes совместно с LTT, что обеспечит общий механизм рассмотрения для всего исполняемого пространства, т.е. уровней пользователя и ядра. Для работы DProbes необходим список тех событий (функций), которые нужно зафиксировать. Данный список был получен с помощью программного средства Kernprof, осуществляющего профайлинг ядра.

Проведена серии экспериментов с разной интенсивностью обслуживания команды ping. Было установлено, что среднее количество вызываемых функций в ядре  600; причем от частоты ping зависит связность дерева вызовов функций и степень профилирования.

На основании анализа результатов работы Kernprof  предлагается:

1 – выбрать матричную форму представления данных, которая позволит корректно описать все связи между функциями;

2 – автоматизировать процедуру построения дерева вызовов функций.

Решена  задача для  Kernprof по выделению тех функций ядра, которые необходимо зафиксировать как по названию, относящиеся к сетевой обработке; так и по количеству вызовов (наиболее часто вызывающиеся функции).

Вручную делается вставка «ловушек» (контрольных точек) в DProbes и осуществляется переход к совместному использованию программных средств LTT и DProbes. Они позволяют осуществить регистрацию функций ядра, установить момент выполения этих функций и получить единый файл результатов, содержащий список вызванных функций в хронологическом порядке с временными отметками, а также граф последовательности вызова функций для всех уровней модели. Фактически DProbes добавляет недостающие данные  по работе ядра в файл  результата работы LTT, сохраняя при этом формат файла.

По временным интервалам выполнения функций вычисляется время обслуживания  сетевых транзакций и далее определяется интенсивность обслуживания  сетевых транзакций в КУ, равная усредненному количеству транзакций, обслуженных в единицу времени.

 

 

Литература

 

1. Абросимов Л.И., Кокорина Е.В. Методика экспериментального определения сетевых характеристик коммуникационного узла//МФИ-2005. Труды Международной научно – технической конференции «Информационные средства и технологии» 18 – 20 октября 2005г.:. Т.3. – М.:Янус-К 2005, с. 68-71