We review studies based on analytic and simulation methods for hierarchical performance analysis of Queueing Network - QN models, which result in an order of magnitude reduction in performance evaluation cost with respect to simulation. The computational cost at the lower level is reduced when the computer system is modeled as a product-form QN. A Continuous Time Markov Chain - CTMC or discrete-event simulation can then be used at the higher level. We first consider a multiprogrammed transaction - txn processing system with Poisson arrivals and predeclared locks requests. Txn throughputs obtained by the analysis of multiprogrammed computer systems serve as the transition rates in a higher level CTMC to determine txn response times. We next analyze a task system where task precedence relationships are specified by a directed acyclic graph to determine its makespan. Task service demands are specified on the devices of a computer system. The composition of tasks in execution determines txn throughputs, which serve as transition rates among the states of the higher level CTMC model. As a third example we consider the hierarchical simulation of a timesharing system with two user classes. Txn throughputs in processing various combinations of requests are obtained by analyzing a closed product-form QN model. A discrete event simulator is provided. More detailed QN modeling parameters, such as the distribution of the number of cycles in central server model - CSM affects the performance of a fork/join queueing system. This detail can be taken into account in Schwetman's hybrid simulation method, which counts remaining cycles in CSM. We propose an extension to hybrid simulation to adjust job service demands according to elapsed time, rather than counting cycles. An example where Equilibrium Point Analysis to reduce computaional cost is privided.


翻译:本文综述了基于解析与仿真方法对排队网络(QN)模型进行分层性能分析的研究。与直接仿真相比,该方法可将性能评估成本降低一个数量级。当计算机系统建模为乘积形式QN时,底层计算成本得以降低,而高层可采用连续时间马尔可夫链(CTMC)或离散事件仿真方法。首先考虑具有泊松到达与预声明锁请求的多道程序事务(Txn)处理系统:通过多道程序计算机系统分析获得的事务吞吐量,作为高层CTMC中的状态转移率,用于确定事务响应时间。其次分析任务系统:任务间的优先关系由有向无环图指定,以确定其完工时间。任务服务需求在计算机系统设备上定义,执行中任务的组合决定事务吞吐量,该吞吐量作为高层CTMC模型状态间的转移率。第三个案例研究具有两类用户的分时系统分层仿真:通过分析封闭乘积形式QN模型获得不同请求组合下的事务吞吐量,并提供离散事件仿真器。更详细的QN建模参数(如中央服务器模型(CSM)中循环次数分布)会影响分叉/合并排队系统的性能。Schwetman的混合仿真方法通过计数CSM中剩余循环次数可考虑该细节。本文提出混合仿真的扩展方法,根据经过时间调整作业服务需求而非计数循环次数,并给出利用平衡点分析降低计算成本的示例。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
2+阅读 · 今天11:43
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:18
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
6+阅读 · 今天5:54
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
7+阅读 · 今天3:42
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
7+阅读 · 6月24日
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
9+阅读 · 6月24日
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
7+阅读 · 6月24日
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
9+阅读 · 6月24日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员