ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
В.Г Литвин, Е.В. Чернышова, Ю.В. Литвин "Оценка показателей работы вычислительной системы реального времени, содержащей узлы с параллельным выполнением процессов"
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
ПРИКЛАДНЫЕ АСПЕКТЫ ИНФОРМАТИКИ
В.Г Литвин, Е.В. Чернышова, Ю.В. Литвин "Оценка показателей работы вычислительной системы реального времени, содержащей узлы с параллельным выполнением процессов"

Аннотация.

В статье рассматривается аналитическая приближенная сетевая модель системы реального времени, содержащая узлы с параллельным выполнением разделенных на потоки процессов. Оценка времени выполнения процессов в параллельных узлах осуществляется с помощью методов порядковых статистик, использование  которых  позволило  расширить  существующие  схемы  расчета  показателей  производительности сетевых моделей. Расчет сетей, содержащих параллельные узлы, производился методом анализа средних значений (MVA). Применение разработанной схемы расчета сетевых моделей вычислительных систем иллюстрируется конкретными примерами.

Ключевые слова:

системы реального времени, параллельное выполнение процессов, порядковые статистики, MVA.

Стр. 16-25.

V.G. Litvin, E.V.Chernyshova, Ju.V. Litvin

"Assessment index of the real-time computing system with parallel performance of work" 

In article the analytical approximate network model of a real-time system with parallel processes of work. The assessment of time parallel processes by means of methods order statistic that allowed to find expressions for density of probabilistic distribution and the moments of delays. Calculation of a network was made by a method of a Mean Value Analysis (MVA). Application of the developed scheme calculation of computing network models is illustrated by concrete examples.

Keywords: real time systems, parallel processing, order statistic, MVA

Полная версия статьи в формате pdf. 

REFERENCES

1. Olifer V. G.,  Olifer N. A.  Kompyuternye seti. Printsipy, tekhnologii, protokoly. – SPb.: Piter, 2010.
2. Lav R. Linux. Sistemnoe programmirovanie. – SPb.: Piter. 2008.
3. Gunter B.,  Greiner S. Queueing networks and Markov chains : modeling and performance evaluation with computer science. - Hoboken, New Jersey., John Wiley & Sons, Inc. 2006.
4. Gunther N. J.. Analyzing Performance Computer System with Perl::PDQ. Springer, New York, 2011.
5. Basharin G.P., Bocharov P.P., Kogan Ya.A. Analiz ocheredey v vychislitelnykh setyakh. – M.: «Nauka», 1989.
6. Kleynrok L. Vychislitelnye sistemy s ocheredyami. – M.: Mir, 1979.
7. Vishnevskiy V.M. Teoreticheskie osnovy proektirovaniya kompyuternykh setey. – M.: «Tekhnosfera», 2003.
8. Grinshpan, L. A. Solving enterprise applications performance puzzles : queuing models to the rescue. - Hoboken, New Jersey., John Wiley & Sons, Inc. 2012.
9. Hass P.J. Stochastic Petri nets : modelling, stability, simulation. - New York,, Springer-Verlag. 2002.
10. Petri Nets – Manufacturing and Computer Science. Edited by Pawel Pawlewski. Printed in Croatia, 2012.
11. Kelton V., Lou A. Imitatsionnoe modelirovanie. Klassika CS. – SPb.: Piter, 2004.
12. Guizani M., Rayes A., Khan B., Al-Fuqaha A. Network Modeling and Simulation: A Practical Perspective. -  GB, John Wiley & Sons, Inc.  2010.
13. Reiser M., Lavenberg S. Mean-Value Analysis of  Closed Multichain Queuing Networks. – J. ACM, vol. 27, № 2. 1980. P. 313-322
14. Bryant R. M., Krzesinski  A. E.,  Lakshmi  M.S., Chandy K.M. The MVA Priority Approximation. – J. ACM Transactions on Computer Systems, Vol.2, №4,1984, P.313-322.
15. Akyildiz  I.F.. Mean Value Analysis for blocking queueing networks. IEEE Transactions on Software Engineering,  Vol. 14, № 4, 1988.P.418–428
16. Gennaro C., King P. Parallelising the Mean Value Analysis Algorithm. The Society for Computer Simulation International, Vol. 16, № 1, 1999. P16-22.
17. Barskiy A.B. Parallelnye informatsionnye tekhnologii. – M.: Binom, 2007.
18. Grama A., Gupta A., KarypisG., Kumar V. Introduction to Parallel Computing. 2003, http://www.360doc.com/content/10/0720/00/4910_40196927.shtml.
19. Peterson W.P., Arbenz P. Introduction to Parallel Computing. - Oxford University Press , 2004.
20. Ivanov N.N., Ignatushchenko V.V., Mikhaylov A.Yu. Statisticheskoe prognozirovanie vremeni vypolneniya  kompleksnykh vzaimosvyazannykh rabot v mnogoprotsessornykh vychislitelnykh sistemakh. – Avtomatika i telemekhanika, №6, 2005. S.89 – 102.
21. Ignatushchenko V.V., Isaeva N.A. Rezervirovanie vzaimosvyazannykh programmnykh modeley  dlya upravlyayushchikh parallelnykh vychislitelnykh sistem: organizatsiya, otsenka otkazoustoychivosti, formalnoe pisanie. – Avtomatika i telemekhanika, №10, 2008. S.142 – 161.
22. Kelly T., Shen K., Zhang A., Stewart C. Operational Analysis of  Parallel Servers. 16th IEEE International Symposium on Modeling, Analysis, and Simulation of Computer and Telecommunication Systems (MASCOTS'OB), 2008.
23. Balakrishnan N . Permanents, Order Statistics, Outliers, and Robustness. - Rev. Mat. Complut., vol. 20, №1, 2007. P.7 – 107.
24. Balakrishnan N. and Rao C. R. Order Statistics: An Introduction. - Handbook of Statistics 16, Elsevier Science Pub Co, Vol. 16. 1998. R. 3 - 24
25. Litvin Yu.V. Integratsiya setevykh modeley proektov i otsenka ikh riskov. - Problemy ekonomiki i menedzhmenta, № 8, 2013. S. 46 – 58.
26. Ryser  H.J. Combinatorial  mathematics – New Jersey: Quinn & Boden Company, Inc. 1963. P. 154.
 

2017 / 02
2017 / 01
2016 / 04
2016 / 03

© ФИЦ ИУ РАН 2008-2016. Создание сайта "РосИнтернет технологии".