Dr. Kuki Attila DE II Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék

Az előadások a következő témára: "Dr. Kuki Attila DE II Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék"— Előadás másolata:

1 Dr. Kuki Attila DE II Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék
2. Gyires Béla Informatikai Nap Hálózatmodellezés Dr. Kuki Attila DE II Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék

2 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
Rövid bemutatkozás Iskolák Krúdy Gyula Gimnázium, Nyíregyháza, 1983. Kossuth Lajos Tudományegyetem, Matematikus-statisztikus oklevél, 1989. Angol-magyar szakfordító oklevél, 1991. 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

3 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
Munkahelyek KLTE, Számoló Központ KLTE, Matematikai és Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Tanszék Információ Technológia Tanszék Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék Fokozatok Dr. univ., 1995. PhD, 1997. 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

4 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
Fontosabb feladatok ACM programozói versenyek Belgium, 2 alkalommal Bulgária, 1 alkalommal Szlovákia, 3 alkalommal OMFB, OM-K+F HÁ pályázatok Modern információtechnológiai eszközök hatékonysági vizsgálata Műszaki-gazdasági számítások döntéstámogató eszközei Elektronikus hírhálózat teljesítményének vizsgálata Multimédia alapú önkormányzati információs rendszer 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

5 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
Főbb kutatási területek és feladatok Az Ornstein-Uhlenbeck folyamat paraméterbecslő statisztikájának eloszlása MAPLE – SUN Sparc Nagy mennyiségű numerikus művelet Az egzakt eloszlás kvantiliseinek táblázata Sztochasztikus modellezés, sorbanállási hálózatok Sorbanállási hálózatok eszközei Erlangen, PEPSY-QNS, lokalizálás WinPEPSY – lehetőségei az oktatásban 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

6 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
Sorbanállási hálózatok alkalmazásai területei Kommunikációs rendszerek Számítógép-architektúrák Gyártási folyamatok Számítógépes hálózatok stb. 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

7 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
Például, egy számítógép-architektúra modellezése nyílt sorbanállási hálózattal CPU Lemez Nyomtató DVD-ROM Új igények Teljesített igények 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

8 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
Rendszerparaméterek és jellemzők Input Beérkezési intenzitás Kiszolgálási intenzitás Feladatok száma Kiszolgálási elvek Átmenetvalószínűségek Output Kihasználtság Átlagos válaszidők Átlagos sorhosszak Átbocsátó képesség stb. 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

9 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
A háttér Folytonos és diszkrét idejű Markov-láncok K=3 N=2 m1 m2 3,0 2,1 1,2 0,3 m1 m2 Állapottér-reprezentáció Q= Infinitezimális mátrix A rendszerjellemzők ebben az esetben analitikusan meghatározhatók 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

10 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
Rendszerjellemzők meghatározásának módjai Analitikus Lokális egyensúly Globális egyensúly Szorzat alak BCMP-hálózatok stb. Nem analitikus Szimuláció (DES) Approximáció (MVA) Approximáció (diffúziós) Dekompozíció stb. Általában már a legegyszerűbb eseteknél is majdnem reménytelen a kézi számítás 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

11 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
Eszközök a rendszerjellemzők meghatározására SPNP Stochastic Petri Net Package MOSES Modeling Specification and Evaluation System SHARPE Symbolic Hierarchical Automated Performance Evaluator PEPSY Performance Evaluation and Prediction System 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

12 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
Eszközök a rendszerjellemzők meghatározására PEPSY Performance Evaluation and Prediction System PEPSY-QNS – Unix operációs rendszerek XPEPSY – Grafikus Unix felületek WinPEPSY – Windows operációs rendszerek 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

13 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
Eszközök a rendszerjellemzők meghatározására PEPSY Performance Evaluation and Prediction System WinPEPSY – Windows operációs rendszerek 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

14 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
Hálózatok modellezése a WinPEPSY segítségével Architektúra megadása Grafikusan Interaktívan Hálózat jellemzése Nyílt, zárt, vegyes Csomópontok, osztályok száma Igények száma Beérkezési intenzitás Csomópontok definiálása Csomópont típusa Kiszolgálási intenzitás Átmenetvalószínűségek 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

15 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
Hálózatok modellezése a WinPEPSY segítségével 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

16 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
Hálózatok modellezése a WinPEPSY segítségével 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

17 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
Hálózatok modellezése a WinPEPSY segítségével 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

18 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
Hálózatok modellezése a WinPEPSY segítségével 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

19 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
Hálózatok modellezése a WinPEPSY segítségével 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

20 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
Hálózatok modellezése a WinPEPSY segítségével 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

21 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
Hálózatok modellezése a WinPEPSY segítségével 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

22 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
Hálózatok modellezése a WinPEPSY segítségével 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

23 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
Hálózatok modellezése a WinPEPSY segítségével 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

24 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
WinPEPSY alkalmazása egyszerűbb esetekben Tekintsük a korábbi példát. mCPU=30 mPr=18 mDisk=22 mDVD=20 Új igények 0,3 l=10 Lemez 0,2 0,1 Nyomtató 0,2 CPU 0,2 Teljesített igények DVD-ROM 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

25 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
A rendszerjellemzők csomópontonként CPU Kihasználtság :0,625 Átlagos válaszidők :0,067 Átlagos sorhosszak :1,041 Átbocsátó képesség :25 CPU Lemez Nyomtató DVD-ROM 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

26 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
A rendszerjellemzők csomópontonként Lemez Kihasználtság :0,34 Átlagos válaszidők :0,689 Átlagos sorhosszak :0,176 Átbocsátó képesség :7,5 CPU Lemez Nyomtató DVD-ROM 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

27 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
A rendszerjellemzők csomópontonként Nyomtató Kihasználtság :0,139 Átlagos válaszidők :0,065 Átlagos sorhosszak :0,023 Átbocsátó képesség :2,5 CPU Lemez Nyomtató DVD-ROM 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

28 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
A rendszerjellemzők csomópontonként DVD-ROM Kihasználtság :0,625 Átlagos válaszidők :0,067 Átlagos sorhosszak :0,083 Átbocsátó képesség :5 CPU Lemez Nyomtató DVD-ROM 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

29 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
WinPEPSY alkalmazása összetettebb esetekben Tekintsük a következő példát: kliens-szerver rendszer. Szerver Kliens munkaállomások 1 0,5 . CPU Lemez Hálózat m 0,5 CSMA/CD, Ethernet 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

30 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
A modell specifikálása A Munkaállomások : Infinite Server. A CPU és a Lemez : FCFS vagy PS. A Hálózat : terheltség-függő kiszolgálási intenzitás. ahol az ütközések átlagos száma kérésenként, és a sikeres továbbítás valószínűsége. Továbbá: A csomagok átlagos száma kérésenként Hálózati sávszélesség (bit/s) Ütközésészlelés időtartama Átlagos csomaghosszúság (bit) 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.

31 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, 2004. május 14.
A modell megoldása A megoldás a kiterjesztett MVA algoritmuson alapul. A WinPEPSY vagy a SHARPE csomag hatékonyan alkalmazható a megoldás során. A paraméterek konkrét értékei mellett meghatározhatók olyan összefüggések, mint például: Összefüggés a munkaállomások száma és az átbocsátó képesség között. l m 2. Gyires Béla Informatikai Nap, Debrecen, május 14.