Metodologie per l Analisi di Prestazioni

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1 Metodologie per l Analisi di Prestazioni Prof. Michele Colajanni Corso di Impianti di Elaborazione Ingegneria Informatica Università di Modena e Reggio Emilia Principali passi di una metodologia valutativa Comprendere l ambiente Scegliere la metodologia di prestazioni Caratterizzare il carico presente (Effettuare delle valutazioni sul carico futuro, nel caso di studi di capacity planning) Definire il modello di prestazioni Effettuare le analisi di prestazione Effettuare le analisi di costo/prestazione Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione,

2 Metodologia Comprendere l ambiente Sviluppare un modello di costo Caratterizzazione del workload Modello di costo Valutazione dei costi Modello Workload Validazione e dimensionamento (Previsioni workload futuro ) Valutazione delle prestazioni Modello Prestazioni Convalida Modello Analisi costi/prestazioni Configurazione Investimenti Strategie personale Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione, Passo 1: Comprendere l ambiente Lo scopo è individuare i componenti del sistema, e come vengono, verranno o potrebbero venire utilizzati (a seconda del tipo di studio) Esempio 1 (Sistema informatico in rete) Risorse hardware (piattaforme client e server) software (OS, middleware, e applicativi) configurazione di rete e protocolli Utenti processi processi che richiedono comunicazioni Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione,

3 Comprendere l ambiente: Esempio 1 10 Mbps Ethernet 80 Unix clients file server LAN 2 LAN 3 file server proxy server FDDI ring 100 Mbps LAN NT clients 120 NT clients 10 Mbps Ethernet LAN 1 file server 16 Mbps token ring SQL server LAN 4 10 Mbps Ethernet 100 NT clients Internet Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione, Elementi da considerare Piattaforme client Piattaforme server Middleware DBMS Applicazione Connessioni di rete SLA Tipi e numero Tipo, quantità, configurazione e funzioni Tipo (per esempio, TP monitors) Tipo Principali tipi di applicazione, criticità, ecc. Topologie e protocolli LAN, WAN, router, server SLA esistenti per applicazioni e sistemi Procedure di acquisizione Elementi del processo di acquisizione, limiti di spese, motivazioni e procedure per l acquisizione Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione,

4 Comprendere l ambiente: Esempio 2 Esempio 2 (Ufficio postale) Risorse Sportelli postali Sportelli finanziari Sportello telegrammi Utenti Persone che operano sul libretto postale Persone che ritirano lo stipendio Persone che pagano bollettini Persone che inviano raccomandate, assicurate, ecc. Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione, Analisi del Workload Prof. Michele Colajanni Corso di Impianti di Elaborazione Ingegneria Informatica Università di Modena e Reggio Emilia

5 Metodologia Comprendere l ambiente Sviluppare un modello di costo Caratterizzazione del workload Modello di costo Valutazione dei costi Modello Workload Validazione e dimensionamento (Previsioni workload futuro ) Valutazione delle prestazioni Modello Prestazioni Convalida Modello Analisi costi/prestazioni Configurazione Investimenti Strategie personale Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione, Passo 2: Caratterizzazione del Workload E il processo che porta e descrivere il workload globale del sistema in funzione dei componenti principali del sistema stesso. I componenti principali sono caratterizzati da parametri su: - frequenza degli arrivi - intensità della richiesta di lavoro per ogni risorsa del sistema e per ogni tipologia di utente Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione,

6 Processo di caratterizzazione del workload Workload Globale Wkl componente # 1 (es., C/S transazioni)... Wkl componente # n (es., richieste documenti Web) Componente Base 1.1 (es., transazioni personale ) Componente Base 1.2 (es., transazioni vendite ) Componente Base n.1 (es., piccoli doc. HTML) Componente Base n.k (es. richieste video) Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione, Descrizione Workload (esempio) Componenti principali e parametri Transazioni DataBase - Numero di transazioni sottomesse per client - Numero di client - Numero totale di operazioni verso i server DB - Tempo di CPU per operazione ai server DB - Numero medio di messaggi inviati/ricevuti dai server DB Richieste sito Web - Numero medio di sessioni utente al giorno - Numero medio di richieste per sessione utente - Numero medio di file embedded in una richiesta - Tempo di DISCO per servire file, blocco, 1MB, - Tempo di CPU per servire file Tipo SD = service demand WI = workload intensity WI WI WI SD SD WI WI WI SD SD Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione,

7 Descrizione del Modello di Workload Diverse modalità di descrizione TRACCE Reali Sintetiche Ibride (elaborazione/integrazione di tracce reali) DISTRIBUZIONI DI PROBABILITA Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione, Modello del workload: Tracce

8 Modalità di acquisizione dati di sistemi esistenti Come determinare i valori dei parametri per ogni componente del sistema da considerare? Usare solo benchmark (misure) pubblicati e/o forniti dalle case produttrici Usare benchmark pubblicati, dati delle case produttrici, ed effettuare misure Effettuare solo misure Strumenti per l acquisizione dati Nessuno Alcuni Dettagliati Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione, Caratterizzazione del carico (workload characterization) FASE 1 Individuazione Componenti 1. Suddivisione del WORKLOAD GLOBALE nelle sue componenti principali Esempi transazioni client/server transazioni sul personale, transazioni di vendita accessi Web uso di motori di ricerca, accesso a pagine statiche ecc Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione,

9 Caratterizzazione del carico (2) 2. Ogni componente di workload deve poi essere decomposto nelle sue componenti di base 3. Ogni componente base sarà, in genere, caratterizzato da due tipi di parametri: WORKLOAD INTENSITY WI SERVICE DEMAND SD Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione, Caratterizzazione del carico (3) ESEMPIO Transazioni di vendita Numero di client Numero di transazioni per client Numero totale di operazioni di I/O al database delle vendite Utilizzazione della CPU al Database Server Dimensione della media dei messaggi inviati/ ricevuti dal Database Server Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione,

10 Caratterizzazione del carico (4) FASE 2 Misure / Stime 1. Individuazione degli strumenti (non mutuamente esclusivi) SOFTWARE MONITOR Event -driven Sampler HARDWARE MONITOR ANALISI/ COLLOQUI CON COMMITTENTI E TECNICI 2. Pianificazione e implementazione della campagna di misure e/o di stima Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione, Esempio Analisi dei dati Medie Variazioni Clustering classi di utenti e servizi Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione,

11 Acquisizione dati (esempio) Il carico di lavoro imposto ad un server per una determinata applicazione è risultato essere di 10 msec. La misura è stata ottenuta in un ambiente reale controllato utilizzando un server con un potenza SPECint di Integrazione dati (esempio) Quale potrebbe essere il carico di lavoro se il server utilizzato fosse più veloce, ed avesse per esempio uno SPECint di 10.4? ActualServiceDemand = MeasuredServiceDemand x ScalingFactor ScalingFactor = ControlledResourceThroughput / ActualResourceThroughput ActualServiceDemand = 10 * (3.11/10.4) = 3.0 msec. Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione, Caratterizzazione del carico (5) FASE 3 Creazione del Workload Model Ogni workload model deve essere reso compatibile con la tecnica modellistica utilizzata per lo studio di prestazioni Reti di code (analitiche) distribuzioni trattabili analiticamente Simulatori distribution-driven ogni tipo di distribuzioni Simulatori trace-driven tracce Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione,

12 Modelli workload e Simulatori SISTEMA ESISTENTE Dati da osservazioni e/o tracce (nel caso in cui il sistema sia misurabile in modo automatico) SCELTA DELLE TRACCE Reali o ibride (reali-sintetiche) ANALISI STATISTICA DELLE TRACCE per determinare distribuzioni di probabilità esprimibili in forma analitica SIMULATORE BASATO SU TRACCE (trace-driven simulation) SIMULATORE GUIDATO DALLE DISTRIBUZIONI (distribution-driven simulation) ANALISI DELL OUTPUT (statistica) Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione, Modelli workload e Simulatori (cont.) SISTEMA NON ESISTENTE Dati da stime ipotetiche e/o analisi di regressione temporali (ora->futuro) o spaziali CREAZIONE DI TRACCE SINTETICHE CREAZIONE DI DISTRIBUZIONI DI PROBABILITA SIMULATORE BASATO SU TRACCE (trace-driven simulation) SIMULATORE GUIDATO DALLE DISTRIBUZIONI (distribution-driven simulation) ANALISI DELL OUTPUT (statistica) Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione,

13 Modello del workload: Distribuzioni di probabilità Utilizzo delle distribuzioni nella Simulazione I SIMULATORI di modelli stocastici utilizzano le DISTRIBUZIONI per rappresentare una moltitudine di eventi aleatori che si verificano nel sistema. ESEMPI Tempi tra guasti di un macchinario (tempi per ripararli) Tempi di interarrivo degli utenti in un sistema Tempi di ciclo associati ai processi Tempo di servizio di un cassiere di una banca Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione,

14 Utilizzo delle distribuzioni nella Simulazione In generale ogni processo che produce ripetitivamente degli esiti variabili (ad ogni iterazione) può essere ben rappresentato da una DISTRIBUZIONE DI PROBABILITA Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione, Modalità di rappresentazione stocastica dei dati Come determinare i valori dei parametri per ogni componente del sistema da considerare? Usare solo distribuzioni pubblicate in letteratura Usare dati pubblicati Integrate con Caratterizzazioni del carico Effettuare solo Caratterizzazioni del carico Strumenti per la rappresentazione stocastica dei dati Nessuno Alcuni Dettagliati Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione,

15 Come si creano le distribuzioni di probabilità? Si devono effettuare i seguenti passi Ottenere DATI EMPIRICI con stime e/ o misure. I dati empirici ( row data tracce o campioni) si basano su informazioni archiviate o devono poter essere misurabili Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione, Come si creano le distribuzioni di probabilità? (2) 2) Creazione CLASSI PASSO DIFFICILE: che dimensione avranno queste classi? Creare delle CLASSI o INTERVALLI Raggruppare i dati in questi intervalli Calcolare la FREQUENZA per ciascun intervallo Calcolare anche la FREQUENZA RELATIVA o PROBABILITA (fornisce la percentuale dei dati riscontrati in ogni classe Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione,

16 Come si creano le distribuzioni di probabilità? (3) 3) Disegnare un ISTOGRAMMA sulla base delle FREQUENZE RELATIVE che rappresenta in forma grafica la distribuzione dei dati tra tutti gli intervalli. Disegnare in maniera discreta la distribuzione delle osservazioni; si deve vedere la curva che meglio approssima queste distribuzioni Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione, Come si creano le distribuzioni di probabilità? (4) 4) Individuare la FUNZIONE DENSITA che meglio approssima la forma dell ISTOGRAMMA PASSO MOLTO DIFFICILE: bisogna chiedere aiuto alla statistica per vedere se la curva analitica approssima bene oppure no quella empirica (determinata dagli istogrammi) Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione,

17 Esempio: Modellare la funzione degli ARRIVI dei pacchi ad uno Spedizioniere 1 passo: 100 osservazioni (misure) Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione, Esempio: Modellare la funzione degli ARRIVI dei pacchi ad uno Spedizioniere (2) 2 passo determino le classi vado a vedere quanti sono i valori che cadono nel primo intervallo, nel secondo, e così via Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione,

18 Problema nel passo 2) Come faccio a determinare la dimensione corretta delle Classi? Classi piccole portano a pochissime osservazioni per classe e ad una grande variazione del numero di osservazioni per classe Classi grandi portano a meno variazioni, ma si perdono i dettagli della distribuzione Dato lo stesso campione è possibile arrivare a conclusioni molto diverse a seconda della dimensione delle classi Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione, Esempio: Modellare la funzione degli ARRIVI dei pacchi ad uno Spedizioniere (3) 35% 30% 36% Relative Frequency Histogram For Interarrival Time Data PERCENTUALE DELLE OSSEVAZIONI TOTALI 25% 20% 15% 10% 5% 0% 21% 15% 7% 8% 4% 3% 3% 1% 1% 1% passo Calcolare l Istogramma, questo passo è difficile Gruppi di Intervalli per Interarrivi di Dati nel Tempo Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione,

19 Problema nel passo 3) Calcolare l istogramma devo trovare una distribuzione che approssimi abbastanza bene NOTE: Ci sono distribuzioni che storicamente si ripetono, andamenti che seguono certe distribuzioni (ad es. guasti meccanici). Si segue spesso la legge del minimo sforzo umano, per cui certi andamenti sono dati da andamenti sociali, applicabili a certi sistemi. Le distribuzioni sono parametriche e possono necessitare dell aggiustamento di alcuni parametri per funzionare Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione, Esempio: Modellare la funzione degli ARRIVI dei pacchi ad uno Spedizioniere (4) 4 passo Determinare la DISTRIBUZIONE NOTA: l istogramma è una cumulativa La forma della DISTRIBUZIONE CUMULATIVA ESPONENZIALE assomiglia alla forma dell ISTOGRAMMA Funzione Densità Esponenziale: µ f ( x) = 1 e µ ß è un parametro di scala della funzione ed in particolare il valore di ß in una ESPONENZIALE è pari alla MEDIA Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione, x

20 Proprietà della Distribuzione di Probabilità usate nella Simulazione DISTRIBUZIONE CONTINUA 1. Exponential 2. Gamma 3. Normal 4. Uniform 5. Weibull 6. Triangular 7. Lognormal 8. Erlang 9. Beta DISTRIBUZIONE DISCRETA 1. Poisson 2. Binomial 3. Uniform Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione, Come convalidare le ipotesi? Ovvero come si dimostra che una distribuzione teorica è una buona rappresentazione della distribuzione empirica? A occhio TEST GOODNESS OF FIT DEL c 2 Idea di base del metodo: non si dimostra la bontà della rappresentazione, ma solo se l ipotesi non può essere rigettata (Approccio giuridico : innocente finché non provato colpevole) Il procedimento di convalida deve essere ripetuto per tutti i componenti di cui serve un tempo, un tasso di arrivo, ecc. Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione,

21 Distribuzione Teorica vs. Distribuzione Empirica I Frequenze Osservate dai Dati Empirici Frequenze Aspettate dalla Distribuzione Esponenziale Si vede che l errore commesso non è grande Classi di Intervalli Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione, Metodo del goodness-of-fit del c 2 1. Si calcola un valore χ 2 dai dati empirici 2. Si ricava un valore critico dalla tabella dei valori della distribuzione 3. Se il valore χ 2 calcolato è inferiore a quello della tabella, la distribuzione teorica NON PUO ESSERE RIGETTATA come rappresentazione della distribuzione empirica Michele Colajanni, Impianti di Elaborazione,

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