Модели производительности

МОДЕЛИ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ СИСТЕМЫ И ЭФФЕКТИВНОСТИ ЗАТРАТ

Пример. В качестве примера здесь (и до конца ч. 1) будет ис­пользована система обра­ботки сообщений, описание и анализ затрат на разработку которой приведены. К ти­пичным примерам сообщений, обрабатываемых СОС, относятся сообщения о финансовых операциях и предварительных заказах авиабилетов, сообщения в системе цифровой связи с промежу­точным запоминанием или сообщения о продаже товаров в большом магазине.

Перед более подробным обсуждением примера СОС следует напомнить, что ее централь­ную часть было решено реализовать в основном, имея в виду требуемые производитель­ность, стоимость, возможность расширения и необходимость резервирования дублирова­нием – с использованием большого числа микропроцессоров. Базо­вая структура СОС, которая и будет в дальнейшем исследоваться; 25 копий такой структуры потребуется для работы в 25 различных географических пунктах.

В качестве процессора обработки сообщений был выбран конкретный микропроцессор, лучше всего подходящий для выполнения функций СОС. Этот микропроцессор обладает бы­стродействием 1 млн. операций в секунду (1000 тыс. оп/с) и может обрабатывать сообщения, затрачивая 20000 операций на сообщение (20 тыс. оп./сообщ.).

Таким образом, если бы операционная система СОС не требовала для своей работы вы­числительных ресурсов, то каждый процессор СОС мог бы обрабатывать 50 сообщ./с. Од­нако операционная система должна выполнять несколько административных функций, на­пример планирование, управление ресурсами, диспет­черизацию, обнаружение и обработку ошибок и контроль работы. Каждый процессор расходует на такие функции приблизи­тельно 200 тыс. оп./с, что уменьшает производительность СОС до 40 сообщ./с на один про­цессор.

Сверх указанных внутри процессорных накладных расходов имеются также межпроцес­сорные расходы на выполнение допол­нительных административных функций в многопро­цессорной си­стеме, например планирование, управление ресурсами и т. п., а также на прове­дение многочисленных обновлений таблиц состоя­ли в каждом процессоре, которые изменя­ются во время обработ­ки сообщений. Для СОС с N процессорами дополнительные наклад­ные расходы составляют 80 (N – 1) тыс. оп./с. Следовательно, при введении в систему но­вого процессора каждый из уже имеющихся процессоров должен будет терять дополни­тельные 80 тыс. оп./с на разрешение конфликтов с новым процессором.

Для определения оптималь­ного числа закупаемых процессоров необходимо знать, как зависит производи­тельность, или пропускная способность этой системы, от числа процессоров N. Используя параметры:

S — быстродействие процессора, тыс. оп./с;

P — внутри процессорные накладные расходы, тыс. оп./с;

М — коэффициент межпроцессорных накладных расходов, тыс. оп./с;

Т — число операций на обработку одного сообщения, тыс. оп./сообщ.

для производительности СОС П (N) можно получить следующие формулы:

1.1

Поскольку для данной СОС S = 1000, Р = 200, М = 80 и T = 20, то приведенная формула примет вид:

П (N)=N [1000 – 200 – 80 (N – 1)]/20 = (880 – 80 N)/20 = 4 N (11 – N).

График П (N) для рассматриваемой ситуации показан на рис.1.1, из которого видно, что наилучшую производительность 120 сообщ./с можно получить от СОС, включающей пять или шесть, процессоров. При дальнейшем росте числа процессоров производительность па­дает, так как замедление работы других процессоров каждым дополнительным процессором превосходит вклад нового процессора в увеличении производительности.

Рис.1.1. Зависимость производительности СОС П (N) от числа процессоров

Общее обсуждение. Уравнение (1.1) задает некоторую модель производительности в за­висимости от набора переменных, называемых системными параметрами. В уравнении не только N, но также S, Р, М и Т являются системными параметрами. Таким образом, строго говоря, П (N) следует обозначить как П (N, S, Р, М, Т).

Главная цель применения моделей производительности в инженерном программировании состоит в том, что с их помощью можно получить следующую информацию, необходимую для принятия решения о разработке или приобретении ПО.

1. Информация об оптимальной производительности. В результате анализа моделей производительности можно определить, при каких значениях системных параметров дости­гается максимальная производительность.

2. Данные анализа чувствительности. В результате анализа моделей производительности можно определить чувствительность производительности системы к характеристикам мо­дели.

Использование этих типов информации обсуждается поочерёдно в следующих двух раз­делах.