Estimates of the copula and quantiles of the response time distribution for a fork-join queueing system with the pareto distribution of service time

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

A fork-join queueing system is considered. It is assumed that the service time distribution on all servers has a Pareto distribution. The dependence between the sojourn times of subtasks in subsystems is studied, which is the main reason for the complexity of analyzing such systems. The sojourn time of a task in the system (or the average response time) is the maximum of the dependent random variables of the sojourn time of subtasks in the system. Approximations of the joint distribution of the sojourn times of subtasks are obtained using copula theory. An approach is also proposed for determining the quantiles of the system response time distribution using a diagonal section of copulas. This approach was previously used to analyze a similar system, but with an exponential distribution of service time. However, the main difference between the system under study and the exponential case is that the type of the distribution function of the sojourn time of a subtask in the subsystem is unknown. Therefore, an analytical approximation is used for the quantiles of the response time distribution in the subsystem under the assumption that the distribution of the time of stay of a subtask in the subsystem is approximated by the Frechet distribution obtained earlier. The estimates obtained for the quantiles and copula of the response time distribution show good agreement with the simulation data.

About the authors

Anastasia Vladimirovna Gorbunova

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: avgorbunova@list.ru
Moscow

References

  1. ГОРБУНОВА А.В., ЛЕБЕДЕВ А.В. Квантили распределе-ния времени отклика в fork-join системах с распределениемПарето времени обслуживания // Вестник ВГУ. Серия: Си-стемный анализ и информационные технологии. – 2024. –№3. – С. 5–16.
  2. ARMONY M., ISRAELIT S., MANDELBAUM A. et al.Patient flow in hospitals: a data-based queueing-scienceperspective // Stochastic Systems. – 2015. – Vol. 5, No. 1. –P. 146–194.
  3. BACCELLI F., MAKOWSKI A.M. Queueing models forsystems with synchronization constraints // Proc. of the IEEE. –1989. – Vol. 77, No. 1. – P. 138-161.
  4. ENGANTI P., ROSENKRANTZ T., SUN L. et al. ForkMV:Mean-and-Variance Estimation of Fork-Join Queuing Networksfor Datacenter Applications // IEEE Int. Conf. on Networking,Architecture and Storage (NAS). – 2022. – P. 1–8.
  5. GALLIEN J., WEIN L.M. A simple and effective componentprocurement policy for stochastic assembly Systems // QueueingSystems. – 2001. – Vol. 38. – P. 221–248.
  6. GORBUNOVA A.V., LEBEDEV A.V. Nonlinearapproximation of characteristics of a fork–join queueingsystem with Pareto service as a model of parallel structureof data processing // Mathematics and Computers inSimulation. – 2023. – Vol. 214. – P. 409–428. – DOI:https://doi.org/10.1016/j.matcom.2023.07.029.
  7. GORBUNOVA A.V., LEBEDEV A.V. Copulas and quantilesin fork-join queueing Systems // Advances in Systems Scienceand Applications. – 2024. – Vol. 24, No. 1. –1–19.
  8. GUDENDORF G., SEGERS J. Extreme-Value Copulas //In: Copula theory and Its Application. – Springer, 2010. –P. 127–145.
  9. LEBEDEV A.V. On the Interrelation between DependenceCoefficients of Bivariate Extreme Value Copulas // MarkovProc. Relat. Fields. – 2019. – Vol. 25, No. 4. – P. 639–648.
  10. MCNEIL A.J., FREY R., EMBRECHTS P. Quantitative riskmanagement. – Princeton: Princeton University Press, 2005. –538 p.
  11. NELDER J.A., MEAD R. A simplex method for functionminimization // The Computer Journal. – 1965. – Vol. 7. –P. 308–313.
  12. NELSEN R.B. An introduction to copulas. – Springer Science &Business Media, 2007. – 272 p.
  13. NELSON R., TANTAWI A.N. Approximate analysis offork/join synchronization in parallel queues // IEEE Trans.Comput. – 1988. – Vol. 37, No. 6. – P. 739–743.
  14. NGUYEN M., ALESAWI S., LI N. et al. ForkTail: A black-box fork-join tail latency prediction model for user-facingdatacenter workloads // Proc. of the 27th Int. Symposium onHigh-Perform. Parallel Distrib. Comput.. – 2018. – P. 206–217.
  15. NGUYEN M., ALESAWI S., LI S. et al. A black-box fork-joinlatency prediction model for data-intensive applications // IEEETrans. on Parallel and Distributed Systems. – 2020. – Vol. 31,No. 9. – P. 1983–2000.
  16. OLIVEIRA D.C.M., LIU J., PACITTI E. Data-intensiveworkflow management: for clouds and data-intensive andscalable computing environments // Synthesis Lectures on DataManagement. – 2019. – Vol. 14, No. 4. – P. 1–179.
  17. QIU ZH., PEREZ J.F., HARRISON P.G. Beyond the meanin fork-join queues: Efficient approximation for response-timetails // Performance Evaluation. – 2015. – Vol. 91. – P. 99–116.
  18. SCHOL D., VLASIOU M., ZWART B. Large fork-joinqueues with nearly deterministic arrival and service times //Mathematics of Operations Research. – 2022. – Vol. 47, No. 2. –P. 1335–1364. – DOI: https://doi.org/10.1287/moor.2021.1171.
  19. THOMASIAN A. Analysis of fork/join and related queueingsystems // ACM Computing Surveys (CSUR). – 2014. – Vol. 47,No. 2. – P. 17:1–17:71.
  20. VARKI E., MERCHANT A., CHEN H. The M/M/1 fork-join queue with variable subtasks // Unpublished. – URL:https://www.cs.unh.edu/∼varki/publication/2002-nov-open.pdf(дата обращения: 02.09.2024).
  21. VARMA S., MAKOWSKI A.M. Interpolation approximationsfor symmetric fork-join queues // Performance Evaluation. –1994. – Vol. 20. – P. 245–265.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».