Обзор систем параллельной обработки заявок. Часть II

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Данная работа является продолжением обзора методов исследования системы массовогообслуживания вида «fork-join» (в западной классификации) или системы с расщеплениемзапросов. Интерес к рассматриваемой системе объясняется широким спектром задач, которые могут быть решены с её помощью, поскольку фактически речь идёт о параллельнойобработке данных и их приложениях. К примеру, это может касаться анализа работы дисковых массивов, облачных вычислений, высокопроизводительных сервисов и даже процессакомплектации заказов на складе. Если в первой части обзора были описаны особенностипостроения данной модели и родственных ей систем, а также приведено подробное описание подхода к получению точного выражения среднего времени отклика в случае двухприборов и представлено несколько методов приближенного анализа данной характеристики в случае, когда число приборов больше двух, то во второй части обзора представленоописание других существующих методов аппроксимации среднего времени отклика. В частности, к рассматриваемым подходам приближенного анализа времени отклика относятся:матрично-геометрический метод, анализ с помощью порядковых статистик для различныхтипов распределения времени пребывания подзапросов.

Об авторах

А В Горбунова

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: gorbunova_av@rudn.university

Горбунова Анастасия Владимировна - кандидат физико математических наук, ассистент кафедры прикладной информатики и теории вероятностей РУДН

ул. Миклухо-Маклая, д. 6, Москва, Россия, 117198

И С Зарядов

Российский университет дружбы народов; Институт проблем информатики Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН

Email: zaryadov_is@rudn.university

Зарядов Иван Сергеевич - кандидат физико математических наук, доцент кафедры прикладной информатики и теории вероятностей РУДН, старший научный сотрудник ИПИ ФИЦ ИУ РАН

ул. Миклухо-Маклая, д. 6, Москва, Россия, 117198; ул. Вавилова, д. 44, кор. 2, Москва, Россия, 119333

К Е Самуйлов

Российский университет дружбы народов

Email: samuylov_ke@rudn.university

Самуйлов Константин Евгеньевич - профессор, доктор технических наук, заведующий кафедрой прикладной информатики и теории вероятностей РУДН

ул. Миклухо-Маклая, д. 6, Москва, Россия, 117198

Список литературы

  1. A. V. Gorbunova, I. S. Zaryadov, K. E. Samouylov, E. S. Sopin, A Survey on Queuing Systems with Parallel Serving of Customers, RUDN Journal of Mathematics, Information Sciences and Physics 25 (4) (2017) 350–362, in Russian.
  2. I. Tsimashenka, W. J. Knottenbelt, Reduction of Subtask Dispersion in Fork-Join Systems, in: Computer Performance Engineering, Springer Berlin Heidelberg, 2013, pp. 325–336.
  3. G. P. Basharin, Lectures on the Mathematical Theory of Teletraffic, PFUR, Moscow, 2009, in Russian.
  4. P. P. Bocharov, A. V. Pechinkin, Queueing Theory, PFUR, Moscow, 1995, in Russian.
  5. P. Bocharov, C. D’Apice, A. Pechinkin, S. Salerno, Queueing theory, Brill Academic Publishers, 2004.
  6. E. V. Mokrov, K. E. Samouylov, Modeling of Cloud Computing as a Queuing System with Batch Arrivals, T-Comm — Telecommunications and transport 11 (7) (2013) 139–141, in Russian.
  7. E. V. Mokrov, A. V. Chukarin, Performance Analysis of Cloud Computing System with Live Migration, T-Comm — Telecommunications and transport 8 (8) (2014) 64–67, in Russian.
  8. S. Balsamo, I. Mura, Approximate Response Time Distribution in Fork and Join Systems, SIGMETRICS Performance Evaluation Review 23 (1) (1995) 305–306.
  9. S. Balsamo, I. Mura, On Queue Length Moments in Fork and Join Queuing Networks with General Service Times, Computer Performance Evaluation Modelling Techniques and Tools. LNCS 1245 (1997) 218–231.
  10. S. Balsamo, L. Donatiello, N. M. Van Dijk, Bound Performance Models of Heterogeneous Parallel Processing Systems, IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems 9 (10) (1998) 1041—-1056.
  11. H. G. Perros, On the

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).