Analysemethoden für nicht-Markowsche Modelle

Eigenmittelfinanziertes Projekt


Details zum Projekt

Projektleiter/in:
Prof. Dr. Reinhard German

Projektbeteiligte:
Dr.-Ing. Peter Bazan

Beteiligte FAU-Organisationseinheiten:
Lehrstuhl für Informatik 7 (Rechnernetze und Kommunikationssysteme)

Projektstart: 01.11.2001
Projektende: 30.10.2004


Abstract (fachliche Beschreibung):

Traditionelle Ansätze zum Lösen nicht-Markowscher Modelle nutzen Phasentyperweiterungen, wenden das Verfahren der zusätzlichen Variablen an oder konstruieren eine eingebettete Markow-Kette. Alle drei Ansätze wurden auch im Zusammenhang mit Warteschlangennetzwerken und stochastischen Petri-Netzen untersucht. Der Ansatz der Phasentyperweiterung leidet unter der Vergrößerung des Zustandsraums, während die Methode der zusätzlichen Variablen und die der Konstruktion der eingebetteten Markow-Kette grundsätzlich erfordern, dass nicht-exponentiell zeitgesteuerte Aktivitäten nicht gleichzeitig auftreten können. Treten diese gleichzeitig auf, so hat dies mehrdimensionale Differentialgleichungssysteme zur Folge, die schwer zu lösen sind. Um diese Probleme zu vermeiden müssen effizientere Techniken zur Leistungsbewertung von Computernetzwerken, wie Web-Server oder Netzwerke von eingebetteten Systemen, entwickelt werden. In solchen Systemen können für Aktivitäten Zeitdauern mit großen Varianzen (Dateiübertragungen) sowie deterministische Zeitdauern (Sicherheitsaspekte) auftreten.

Wir haben zwei neue Ansätze entwickelt, um die Modelle zur Leistungsbewertung solcher Systeme näherungsweise auszuwerten zu können. Der erste Ansatz basiert auf dem Verfahren der zusätzlichen Variablen, der zweite auf den Phasentyperweiterungen. Derzeit verbessern wir diese Ansätze und es ist geplant, sie für die Lösung großer nicht-Markowscher Modelle kombinieren. In Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl 4 (Verteilte Systeme und Betriebssysteme) wurde das Werkzeug WinPEPSY für die Leistungsbewertung und Vorhersage mittels Warteschlangennetzwerken entwickelt. Es enthält bekannte Analyseverfahren für offene und geschlossene Produktform und nicht-Produktform Netze (Mittelwert Analyse, Jackson Methode, Dekompositionsmethode, Simulation) und auch die neuen zustandsraumbasierten Analyseverfahren wurden integriert. In einer Kooperation mit der Telekommunikationslabor, Kommunikation, Elektronik und Informationstechnik Abteilung der Nationalen Technischen Universität von Athen wurden Simulationsmodelle für eingebettete Netzwerkprozessoren entwickelt. Das Ziel ist es, die oben erwähnten Verfahren zu verbessern, so dass auch die Leistungsbewertung für solche großen Modelle möglich ist.


Publikationen

Bazan, P., & German, R. (2009). Approximate transient analysis of large stochastic models with WinPEPSY-QNS. Computer Networks, 53(8), 1289-1301. https://dx.doi.org/10.1016/j.comnet.2009.02.012
Bazan, P., Bolch, G., & German, R. (2006). WinPEPSY-QNS-Performance Evaluation and Prediction System for Queueing Networks. In Proc.13th GI/ITG Conference (pp. 465-468). Nürnberg, Germany, DE: Berlin: VDE Verlag GmbH.
Bazan, P., & German, R. (2005). Approximate Analysis of Stochastic Models by Self-Correcting Aggregation. In Second International Conference on the Quantitative Evaluation of Systems (QEST'05) (pp. 134-143). Torino, IT: Los Alamitos, CA, USA: IEEE Computer Society.
Bazan, P., & German, R. (2004). An Iterative Approximate Analysis Method for Non-Markovian Models Based on Supplementary Variables. In Peter Buchholz, Ralf Lehnert, Michal Pioro (Eds.), MMB & PGTS 2004 - 12th GI/ITG Conf. on Measuring, Modelling and Evaluation of Computer and Communication Systems (pp. 255-264). Dresden, DE: Berlin, Germany: VDE Verlag GmbH.
Bolch, G., & German, R. (2004). WinPEPSY-QNS Performance Evaluation and Prediction System for Queueing Networks. In 11th International Conference on Analytical and Stochastical Modelling Techniques and Applictions (pp. 110 -115). Magdeburg.

Zuletzt aktualisiert 2019-29-03 um 17:01