| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 1 / 1
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
Metoda planiranja in optimiranja kapacitet dinamičnih strežnih sistemov
Saša Klampfer, 2012, dissertation

Abstract: V doktorski disertaciji predstavljamo reševanje problema načrtovanja in planiranja strežnih kapacitet dinamičnih strežnih sistemov s stohastičnimi izbruhi. Skladno z reševanjem omenjenega problema rešujemo tudi problem dinamične rezervacije in redukcije telekomunikacijskih linij. Primarni cilj raziskovalnega dela se navezuje na iskanje optimalnega števila vhodnih telekomunikacijskih linij v Margento strežni sistem mobilnega plačevanja ob minimizaciji števila zavrnjenih transakcijskih zahtev v obdobjih koničnega stohastičnega obremenjevanja. Z iskanjem optimalne rešitve za specifičen scenarij rešujemo še problematiko točne napovedi nabave strojne opreme ter problematiko ekonomsko učinkovitega planiranja. Izhodišče za izpeljavo podmodelov in glavnega modela Margento strežnega sistema nam predstavljajo realni rezultati, ki opisujejo obnašanje v pravem sistemu. Razvita metoda temelji na teoriji funkcij porazdelitev, ki jih kot temeljni matematični element uporabljamo v simulacijskem modelu. V navezi z vključeno optimizacijsko funkcijo, ki deluje v režimu spreminjanja parametra strežnih kapacitet in z ozirom na postavljen prag nam razviti model in optimizacija tvorita predlagano metodo planiranja strežnih kapacitet, katere osnova sta simulacija/emulacija ter matematične funkcije porazdelitev. Z optimizacijo hkrati minimiziramo stroške načrtovanja in dimenzioniranja procesnega centra, strežnega sistema, saj najem vsake vhodne povezave predstavlja dodaten strošek, kot predstavlja dodaten strošek tudi vsaka neizkoriščena telekomunikacijska povezava do strežnega sistema. Razlog za razvoj lastne metode načrtovanja strežnih kapacitet gre iskati v specifičnosti obstoječih rešitev (analitično reševanje, linearne napovedi ipd.), kjer slednje postanejo prekompleksne v primeru stohastičnih obremenitev, velike dinamike pri spremembah obremenitev strežnega sistema, ki jih v regulacijski tehniki pojmujemo kot nihanja v sistemu itd. S predlagano in kasneje predstavljeno metodo smo pokazali še njeno univerzalno uporabnost na področjih procesov in sistemov katerih dogajanje lahko opišemo z uporabo enakih funkcij porazdelitev, kot jih uporabljamo v primeru Margento strežnega sistema. Validacijo metode smo izvedli skladno z realnimi podatki iz realnega sistema, kjer smo število potrebnih telekomunikacijskih povezav dobljenih na osnovi metode primerjali s številom maksimalno hkrati izrabljenih povezav v realnem sistemu (logi). V praksi se lahko pojavita tudi oba robna scenarija, in sicer premalo, oziroma preveč povezav, ki sta nezaželena tako za uporabnike kot tudi za ponudnika določene storitve. S predlagano metodo in lastnim razvitim orodjem (simulatorjem), ki nam predstavlja zgolj pripomoček za analizo različnih scenarijev, želimo dvigniti nivo in kvaliteto storitev ter hkrati iz ekonomskega stališča reducirati in optimirati stroške investicij v nadgradnjo strojne opreme kot tudi najema vhodnih telekomunikacijskih povezav. Optimalno rešitev lahko najdemo z ročnim spreminjanjem parametra strežnih kapacitet (zamudno), oziroma avtomatično, s pomočjo metode avtomatizacije simulacijskih tekov ter avtomatičnega spreminjanja količine strežnih kapacitet. V primeru avtomatičnega iskanja optimuma, razviti simulator, kot orodje in pripomoček, sam generira število simulacijskih tekov in v vsakem izmed njih prilagaja strežno kapaciteto, dokler ne najde ponovljive rešitve v skladu s postavljenim pragom (še sprejemljiv nivo zavrnjenih klicev, transakcij oz. z obzirom na maksimalno še dovoljeno čakalno dobo v čakalni vrsti). V disertaciji podrobno predstavljamo tudi ključne segmente, ki sestavljajo strežni sistem (normalni oz. lažni klic, statistična Gaussova krivulja porazdelitve klicev, mehanizmi sprejemanja in zavračanja klicev, transakcij, upravljanje s kapaciteto vhodnih povezav, naključno proženje klicev itd.) in so hkrati podmodeli predlagane metode. Neposredno primerjavo, s katero pokažemo veljavnost teze na področju planiranja in reševanja že omenjene problema
Keywords: planiranje kapacitet, stohastika, naključnost, simulacija, emulacija, metoda, modeliranje, statistični model, klicalec, transakcija, porazdelitev klicev, strežni sistem, obremenjevanje, normalna porazdelitev, optimizacija, redukcija.
Published: 23.05.2012; Views: 1624; Downloads: 133
.pdf Full text (5,41 MB)

Search done in 0.03 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica