Сущность аналитических методов исследования ВС. Системы массового обслуживания (СМО) и вычислительные системы.

Классификация ВС по назначению

Классификация ВС по возможностям ОС

Методы исследования вычислительных систем

МОДУЛЬ 1

Лекция 2

Целью модуля является ознакомление с методами исследования и проектирования информационных вычислительных систем оперативной обработки запросов, базирующихся на теории массового обслуживания и языке системного моделирования GPSS/PC. Освоение материала закрепляется при выполнении пяти лабораторных работ, выполняемых в течение семестра.

§1.1 Классификация ВС по назначению, по возможностям ОС и методы исследования ВС

Система (от греческого systema – целое, составленное из частей соединение) – совокупность элементов, взаимодействующих друг с другом и образующих определенную целостность, единство, новые по отношению к отдельным элементам свойства.

Элемент системы – часть системы, имеющая определенное функциональное назначение.

Подсистема – сложный элемент системы, состоящий из более простых элементов.

Организация системы – внутренняя упорядоченность, согласованность во взаимодействии элементов системы.

Иерархическая структура системы – структура, в которой сложные элементы разнесены по разным уровням и внутренние связи между элементами организованны от вышестоящих к нижестоящим или наоборот.

Вычислительная система – совокупность одного или нескольких компьютеров или процессоров, программного обеспечения и периферийного оборудования, организованная для совместного выполнения информационно-вычислительных процессов.

Архитектура вычислительной системы – совокупность свойств и характеристик вычислительной системы, существенных для потребностей пользователя.

1. Многомашинная ВС – совокупность независимых ЭВМ, взаимодействующих на уровне обмена данными (каждая ЭВМ имеет свою независимую ОС);

2. Многопроцессорная ВС - система, состоящая из более чем одного процессора и общей ОС для всех процессоров. Традиционно на основе многопроцессорных ЭВМ создавались с использованием специально создаваемой элементной базы, средств обмена информацией между процессорами, архитектуры и ПО вычислительные системы высокой производительности (супер-ЭВМ), которые вбирали в себя все прогрессивное и новое, что достигнуто в других классах машин во временной период ее изготовления. Такие системы характеризуются наиболее высоким отношением производительности к потребляемой энергии.

3. Сетевая ВС – система, представляющая собой совокупность функционирующих групп ЭВМ с обменом информацией на основе средств связи (локальные ВС, глобальные ВС);

4. Кластерная ВС – вычислительная система, включающая совокупность работающих с общей ОС компьютеров, реализуемая на основе известных компонент элементной базы, средств (сетевых) обмена информацией и ПО. Кластерные ВС все более устойчиво занимают позиции наиболее высокопроизводительных вычислительных средств (супер-ЭВМ). Такие супер-ЭВМ по сравнению с упомянутыми выше традиционными (многопроцессорными) характеризуются сравнительно более низкой стоимостью, но существенно меньшим значением отношения производительности к потребляемой энергии.

1. Информационное обслуживание пользователей

1.1. Оперативная обработка данных: малый объем ввода/вывода данных и вычислений на одно взаимодействие с системой (на одну задачу); высокая интенсивность взаимодействия; требование уменьшения времени ответа.

Выделяется два режима работы системы:

1.1.а. запрос-ответ (время ответа – 5 сек. – 1 мин.);

1.1.б. диалоговый (время ответа 0,5 сек. – 5 сек.).

Пример: кассы ж/д, авиа, библиотеки, банки и т.п.

1.2. Пакетная обработка: большие объемы ввода/вывода данных и вычислений, низкая интенсивность взаимодействия; большое время на получение ответа.

Пример: решение научно-технических задач, прогнозы погоды, АСУ.

2. Обслуживание технических объектов и систем (использование вычислительных средств в технических системах (работа в реальном времени, автопилот, АТС, станки с программным управлением и т.п.)).

Методы исследования ВС:

а) аналитический; достоинства: простота (использование шаблонных реализаций); недостаток: наличие большого числа ограничений;

б) имитационное моделирование; достоинство: мало ограничений; недостаток: высокая трудоемкость в освоении средств системного моделирования и создании моделей;

в) натурный эксперимент.

Вычислительную систему можно рассматривать как совокупность устройств, процессами функционирования в которых являются процессы массового обслуживания, и для описания которых используются модели теории массового обслуживания.

Система массового обслуживания (СМО) - математическая модель, разработанная для описания многочисленных и широко распространённых сложных систем, назначением которых является обслуживание чего-то или кого-то. Это обслуживание выполняется многократно.

Примеры массового обслуживания: операторы в сети ЭВМ, работа касс продажи билетов, информационно-поисковые системы и т.п.

В системах массового обслуживания оперируют с обслуживанием большого количества (потоков) входных заявок, запросов, вызовов и т.п. Поступившие требования обслуживаются устройством или человеком. Средства, которые используются для обслуживания, принято называть прибором или каналом.

В СМО последовательность входных требований принято рассматривать как однородный поток, в котором требования отличаются только моментом поступления.

Понятие, тесно связанное с СМО – требование, заявка, запрос, вызов.

Типовой является ситуация, когда необходимо обслужить большое количество требований. Технические средства, используемые для обслуживания, называют приборами.

При использовании теории СМО наиболее важны и имеют наиболее широкое использование входные потоки со следующими свойствами:

а) стационарность (поток называется стационарным, если вероятность поступления определённого количества требований в течение некоторого промежутка времени не зависит от начальной точки этого промежутка и определяется только его длиной; например, нельзя считать стационарным поток телефонных вызовов на АТС в течение суток – интенсивность потока с утра до вечера и ночью существенно различается);

б) отсутствие последействия (последействие отсутствует, если вероятность поступления требований после произвольного момента времени не зависит от тех требований, которые предшествуют данному, то есть отсутствует зависимость вероятностных характеристик от самих событий);

в) ординарность (ординарными называются такие потоки, для которых невозможно одновременное появление двух и более событий).

Потоки, которые характеризуются одновременно всеми тремя указанными свойствами, называют простейшими.

Пример: Примером простейшего потока является пуассоновский поток:

На практике не существует чистых простейших потоков, однако известно, что чем больше по количеству поступает на вход системы различных отличающихся по своим характеристикам потоков, тем ближе характеристики суммарного потока соответствуют простейшему потоку.

С помощью простейшего потока можно описать многие сложные реальные процессы. Это связано с тем, что реальный поток состоит из суммы большого числа взаимонезависимых стационарных ординарных потоков, обладающих произвольным последействием; такой поток можно считать близким к простешему. Считается, что точность моделирования 15-20% является достаточно высокой.

Можно выделить следующие этапы процесса обслуживания поступающих требований в СМО:

1. Выбор свободного прибора обслуживания.

2. Задание времени обслуживания.

3. Образование очереди.

4. Назначение очередного требования из очереди.

Модель вычислительной системы будем рассматривать как совокупность отдельных устройств, каждое из которых может быть представлено в виде одроканальной или многоканальной СМО. В виде многоканальной СМО может представляться группа параллельно функционирующих однотипных приборов.

Рис. 1.1

На рис. 1.1 О - очередь; П - прибор; l - количество требований в секунду; n - длительность обслуживания (задержка, вносимая прибором).

В качестве устройств может выступать процессор с оперативной памятью; каналы, обслуживающие быстродействующие или медленнодействующие устройства; магнитные диски (МД); магнитные ленты (МЛ); модемы и т.д.