Квантили распределения времени отклика в fork-join системах с распределением парето времени обслуживания
Аннотация
В статье исследуется система с разделением и параллельным обслуживанием заявок, называемая также fork-join системой массового обслуживания, с Парето-распределением времени обслуживания и различными вариантами распределений промежутков между поступлениями заявок для входящего потока, а именно, распределением Эрланга, показательным распределением, а также гиперэкспоненциальным распределением (смесью двух показательных). Предлагается новый подход к оценке квантилей распределения времени пребывания заявки в fork-join системе. Определение данной характеристики является не менее важной задачей, чем более традиционная оценка математического ожидания и, соответственно, моментов более высокого порядка времени отклика системы, поскольку дает более широкое преставление о необходимом количестве ресурсов для обслуживания требований, поступающих в систему, математической моделью которой является система с разделением и параллельным обслуживанием. В частности, с помощью fork-join структур моделируются процессы функционирования систем с использованием распределенных или параллельных вычислений либо систем, использующих разделение исходной задачи на части с целью оптимизации рабочих процессов. Подход основывается на аппроксимации распределения времени отклика системы распределением Фреше, параметры которого определяются статистически с помощью метода моментов. Алгоритм нахождения оценок квантилей также включает в себя имитационное моделирование и метод оптимизации, который позволяет значительно снизить погрешность аппроксимации исходных формул. Численный эксперимент показал хорошее качество приближения для квантилей времени отклика высоких уровней, средняя относительная погрешность аппроксимации при этом во всех трех случаях не превышает 2 %, а максимальная — 5 %.
Скачивания
Литература
2. Thomasian A. (2014) Analysis of fork/join and related queueing systems. ACM Computing Surveys (CSUR). 47:2. P. 17:1–17:71. DOI
3. Borovkov A. A. (1984) Matematicheskaya statistika. Otsenka parametrov, proverka gipotez [Math statistics. Evaluation of parameters. Hypotheses testing]. Moscow : Nauka. 472 p. (In Russian) Borovkov A. A. (1998) Mathematical Statistics. New York: Gordon & Breach,. 570 p.
4. Feller W. (1967) An Introduction to Prob-ability Theory and its Applications. Vol. I. John Wiley & Sons, Inc. 509 p.
5. Oliveira D. C. M., Liu J. and Pacitt E. (2019) Data-intensive workflow management: For clouds and data-intensive and scalable computing environments. Morgan & Claypool Publishers. 161 p.
6. Qiu Z. [et al.] (2015) Beyond the mean in fork-join queues: Efficient approximation for response-time tails. Performance Evaluation. 91. P. 99–116. DOI
7. Nguyen M. [et al.] (2018) ForkTail: A blackbox fork-join tail latency prediction model for user-facing data-center workloads. In Proc. 27th Int. Symp. High-Perform. Parallel Distrib. Comput. Tempe, AZ, USA. P. 206–217.
8. Nguyen M. [et al.] (2020) A Black-Box Fork-Join Latency Prediction Model for Data-Intensive Applications. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems. 31:9. P. 1983-2000.
9. Gorbunova A. V. and Lebedev A. V. (2024) Copulas and Quantiles in Fork-Join Queueing Systems. Advances in Systems Science and Applications. 24:1. P. 1–19.
10. Gorbunova A. V. and Lebedev A. V. (2024) O novom podhode k ocenke kvantilej vremeni otklika sistemy s razdeleniem i parallel’nym obsluzhivaniem zayavok [On a new approach to estimating response time quantiles of a fork-join queueing system]. Large-scale Systems Control. 108. P. 6–24 (In Russian)
11. David H. A. and Nagaraja H. N. (2003) Order Statistics. New York : John Wiley & Sons, Inc. 2003. 482 p.
12. Leadbetter M. R., Lindgren G. and Rootzen H. (1983) Extremes and Related Properties of Random Sequences and Processes. Springer-Verlag New York Inc. 336 p.
13. Embrechts P., Kluppelberg C. and Mikosch T. (1997) Modelling Extremal Events for Insurance and Finance. Springer-Verlag Berlin Heidel-berg. 648 p.
14. Nelsen R. (2006) An introduction to copulas. Berlin, Germany: Springer. 286 p.
15. Gudendorf G. and Segers J. (2010) In book: Copula theory and Its Application. Springer. P. 127–145.
16. Gorbunova A. V. and Lebedev A. V. (2023) Nonlinear approximation of characteristics of a fork–join queueing system with Pareto service as a model of parallel structure of data processing. Mathematics and Computers in Simulation. 214. P. 409–428.
17. Gorbunova A.V. and Lebedev A. V. (2022) Response Time Estimate for a Fork-Join System with Pareto Distributed Service Time as a Model of a Cloud Computing System Using Neural Networks. Communications in Computer and Information Science. 1552. P. 318–332.
18. Raaijmakers Y., Borst S. and Boxma O. (2023) Fork-join and redundancy systems with heavy-tailed job sizes. Queueing Systems. 103. P. 131–159.
- Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).