PERFORMANTA SISTEMELOR DE CALCUL •Performan ța unui sistem de calcul poate fi definită ca fiind cantitatea de activitate utilă realizată de un sistem… [628276]

PERFORMANTA SISTEMELOR DE CALCUL

•Performan ța unui sistem de calcul poate fi definită
ca fiind cantitatea de activitate utilă realizată de un
sistem de calcul raportată la timpul și resursele
implicate .

•Măsurarea și evaluarea performan țelor unui sistem
de calcul, are drept țintă să asigure producerea de
servicii de procesare de date cu minim de: efort,
costuri și pierderi , folosind în acest scop monitoare
hardware și software, simulare, benchmarking [McGraw -Hill
Dictionary of Scientific & Technical Terms, 6E, Copyright © 2003 by The McGraw -Hill Companies, Inc.]

Performanța reprezintă criteriul cheie în proiectarea, producerea și
utilizarea sistemelor de calcul .

Scopul este acela de a obține cea mai înaltă performanță la un preț de cost
cât mai scăzut . Tendinț a a fost generată de continua evoluție a sistemelor
de înaltă performanță și cost mai redus .

Pe măsură ce domeniul proiectării calculatoarelor se maturizează, industria
de calculatoare devine mai competitivă și devine tot mai necesară
asigurarea echilibrului performanță/cost în producerea variantei alese .

Alegerea unor tehnici de performanță, metrici și încărcări
de lucru ale unui sistem adecvate, va permite realizarea
unei analize de performanță corecte, aceasta însemnând :

Realizarea corectă a măsurătorilor de performanță ;

Utilizarea tehnicilor statistice adecvate pentru a compara
diverse alternative ;

Măsurătorile de proiectare și experimentele de simulare
care să ofere cantitate maximă de informație, cu efort
minim ;

Pașii comuni în evaluare sunt următorii:

•Stabilirea scopului și definirea sistemului ;
•Stabilirea serviciilor și a rezultatelor ;
•Selectarea metricilor ;
•Lista de parametri ;
•Selectarea factorilor de studiat ;
•Alegerea tehnicii de evaluare ;
•Alegerea încărcării de lucru ;
•Experimente de proiectare ;
•Analiza și interpretarea datelor ;
•Prezentarea rezultatelor .

Tehnicile de evaluare a performanțelor pot fi clasificate în două arii
principale, numite măsurare și respectiv, modelare .
Tehnica de măsurare dispune de trei direcții :
• măsurări – se realizează pe sisteme reale, în condiții de operare reale,
oferind astfel valori foarte exacte cu privire la sistemele aflate în studiu și de
asemenea, cu privire la încărcarea lor.
• benchmarking – când este necesară compararea performanțelor diferitor
sisteme, este necesară măsurarea pe diferite mașini, având aceeași încărcare .
Performanța este măsurată direct pe sistemele de calcul aflate în studiu .
• crearea de prototipuri – când studiul de performanță se efectuează pentru
sisteme care încă nu sunt disponibile, este necesar fie să se construiască
prototipuri, fie să se utilizeze modele . Prototipurile sunt aproximări ale
sistemelor reale (construite fie hardware , fie software – caz în care se numesc
emulatoare) .

Modelarea

Modelul oricărui sistem de calcul, constă în general din două
părți : descrierea arhitecturii și definirea încărcării pentru care
trebuie obținute predicțiile de performanță . Elemente
importante în dezvoltarea modelului : alegerea nivelului de
abstractizare utilizat pentru descrierea sistemului, selectarea
caracteristicilor care trebuiesc incluse în model, asignarea de
valori numerice parametrilor modelului și definirea indicilor
de performanță adecvați . Alegerea caracteristicilor sistemului
importantă în modelare, fiindcă trebuie să asigure o descriere
adecvată, fără a introduce complexitate inutilă .
Modelele pot fi împărțite în două clase :
modele de simulare Modelele de simulare sunt programe în care
comportamentul sistemului și încărcarea sunt descrise prin
utilizarea unor algoritmi corespunzători . În general, în
construirea acestor modele sunt implicate limbaje speciale de
nivel înalt, ale căror indici de performanță sunt obținuți prin
monitorizarea execuției programelor .
modele analitice – descriu operațiile și încărcarea sistemului în
termeni matematici . Estimările de performanță sunt obținute
prin soluția analitică sau numerică a modelului matematic .

Metrici (măsuri) de performanță
Timpul de răspuns – intervalul între cererea
utilizatorului și răspunsul sistemului
Defini ții ale timpului de răspuns :
Intervalul dintre sfârșitul emiterii unei cereri și începutul
răspunsului corespunzător din partea sistemului ș
Intervalul între sfârșitul emiterii cererii și finalul răspunsului
corespunzător din partea sistemului .
Timp de reacție – durata dintre emiterea unei cereri și
începerea execuției sale de către sistem .
Debitul – rata la care sistemul poate servi cererile
(cereri/secundă,instrucțiuni/secundă,MFLOPS,
pachete/secundă, tranzacții/secundă) .
 Capacitatea nominală a sistemului – debitul maxim
care se poate atinge în condiții de încărcare ideală .
Debitul maxim care poate fi atins fără a se depăși un
timp de răspuns prestabilit, se numește capacitate
utilizabilă a sistemului (În cazul rețelelor de calculatoare
se numește lățime de bandă (bandwidth) și este
exprimată de regulă în bps) .

Metrici de performanță – continuare
Eficiența – raportul dintre debitul maxim care se poate obține
(capacitate utilizabilă) și capacitatea nominală .
Utilizarea unei resurse – măsurată în fracțiuni de timp în care
resursa este ocupată cu deservirea unei cereri .
Fiabilitatea unui sistem – măsurată de probabilitatea erorilor sau,
durata medie dintre erori (secunde fără erori) .
Disponibilitatea – fracțiunea de timp în care sistemul este disponibil
pentru deservirea cererilor utilizatorilor .

Clasificarea metricilor în funcție de utilitate :

Higher is Better (HB) – sunt preferate valori mai mari pentru
metrici (debitul de ex)
Lower is Better (LB) – sunt preferate valori mai mici (de ex :
timpul de răspuns)
Nominal is Better (NB) – sunt nedorite atât valorile mici cât și cele
mari și sunt preferate valorile de mijloc ( utilizarea de ex.)

Criterii pentru alegerea unei tehnici de evaluare
Criteriu Modelare analitică Simulare Măsurare
Stadiu Oricare Oricare Prototip
Timpul necesar Mic Mediu Variabil
Unelte le utilizate Analiză Limbaj calculator Instrumentare
Acuratețe Mică Moderată Variabilă
Evaluare avantaje Ușoară Moderată Dificilă
Costul Redus Mediu Înalt
Vandabilitate Redusă Medie Înaltă

Alegerea măsurilor de performanță
Pentru fiecare studiu de performanță, trebuie ales un set de criterii sau măsuri
(metrici) de performanță . In acest scop, trebuie cuno scută lista de servicii
oferite de sistem . Pentru fiecare cerere de serviciu, există mai multe rezultate .
Sistemul poate încheia serviciul : corect, incorect sau să-l refuze . Măsurile
asociate : serviciu reușit, eroare și indisponibilitate, se mai numesc și măsuri
de: viteză, fiabilitate și disponibilitate . Pentru fiecare serviciu oferit de sistem,
trebuie să existe un număr de măsuri pentru fiecare dintre cele trei categorii .
Măsuri :
•individuale – reflectă utilitatea fiecărui user.
•globale – reflectă utilitatea întregului sistem .
Utilizarea resurselor, fiabilitatea și disponibilitatea sunt măsuri globale, iar
timpul de răspuns și debitul pot fi măsurate atât individual cât si global .

Tipuri de încărcări de lucru

Încărcarea de lucru reprezintă calea de a testa/stresa sistemele
de analizat . Încărcare de lucru de test este orice încărcare de
lucru utilizată în studii de performanță . Poate fi reală sau
sintetică .
•Încărcarea de lucru reală – observată într-un sistem utilizat
pentru operații normale . Nu este repetabilă și în consecință, nu
poate fi folosită ca încărcare de test.
•Încărcarea de lucru sintetică, are caracteristicile similare celei
reale și poate fi aplicată în mod repetat , într-o manieră
controlată, fiind dezvoltată și utilizată pentru studii . Motive
pentru utilizare :
-este o reprezentare sau model a celei reale ;
-nu necesită fișiere de date reale care pot avea dimensiuni mari și pot
conține date sensibile ;
-încărcarea de lucru poate fi modificată ușor, fără a afecta operarea ;
poate fi ușor portată spre sisteme diferite datorită dimensiunilor sale
reduse și
-poate avea facilitățile de măsurare incluse .

În timp , pentru compararea sistemelor au fost folosite
încărcările de lucru de test:

•Instrucțiuni de adunare ;
•Instrucțiuni mixte ;
•Nuclee (kernels) ;
•Programe sintetice ;
•Benchmark -uri pentru aplicații .

Instrucțiunile de adunare
Inițial, procesoarele erau cele mai costisitoare și utilizate
componente ale unui sistem de calcul .
Performanța unui sistem – sinonimă cu performanța
procesorului .
Numărul de instrucțiuni redus . Instrucțiunea de adunare
fiind cea mai folosită, calculatorul cu opera ția de adunare
cea mai rapidă, era cel mai performant .

Singura măsură de performanță – durata adunării .

Mixuri de instrucțiuni – programe care reflectă frecvența relativă
de utilizare a instrucțiunilor procesorului
Mixul de instrucțiuni Gibson

Load and Store 31.2%
Adunare și scădere în virgulă fixă 6.1%
Comparații 3.8%
Salturi 16.6%
Adunări și scăderi în virgulă mobilă 6.9%
Înmulțire în virgulă mobilă 3.8%
Împărțiri în virgulă mobilă 1.5%
Înmulțire în virgulă fixă 0.6%
Împărțiri în virgulă fixă 0.2%
Deplasări (shifting) 4.4%
ȘI, SAU logic 1.6%
Instrucțiuni care nu folosesc registre 5.3%
Indexare 18.0%
• Total: 100%

Kernele

Duratele instrucțiunilor deveni nd foarte variabile , s-au
luat în considerare seturil e de instrucțiuni care constituie
funcți i de nivel mai înalt, adică servicii asigurate de
procesor . Au fost studiate aceste seturi pentru ca cea mai
frecventă funcție să fie utilizată ca încărcare de lucru . O
astfel de funcție se numește kernel .

Programele sintetice

Kernelele de procesare nu folosesc serviciile sistemului de
operare sau dispozit ivele de I/O.
Operațiile de I/O – parte importantă a încărcărilor de lucru
reale . Inițial, pentru a măsura performanța I/O, au fost
dezvolt ate bucle simple de exercițiu, care fac un număr
specific de încercări de apeluri de serviciu sau cereri de
I/O.
Se determin ă timpul mediu CPU și cel consumat pentru
fiecare apel de serviciu .

Alegerea încărcării de lucru
Considerente în selecția încărcării de lucru :

Servicii
Cea mai simplă cale în alegerea unei încărcări de lucru este aceea de a
privi sistemul ca pe un furnizor de servicii .
Sistem în testare – sistemul cu privire la care se dorește realizarea
analizei de performanță (System Under Test – SUT),
Componenta SUT care prezintă interes în evaluare – component a în
studiu (Component Under Study – CUS) .
Încărcarea de lucru specifică seria de cereri (timpi inter -sosiri,
dimensiuni, etc) pe care sistemul trebuie să le trateze .

•Nivelul de detaliere
•Pasul următor este acela de a alege nivelul de detaliere în
înregistrarea (și reproducerea) cererilor de servicii . Descrierea
încărcării de lucru poate fi ori de lungimea unei înregistrări cu marcă
de timp (trace) a tuturor cererilor sau, de lungimea unei cereri uzuale .
Posibilitățile în acest sens se pot grupa :
•Cererea cu frecvența cea mai mare ;
•Frecvența tipurilor de cereri ;
•Secvența de cereri cu marcă de timp ;
•Cerința medie de resurse ;
•Distribuția de cereri de resurse .

Reprezentativitate
O încărcare de lucru de test trebuie să fie reprezentativă pentru o
aplicație reală .
Incărcarea de lucru de test și aplicația reală trebuie să fie similare din
următoarele puncte de vedere :
Rata sosirii cererilor corespunzătoare încărcării de lucru de test –
aceeași sau proporțională cu cea a aplicației .
Necesarul de resurse – același sau proporțional celui aparținând
aplicației .
Profilul utilizării resurselor este legat de secvența și volumul de resurse
utilizate într-o aplicație . Într-un mediu multiprogramat este
important ca încărcările de lucru de test să aibă un profil al utilizării
resurselor similar cu cel al aplicațiilor .

Oportunitatea (timeliness)
Încărcările de lucru trebui e să urmărească tiparul de utilizare a sistemului
într-o manieră oportună (timely).
Alte considerente :
Nivelul încărcării – încărcare a de lucru poate utiliza un sistem la întreaga
capacitate (în cel mai bun caz), sub capacitate (caz nedorit) sau la nivelul de
încărcare dat de încărcarea de lucru reală (caz tipic).
Impactul componentelor externe – pot să aibă un impact semnificativ asupra
performanțelor acestuia. Durata de rulare a unui program sintetic poate
depinde puternic de performanța dispozitivelor de I/O
Repetabilitatea – încărcarea de lucru trebuie stabilită de așa manieră încât să
fie posibilă reproducerea ei fără variații prea mari.

Se utilizează următoarele tehnici pentru caracterizarea încărcării de lucru :

1.Media aritmetică ;
2.Specificarea dispersiei ;
3.Histrograme cu un singur parametru ;
4.Histograme cu parametri multipli ;
5.Analiza componentei principale ;
6.Modele Markov ;
7.Tehnici de clustering .

1.Media aritmetică

Cea mai simplă metodă de a caracteriza un parametru de încărcare de lucru
este de a prezenta un singur număr care însumează valorile parametrilor
observați


n
iixnx
11

2. Specificarea dispersiei

Variabilitatea este specificată prin varianță , notată cu s2 și se calculează

3. Abaterea standard
Abaterea standard s, care este rădăcina pătrată a varianței, este deseori mai
utilă deoarece este exprimată în aceeași unitate de măsură cu media
aritmetică. Raportul între abaterea standard și media aritmetică este numit
coeficient de variabilitate .

n
iixxns
12 2) (11

4. Histograme cu un singur parametru
Histogramele prezintă frecvențele relative ale diferitor valori ale unui
parametru . Pentru parametri cu valori continui, aceasta necesită împărțirea
rangului parametrului în mai multe subranguri numite celule care numără
observațiile care cad în fiecare celulă .

Histograma cu un singur
parametru a timpului UC
timp UCFrecventa

5 Analiza de componentă principală
O tehnică utilizată mai frecvent este aceea de a clasifica componentele
de încărcare de lucru după suma ponderată a valorilor parametrilor
lor. Folosind aj ca pondere pentru cel de-al j-lea parametru xj, suma
ponderată va fi:

6. Modele Markov
Uneori este important să avem nu doar numărul de cereri de serviciu ci
și ordinea lor. Următoarea cerere este determinată în general de
ultimele câteva . Cererile urmează un model Mark ov dacă se
presupune că următoarea cerere depinde doar de precedenta .


n
jjjxa y
1

7. Clustering
Pentru a caracteriza datele încărcării de lucru
măsurate utilizând gruparea, trebuie urmați pașii:
1.Se ia un eșantion, respectiv un subset al componentelor încărcării
de lucru ;
2.Se selectează parametri încărcării de lucru ;
3.Dacă este necesar, se transformă parametrii ;
4.Se înlătură elementele care nu se încadrează în clustere (outliers) ;
5.Se scalează toate observațiile ;
6.Se alege o măsură de distanță ;
7.Se realizează gruparea ;
8.Se interpretează rezultatele ;
9.Se schimbă parametrii sau numărul de clustere și se repetă pașii
3-7;
10.Se aleg componentele reprezentative ale fiecărui cluster.

Tehnicile de scalare sunt:
•Normalizare la medie zero și varianță unitară: , pentru
valorile xik măsurate ale celui de -al k-lea paramteru. Valoarea x'ik este
valoarea scalată corespunzătoare .
•Ponderi: x'ik =wkxik , ponderea wk , este invers proporțională cu
abaterea standard a valorilor parametrul ui.
•Normalizarea rangului (range). Domeniul este schimbat din [xmin,k ,
xmax,k] în [0,1]. Formula de scalare este:

•Problema se pune în acest caz, pentru valorile extreme care pot
inflluența drastic minimul și maximul și, logic , rezultatul clustering.
Acest dezavantaj este redus prin folosirea valorilor procentuale în
locul celor minime și maxime :
•Normalizarea procentuală : Datele sunt scalate astfel încât 95 din valori sunt
cuprinse între 0 și 1 :

kk ik
iksx xx'
k kk ik
ikx xx xx
min, max,min, '

k kk ik
ikx xx xx
,5.2 ,5.97,5.2 '


Metrica de distanță
Analiza de clustering constă în principal din maparea fiecărei
componente într-un spațiu n-dimensional și identificarea
componentelor care sunt apropiate unele de altele. n este numărul de
parametri . Apropierea dintre două componente este măsurată prin
definirea unei măsuri de distanță . Se folosesc trei metode :
•Distanța euclidiană ;
•Distanța euclidiană ponderată ;
•Distanța Chi-pătrat .
Tehnic i de clustering
Scopul de bază al acestei tehnici este de a partiționa componentele în
grupuri astfel încât membrii unui grup să fie cât mai asemănători iar
diferența între membri ai unor grupuri diferite să fie cât mai mare .
Statistic, varianța intragrup trebuie să fie foarte mică iar cea
intergrup, cât mai mare posibil
Varianța totală = varianța intragrup + varianța intergrup

Tehnicile de clustering pot fi grupate în două clase: ierarhice și neierarhice.

În abordarea neierarhică , se începe cu un set arbitrar de k clustere și membrii
acestora sunt mutați până varianța intragrup devine minimă.
Două abordări ierarhice : aglomerative și divizive. În cazul primei clase, fiind
date n componente, se pornește de la n clustere. Apoi, se contopesc clusterele
învecinate, până se obține numărul dorit. În cea de -a doua, se pornește de la
un cluster cu n componente care s e împarte succesiv în două, trei, etc până se
atinge numărul de clustere dorit.

Bibliografie
•Raj Jain – The Art of Computer Systems Performance
Analysis, John Wiley & Sons, Inc. 1991