Questa pagina presenta il programma dettagliato del corso e i link per
accedere al materiale di approfondimento.
Introduzione
Impianti e servizi. Esempi. Total Cost of Ownership (TCO).
Qualità del servizio: dependability, usability, performance.
Disponibilità, affidabilità, sicurezza.
Service Level Agreement: caratteristiche ed esempi.
Attività di valutazione delle prestazioni e di
capacity planning: motivazioni e fasi. Criticità:
bottleneck. Modelli del carico e modelli del sistema.
Materiale di approfondimento
Misure
Monitoring: motivazioni e processo. Perchè, cosa, dove e come
misurare. Strumenti di misura attivi e passivi. Intrusività e
overhead. Esempi.
Materiale di approfondimento
Minacce informatiche (Slide).
Carico di lavoro
Carico di lavoro: definizioni. Tipi di carico, livelli di dettaglio,
parametri. Parametri quantitativi e qualitativi, misurati e derivati.
Approccio metodologico. Analisi esplorativa: statistiche di base,
distribuzioni di frequenza, percentili, scatter plot e correlazioni.
Analisi di log di server Web.
Proprietà statiche e dinamiche del carico di lavoro.
Scaling dei parametri. Tecniche statistiche: clustering. Algoritmi
gerarchici agglomerativi: dendrogramma. Algoritmi gerarchici: k-means.
Analisi delle componenti principali. Analisi delle corrispondenze.
Metodi di regressione lineare e non lineare.
Esempi di studi che richiedono una dettagliata conoscenza
dell'intensità del carico di lavoro.
Materiale di approfondimento
Capitolo 3 Lazowska et al.
Metriche e leggi fondamentali: quantità misurate e
quantità derivate. Frequenza di
arrivo, throughput, utilizzo, tempo medio di servizio. Legge
dell'utilizzo. Numero medio di richieste nel sistema. Tempo medio di
residenza. Legge di Little. Interazioni utenti-sistema: legge del
tempo di risposta. Visite e tempo totale di servizio.
Capitolo 4 Lazowska et al.
Centri di servizio. Reti di code. Parametri di input e indici di prestazione.
Capitolo 6 Lazowska et al.
Soluzione di modelli a classe singola aperti. Condizione di
stazionarietà. Indici di prestazione per centro di servizio e
del sistema. Soluzione di modelli chiusi: Mean Value Analysis.
Simulazione
Tecniche di simulazione: vantaggi e svantaggi rispetto alle tecniche
analitiche. Eventi e tempo simulato. Tipi di simulazione: trace-driven,
time-driven, event-driven.
Meccanismi di avanzamento del tempo: orologio del simulatore. Meccanismi
di schedulazione degli eventi: lista degli eventi. Variabili di stato.
Contatori e array. Variabile esogene: campionamento di distribuzioni
statistiche empiriche e teoriche. Metodo della trasformata inversa.
Generatori di numeri casuali: riproducibilità, indipendenza,
periodo.
Variabile endogene: stime non condizionate. Intervalli di confidenza.
Metodi di
stima della varianza: batch means, prove ripetute, rigenerazione.
(Materiale di approfondimento)
Impianti di Elaborazione LS
