An automated approach for systems performance and dependability improvement through sensitivity analysis of Markov chains

• Autor(a) principal: de Souza Matos Júnior, Rubens
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2451
• topic: Performance modeling; Dependability; Systems optimization; Markov chains; Sensitivity analysis

Sistemas computacionais estão em constante evolução para satisfazer crescimentos na demanda, ou novas exigências dos usuários. A administração desses sistemas requer decisões que sejam capazes de prover o nível mais alto nas métricas de desempenho e dependabilidade, com mudanças mínimas `a configuração existente. É comum realizar análises de desempenho, confiabilidade, disponibilidade e performabilidade de sistemas através de modelos analíticos, e as cadeias de Markov representam um dos formalismos matemáticos mais utilizados, permitindo estimar algumas métricas de interesse, dado um conjunto de parâmetros de entrada. No entanto, a análise de sensibilidade, quando feita, é executada simplesmente variando o conjunto de parâmetros dentro de suas faixas de valores e resolvendo repetidamente o modelo escolhido. A análise de sensibilidade diferencial permite a quem está modelando encontrar gargalos de uma maneira mais sistemática e eficiente. Este trabalho apresenta uma abordagem automatizada para análise de sensibilidade, e almeja guiar a melhoria de sistemas computacionais. A abordagem proposta é capaz de acelerar o processo de tomada de decisão, no que se refere a optimização de ajustes de hardware e software, além da aquisição e substituição de componentes. Tal metodologia usa as cadeias de Markov como técnica de modelagem formal, e a análise de sensibilidade desses modelos, preenchendo algumas lacunas encontradas na literatura sobre análise de sensibilidade. Por fim, a análise de sensibilidade de alguns sistemas distribuídos selecionados, conduzida neste trabalho, destaca gargalos nestes sistemas e fornece exemplos da acurácia da metodologia proposta, assim como ilustra sua aplicabilidade