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Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

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1 Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação Departamento de Sistemas de Computação

2 Técnicas de Avaliação de Desempenho SistemaMedições Dados Protótipos Benchmarcks Coleta de Dados Aferição Rede de Filas Redes de Petri Statecharts Modelagem Simulação Analítica Aferição

3 Técnicas de Avaliação de Desempenho Modelo Solução Métodos Analíticos Simulação Sistema Protótipos Benchmarcks Coleta de Dados Aferição Rede de Filas Redes de Petri Statecharts Modelagem Simulação Analítica Modelagem

4 Técnicas de Avaliação de Desempenho Aferição Medidas no próprio sistema Sistema deve existir e estar disponível Experimentação restrita Muito cuidado com aquisição dos dados

5 Técnicas de Avaliação de Desempenho Modelagem Desenvolvimento de um modelo Não é necessário ter o sistema disponível Grande flexibilidade Resultados estocásticos Necessita validar modelo e solução

6 Técnicas de Aferição Construção de Protótipos –Sistema em Projeto Monitores ou Coleta de Dados –Avaliar um Sistema ou partes dele Benchmarks –Comparação entre Sistemas –Avaliar partes específicas de um Sistema

7 Técnicas de Aferição Construção de Protótipos Versão simplificada de um sistema computacional que contém apenas características relevantes para a análise do sistema

8 Construção de Protótipos Ótima opção para verificação de projetos Bom para alguns tipos de sistemas Custo pode ser um problema Flexibilidade não é ponto forte! Produz resultados com boa precisão;

9 Técnicas de Aferição Construção de Protótipos –Sistema em Projeto Monitores ou Coleta de Dados –Avaliar um Sistema ou partes dele Benchmarks –Comparação entre Sistemas –Avaliar partes específicas de um Sistema

10 Técnicas de Aferição Coleta de Dados Ferramenta para observar as atividades de um sistema coletando as características relevantes para a análise do sistema Ferramenta = Monitor

11 Monitores Avaliar o Desempenho e Identificar Pontos Críticos Objetivos: Determinar partes mais utilizadas Determinar gargalos Ajustar Parâmetros Caracterizar Carga de Trabalho Determinar Parâmetros para modelos

12 Monitores Forma de Implementação Define o nível em que o monitor será implementado 1.Hardware 2.Software

13 Coleta de Dados Monitores de Software: Gerais e Flexíveis Produzem interferência no sistema Informações possíveis de serem obtidas: Nível de aplicação Sistema operacional Exemplo: rotina inserida nos protocolos de comunicação para medir o tempo gasto em uma transação em arquivos

14 Coleta de Dados Monitores de Hardware: Eficientes Menos invasivos Problemas: custo e complexidade Exemplo: pequeno hardware adicionado ao sistema para espionar e contabilizar o tempo gasto em uma transação em arquivos

15 Monitores Concluindo.... Podem gerar resultados bastante confiáveis. O sistema deve existir e estar disponível. Cuidado com a interferência do Monitor nos resultados Dois tipos básicos de abordagens: Monitores de Software e de Hardware.

16 Técnicas de Aferição Construção de Protótipos –Sistema em Projeto Monitores ou Coleta de Dados –Avaliar um Sistema ou partes dele Benchmarks –Comparação entre Sistemas –Avaliar partes específicas de um Sistema

17 Técnicas de Aferição Benchmarks Programa escrito em linguagem de alto nível, representativo de uma classe de aplicações, utilizado para medir o desempenho de um dado sistema ou para comparar diferentes sistemas

18 Benchmarks Instrumento fixo, que permite comparar um novo registro (mark - marca) a um padrão preestabelecido, a partir de um ponto de observação (bench - banco) Exemplo: –Termômetro

19 Benchmarks Termômetro Vinho T = 38 O Febre!!! T = 36,5 O Normal Benchmark!!

20 Benchmarks Comparar desempenho de máquinas diferentes Reprojetar hardware e software Decidir sobre aquisição de sistemas Ajudar na otimização de programas Previsão de desempenho de aplicações em computadores específicos

21 Exemplos de Benchmarks Benchmarks mais comums Whetstone, Linpack, Dhrystone Outros programas de Benchmarks Stanford Small Programs Benchmark Set EDN Benchmarks Sieve of Eratosthenes Livermore Fortran Kernels Perfect Club Benchmarks SPEC Benchmarks EuroBen Benchmarks

22 Concluindo.... Benchmarks podem ser utilizados para verificar diversos tipos de sistemas... –Servidores Web, –Banco de dados, –Processadores, –Redes de comunicação

23 O importante é... Escolher o Benchmark adequado, Aplicar o Benchmark de forma adequada, Analisar os resultados obtidos com critério.

24 Técnicas de Aferição

25 Técnicas de Avaliação de Desempenho Modelo Solução Métodos Analíticos Simulação Sistema Protótipos Benchmarcks Coleta de Dados Aferição Rede de Filas Redes de Petri Statecharts Modelagem Simulação Analítica Modelagem

26 Estudo do sistema e definição dos objetivos; Construção do modelo; Modelos Analíticos x Modelos de Simulação: Modelo solução analítica modelo analítico; Modelo solução por simulação modelo de simulação; Modelo solução híbrida modelo híbrido!

27 Solução Analítica Descrição matemática do comportamento do sistema e da carga de trabalho. Geram equações. Solução das equações de forma analítica ou numérica

28 Solução Analítica Restrições: Distribuição do tempo entre chegadas deve ser do tipo exponencial. A posse simultânea de recursos não é permitida. Disciplinas de filas com prioridades não são permitidas. Todas as filas são consideradas de capacidade infinita.

29 Simulação - Utilização Criação de ambientes virtuais Avaliação de desempenho de sistemas complexos

30 Simulação - Ambientes Virtuais Análise Comportamental Jogos Simuladores

31 Simulação - Avaliação de Desempenho Exemplo: Simulação de um ambiente que faz escalonamento de processos considerando a potência computacional e ociosidade das máquinas Pode-se avaliar: –Adequabilidade de um índice de carga –Utilização de diferentes arquiteturas –Utilização de diferentes políticas de escalonamento

32 Solução por Simulação construção de um programa computacional para implementar modelos de fenomenos ou sistemas dinamicos (estados que se alteram com o tempo); o modelo é suposto ser uma representação válida do sistema em estudo.

33 Soluções para o Modelo Solução por Simulação –Versatilidade (aplicada em diferentes situações) –Flexibilidade (adaptável a novas situações) –Baixo custo (com um mesmo programa pode-se simular diferentes situações do mesmo problema) –Útil quando o sistema não está disponível –Facilidade de uso –Problemas: precisão e validação

34 Comparação das Técnicas de Avaliação de Desempenho Modelos de Simulação X Analíticos Analíticos: Requer validação do modelo Dificuldade em resolver a equação Requer simplificações Resultados precisos Pouco tempo de processamento

35 Comparação das Técnicas de Avaliação de Desempenho Modelos de Simulação X Analíticos Simulação: Requer validação do modelo Elaboração e Teste de programa Poucas restrições aos modelos Resultados probabilísticos Requer estudo estatístico Alto tempo de processamento

36 Comparação das Técnicas de Avaliação de Desempenho Uso Apropriado Uso Secundário Menor com- plexidade do Modelo Grande n de Informações Maior com- plexidade do Modelo Modelos Analíticos Simulação


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