Поиск

Полнотекстовый поиск:
Где искать:
везде
только в названии
только в тексте
Выводить:
описание
слова в тексте
только заголовок

Рекомендуем ознакомиться

'Документ'
2. Города Хартум (Египет), Москва и Претория (ЮАР) располагаются в одном часовой поясе (II). Означает ли это, что их жители живут по одинаковому време...полностью>>
'Документ'
Цель магистерской программы: подготовка магистра ландшафтной архитектуры к деятельности, требующей углубленной, фундаментальной и профессиональной под...полностью>>
'Документ'
Организационно-территориальная схема проведения государственной (итоговой) аттестации обучающихся, освоивших образовательные программы основного общег...полностью>>
'Техническое задание'
5.1.1. Ежедневный мониторинг СМИ проводится ежедневно (включая выходные и праздничные дни) по утвержденным Заказчиком ключевым сочетаниям слов (запрос...полностью>>

Главная > Документ

Сохрани ссылку в одной из сетей:
Информация о документе
Дата добавления:
Размер:
Доступные форматы для скачивания:

Тезисы доклада

Начало формы

  1. НАЗВАНИЕ ДОКЛАДА:

(на русском языке) – Способ идентификации перегрузки с использованием

множественной регрессии

(на английском языке) – Web-server overload identification by using multiple regression

  1. АВТОРЫ:

(на русском языке) – О. В. Гусев, А. В. Жуков

(на английском языке) – O.V. Gusev, A.V. Zhukov

  1. ОРГАНИЗАЦИЯ (полное наименование, без аббревиатур):

(на русском языке) – Петрозаводский государственный университет

(на английском языке) – Petrozavodsk state university

  1. ГОРОД:

(на русском языке) – Петрозаводск

(на английском языке) – Petrozavodsk

  1. ТЕЛЕФОН: +79052996415

  1. ФАКС: нет

  1. E-MAIL: eleset@

  1. АННОТАЦИЯ:

(на русском языке) – Рассмотрены проблемы диагностирования и предотвращения перегрузки при работе web-серверов. Предложен подход, основанный на идентификации перегрузки сервера с использованием множественной регрессии. Обозначен круг исходных данных, необходимый для формирования набора входных данных регрессии. Предложенный подход опробован путём анализа данных работы web-сервера, полученных в ходе нагрузочного тестирования. По результатам анализа метод показал свою эффективность, что позволяет использовать его в дальнейшем для организации управления запросами с целью предотвращения перегрузки.

(на английском языке) – Problems of diagnosing of web servers overloading are considered. The approach based on identification of an overload of the server using a multiple regression is offered. The range of data source, necessary for construction of a set of input data is designated. The offered approach is tested by data, received during the load testing of the Web server. On analysis results the method showed the efficiency that allows to use it further for the organization of requests managing for the purpose of congestion avoidance.

  1. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:

(на русском языке) – перегрузка, множественная регрессия, управление запросами, web-сервер, нагрузочное тестирование,

запрос.

(на английском языке) – overload, multiple regression, requests managing, Web server, the load testing, request

  1. ТЕКСТ ТЕЗИСОВ ДОКЛАДА:

Использование web-сервисов на практике связано с необходимостью преодоления ряда сложностей, в частности, обеспечением устойчивой работы в режимах предельных нагрузок, т.е. в ситуациях, когда интенсивность запросов к системе превышает имеющиеся возможности по их обработке. Под ситуацией перегрузки будем понимать состояние сервера, при котором вследствие недостатка аппаратных ресурсов часть из направляемых для обработки запросов не получает информационную услугу должного качества, а именно, время обработки запроса превышает некоторую установленную величину.

Несмотря на то, что ситуация перегрузки достаточно успешно диагностируется со стороны пользователей системы, своевременная идентификация перегрузки на стороне сервера не всегда является тривиальной задачей. Под своевременной идентификацией перегрузки будем понимать прогноз возникновения состояния перегрузки сервера до её фактического наступления в момент принятия решения о дальнейшей обработке запроса, который может вызвать перегрузку.

Фактически задача идентификации перегрузки является задачей прогнозирования поведения сервера в следующий момент времени на основе имеющихся сведений о количестве обрабатываемых запросов и состоянии сервера.

Использование простых моделей, позволяющих на основе только лишь количества обрабатываемых запросов определить потребность в аппаратных ресурсах сервера и идентифицировать перегрузку через сравнение с имеющимися ресурсами, не позволяет добиться точных результатов, а использование сложных моделей – приемлемого уровня производительности алгоритма идентификации.

Одним из новых подходов могло бы стать формулирование задачи в обратной постановке, т.е. оценка количества запросов, которые способен обработать сервер исходя из текущей загруженности и сравнение этого показателя с фактическим количеством запросов.

Для этих целей возможно применить регрессионный анализ, в частности, линейную множественную регрессию.

В качестве множественной регрессии будем рассматривать зависимость

, где

– прогнозируемые значения зависимой переменной

– значения независимых переменных

– коэффициенты регрессии

Оценка коэффициентов множественной регрессии может быть произведена по любому из доступных методов, обеспечивающем наиболее близкое приближение расчётных величин к наблюдаемым.

Применительно к рассматриваемому случаю множественная регрессия строится следующим образом. Введём необходимые обозначения:

– среднее время обработки запросов к i-му сетевому сервису

– количество запросов в обработке к k-му сетевому сервису

– характеристики загруженности сервера

– функция линейной регрессии, предполагаемое среднее время обработки запросов к i-му сетевому сервису

– коэффициенты множественной регрессии

В целом применение предлагаемой методики идентификации перегрузки строится в последовательном выполнении следующих действий:

Этап 1. Производится нагрузочное тестирование сервера, в ходе которого формируется выборка значений индикативных величин, характеризующих состояние сервера, производится оценка наличия перегрузки для каждого случая обработки запроса в зависимости от заданного предельного времени его обработки.

Этап 2. Определяется множество индикативных величин, в совокупности отражающих загруженность сервера, значения которых будут использоваться как независимые переменные множественной регрессии.

Этап 3. На основе полученных эмпирических значений определяются коэффициенты регрессии.

Этап 4. При поступлении очередного запроса к сетевому сервису на основе имеющихся значений независимых переменных определяется значение функции регрессии, на основании которого принимается решение об идентификации перегрузки.

Этап 5. Периодически с целью повышения точности идентификации перегрузки с учётом практических результатов работы сервера может проводиться актуализация коэффициентов множественной регрессии с учётом новых эмпирических данных.

Для практической проверки предлагаемого подхода использовались данные полученные в ходе нагрузочного тестирования web-сервера, в рамках которого функционировали два различных сетевых сервиса, отличающиеся друг от друга по структуре ресурсоёмкости.

Рис.1. Диаграмма фактических значений времени обработки

запроса и полученных с использованием множественной регрессии

В качестве исходных (независимых) величин использовались показатели счётчиков производительности и количество запросов в обработке на сервере, в качестве зависимой – фактическое время обработки запроса на сервере. В ходе проверки предлагаемой методики идентификации перегрузки собранные данные были использованы для поиска значений коэффициентов множественной регрессии. Далее были получены фактические значения времени обработки запроса и расчётные – на основе применения функции регрессии к наборам исходных данных, т.е. к значениям, отражающим состояние сервера на момент времени перед началом обработки запроса.

В уравнении регрессии участвовало 15 независимых переменных.

В качестве индикатора перегрузки принималось время обработки запроса, превышающее 40 секунд. В результате были получены сведения о выполнении 1783 запросов, из которых 769 запросов были обработаны в режиме перегрузки. Прямая линия на диаграмме (Рис.1) соответствуют идеальному прогнозу (фактические значения соответствуют расчётным).

В результате с использованием множественной регрессии было определено отсутствие перегрузки в 947 случаях, из них 194 ошибочно (20,49%), наличие перегрузки – в 836 случаях, из них 127 ошибочно (15,19%). В целом доля ошибок составила 18,0%.

Для сравнения была проведена идентификация перегрузки методом, идентифицирующим её по факту возникновения. Суть метода заключается в том, что при поступлении очередного запроса прогноз относительно возникновения состояния перегрузки строится по результатам последнего обработанного запроса: если последний обработанный запрос не вызвал перегрузку, то и вновь поступивший также её не вызовет, и наоборот. В результате отсутствие перегрузки было определено в 1066 случаях, из них 254 ошибочно (23,83%), наличие перегрузки в 717 случаях, их них 202 ошибочно (28,17%). В целом доля ошибок составила 25,57%.

Своевременная идентификация позволит в дальнейшем организовать управление запросами: обладая достоверным прогнозом возникновения перегрузки в отношении вновь поступившего запроса, становится возможным принимать решение о дальнейшем его обслуживании, что позволяет организовать управление запросами с целью предотвращения перегрузки сервера.

Преимуществом предлагаемой методики является то, что она позволяет учитывать специфику конкретных сетевых сервисов, функционирующих в рамках конкретного web-сервера без необходимости использования сложного математического аппарата и разработки отдельной модели для каждого конкретного случая. К тому же, предлагаемая методика может быть легко формализована в виде алгоритма для управления запросами, обеспечив более высокий уровень стабильности работы сервера по сравнению с подходами, ориентированными на принятие мер по факту перегрузки.

Работа выполняется при финансовой поддержке Программы стратегического развития ПетрГУ в рамках реализации комплекса мероприятий по развитию научно-исследовательской деятельности.

Список литературы

1. Кучерявый Е.А. Управление трафиком и качество обслуживания в сети Интернет \ СПб.: Наука и техника, 2004.- 336 с.

3. Жуков А.В. Некоторые модели оптимального управления потоком входных заявок в интранет-системах // Материалы 6-й научно-технической конференции «Новые информационные технологии в ЦБП и энергетике». Петрозаводск, 2004. С 87-90.

4. Менаске Д. Производительность Web-служб. Анализ, оценка и планирование: Пер. с англ./ Дэниел А. Менаске, Виргилио А. Ф. Алмейда. - СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2003. - 480 с.

5. Гусев О.В. Алгоритм фильтрации запросов к ресурсоёмким web-сервисам на основе алгебраических соотношений / О.В.Гусев, А.В.Жуков // Ученые записки ПетрГУ (Серия: Естественные и технические науки), №4(117), 2011.- С. 84-88



Похожие документы:

  1. Название доклада (17)

    Документ
    ... элементной базы отечественной радиоэлектроники. № Название доклада Авторы доклада Структуры 1 Инновации в производстве субмикронных ... Земли, ГЛОНАСС и. т. д. № Название доклада Авторы доклада Структуры 1 О ВОЗМОЖНЫХ ИСТОЧНИКАХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ОШИБОК ...
  2. Название доклада (6)

    Документ
    ... Приложение Требования к оформлению доклада НАЗВАНИЕ ДОКЛАДА (заглавные буквы, 14 ... гарантируется); подрисуночные надписи и названия рисунков необходимо сгруппировать с сами ... : Таблица располагаются аналогично рисункам. Название и номер таблицы (к примеру, ...
  3. Название доклада (5)

    Документ
    Тезисы доклада Начало формы 1 НАЗВАНИЕ ДОКЛАДА: ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА ... E-mail: tv@ 8 АННОТАЦИЯ В докладе рассматриваются возможности информационной поддержки формирования ... университета, включая филиалы: полное название, место в иерархии, фамилия, ...
  4. Название доклада (8)

    Документ
    Тезисы доклада Начало формы НАЗВАНИЕ ДОКЛАДА: (на русском языке) – ... in education ТЕКСТ ТЕЗИСОВ ДОКЛАДА: Введение Принятие Федеральных государственных ... «Криптография», «Компьютерные сети». Из названий данных работ явствует их междисциплинарность ...
  5. Название доклада (20)

    Документ
    Тезисы доклада Начало формы НАЗВАНИЕ ДОКЛАДА: Информационно-логическая ... , .NET ТЕКСТ ТЕЗИСОВ ДОКЛАДА: Доклад посвящен формализации предметной области ... национального исследовательского университета). В докладе в соответствии с законодательством России ...
  6. Название доклада (3)

    Документ
    Тезисы доклада Начало формы 1 НАЗВАНИЕ ДОКЛАДА: ВОПРОСЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ РАССЫЛКИ ... ОГУ организационно-кадровой структуры вуза (название подразделения, данные руководителя, и ... поиск элементов адресной книги по названию подразделения, фамилии, имени, ...

Другие похожие документы..