Прогнозирование загрузки больших ЭВМ ИВЦ дорог при выполнении web-приложений

Современные методы построения больших информационных систем позволяют создавать приложения, обеспечивающие доступ к базам данных на основе системы управления базами данных (СУБД) DB2 в режиме тонкого клиента. На ИВЦ дорог работают приложения такого типа, разработанные (ПКТБ АСУЖТ) и другими организациями в последние годы, такие, как ДО-17, АСОУП-2, АРМ НКП и др. Они позволяют многим одновременно работающим пользователям получать доступ к информационным ресурсам распределенной базы данных DB2. Практически любой пользователь системы передачи данных (СПД) может получить доступ к WEB-приложениям. Следовательно, число пользователей WEB-приложений, и в первую очередь АСОУП-2, будет стремительно возрастать по мере внедрения новых подсистем этих WEB-приложений.

Поэтому возникает вопрос о том, справятся ли большие ЭВМ, установленные на ИВЦ дорог, с возрастающим потоком запросов пользователей. Очевидно, что нет возможности организовать натурный эксперимент, в котором на вход большой ЭВМ подавалось бы ожидаемое количество запросов в единицу времени. Поэтому единственным методом прогнозирования нагрузки является математическое моделирование.

Так как в ходе работы вычислительной системы (ВС) создаются очереди к ресурсам системы, естественно представление ВС как сети систем массового обслуживания (СМО).

Рис. 1. WEB-система как разомкнутая сеть систем массового обслуживания.

В работе приводятся различные модели WEB-систем, представляемые как сети систем массового обслуживания. Представим исследуемую WEB-систему как разомкнутую сеть систем массового обслуживания, имеющую 4 фазы (системы массового обслуживания).

СМО 1 моделирует работу канала, принимающего http-запрос. Входной поток для этой СМО должен иметь то среднее значение, которое было получено в ходе сбора статистик на реальной системе. Среднее время обслуживания в СМО 1 должно быть равно времени приема 1 входного сообщения. Число подканалов, одновременно обслуживающих поступающие запросы, равно 255.

СМО 2 моделирует работу процессора по формированию ответной HTML-страницы. Среднее время обслуживания в этой СМО должно быть равно среднему времени формирования, полученному в результате измерений в работающей WEB-системе. Будем считать, что с вероятностью, равной 0,5, процессор формирует ответную страницу без обращения к диску (после чего следует обращение к СМО 4), и что с вероятностью 0,5 производится обращение к диску - запрос передается в СМО 3.

СМОЗ имитирует работу жесткого диска, к которому идет обращение для формирования ответной HTML-страницы. Среднее время обслуживания в СМО 3 равно среднему времени выборки данных с жесткого диска. После окончания работы диска вновь работает процессор.

СМО 4 моделирует работу канала по передаче ответной HTML-страницы. Среднее время обслуживания в СМО 4 равно среднему времени передачи выходного сообщения, составляющего ответную страницу. Число подканалов, одновременно обслуживающих выдаваемые ответные сообщения, равно 255.

Будем считать, что случайные величины - длительность интервалов входного потока и времена обслуживания во всех СМО, составляющих сеть, есть экспоненциально распределенные случайные величины. Это обосновывается результатами натурных измерений: в процессе работы одного из WEB - приложений, работавшего на IBM - 9672, была собрана и обработана статистическая информация, позволившая построить групповой статистический портрет пользователя, работающего в режиме тонкого клиента. Статистическая обработка результатов измерений показала, что гипотеза об экспоненциальном распределении интервалов входного потока (между моментами поступления запросов), а также гипотезы об экспоненциальных распределениях времен работы устройств вычислительной системы могут быть приняты с высоким уровнем доверительной вероятности.

Для WEB - приложений, работающих в корпоративной сети железных дорог, наиболее важными критериями эффективности работы являются коэффициенты загрузки устройств вычислительной системы, а также время отклика - время, измеряемое от начала передачи запроса до момента начала выдачи ответа пользователю.

На основании алгоритма вычисления искомых временных характеристик и коэффициентов загрузки фаз обслуживания - систем массового обслуживания, имитирующих устройства ВС, приведенного в [3], была разработана программа расчета. Приведем результаты расчета по разработанной математической модели. В качестве исходных данных возьмем данные, собранные на Московской железной дороге - наиболее загруженной Дороге среди всех дорог России (таблица 1).

Рис. 2. Время отклика WE В-приложения.

Таблица 1. Объем входной и выходной информации АСОУП

На этой дороге установлен один из самых мощных мэйнфреймов, и собранные статистические данные о входных и выходных сообщениях характеризуются самыми большими объемами. Средняя длина входного сообщения в байтах для действующего варианта АСОУП-1:

56011900/71526 =783байт

Скорость работы канала при приеме сообщений равна 4,5 Мгб. При приеме сообщений по http-протоколу передача идет с использованием Unicode, поэтому будем считать, что средняя длина входного сообщения равна 1566 байт. Следовательно, среднее время работы канала по приему одного входного сообщения равно:

1566/4500000 = 0,000348 c

Средняя длина выходного сообщения в байтах равна:

331118600/187892 = 1762байт.

Скорость работы канала при выдаче сообщений равна 4,5 Мгб/с. При передаче выходных сообщений по http-протоколу передача идет с использованием Unicode, поэтому будем считать, что средняя длина входного со общения равна 3524 байта. Следовательно, среднее время работы канала по выдаче одного выходного сообщения равно:

3512 / 4 500 000 = 7,8*10 ^-4 с

Средняя длина входного интервала - интервала между моментами поступления входных запросов - равна:

1440*60/71526=1,2 с

Среднее время работы процессора по обработке запроса примем равным 1,5*(49/360) с = 0,2 с.

Среднее время работы СМО, имитирующей работу дисковой подсистемы, примем равным 0.01 с.

На рисунке 1 приведен график времени отклика системы в предположении, что интенсивность входного потока (величина, обратно пропорциональная длительности входного интервала между моментами поступления запросов) изменяется в интервале от 0.2 с^-1 до 2.00 с^-1. Это означает, что при самой малой загрузке поступает в среднем 1 запрос в 5 секунд, а при самой большой загрузке 1 запрос поступает в среднем за 0.5 секунды.

Во всем диапазоне изменения входной загрузки время отклика можно считать приемлемым. Однако, хотя при поступлении в среднем 1 запроса в полсекунды время отклика равно 2 секундам, коэффициент загрузки процессора системы при этом весьма велик, на рис. 2 приведена зависимость коэффициента загрузки процессора от интенсивности входного потока.

Рис. 2. Коэффициент загрузки процессора.

Коэффициенты загрузки входного и выходного каналов настолько малы, что их не имеет смысла приводить в виде графика.

Диски также мало загружены работой, связанной с обработкой WEB - запросов (рис. 3).

Рис. 3. Коэффициент загрузки дисковой подсистемы.

Как видим, узким местом в системе является процессор системы, который будет практически полностью загружен только обработкой WEB-приложений при интенсивности входного потока, равной 2 с^-1.

....................................................................................................