I. Phân tích sự kiện lõi
Phân tích sự kiện lõi là một phần quan trọng trong việc đánh giá hiệu suất của các hệ thống song song và hệ thống phân bố. Luận văn tập trung vào việc phân tích các sự kiện lỗi trong bốn hệ thống: Condor_cae, Condor_cs, Condor_glow và TeraGrid. Mục tiêu chính là xác định các đặc tính của duration (khoảng thời gian kéo dài của sự kiện lỗi) và xây dựng mô hình mô phỏng các sự kiện này. Phương pháp phân tích dựa trên dữ liệu thực tế từ các hệ thống, sử dụng công cụ Matlab để rút ra các tính chất chung của duration.
1.1. Tính chất của duration
Các duration được phân tích để xác định dạng phân bố chung và các ước chung của chúng. Kết quả cho thấy duration có xu hướng tuân theo một số dạng phân bố xác suất cụ thể, điều này giúp xây dựng mô hình chính xác hơn. Việc phân tích này cũng chỉ ra rằng các duration có thể được mô hình hóa dựa trên các đặc tính đồng thời, phụ thuộc và bội số của chúng.
1.2. Phân tích dữ liệu thực tế
Dữ liệu thực tế từ các hệ thống được sử dụng để phân tích các sự kiện lỗi. Các tập dữ liệu này được thu thập từ các hệ thống Condor và TeraGrid, bao gồm thông tin về thời điểm xảy ra lỗi, thời gian kéo dài và node nơi lỗi xảy ra. Phân tích này giúp xác định các mẫu lỗi và đặc tính chung của chúng, từ đó hỗ trợ việc xây dựng mô hình mô phỏng.
II. Mô hình hóa sự kiện lỗi
Mô hình hóa sự kiện lỗi là quá trình xây dựng các mô hình toán học để mô phỏng các sự kiện lỗi trong các hệ thống song song và phân bố. Luận văn đề xuất một mô hình chung cho duration của các sự kiện lỗi, kết hợp với mô hình TBF (Time Between Failures) đã được xây dựng trước đó. Mô hình này bao gồm thông tin về thời điểm xảy ra lỗi, thời gian kéo dài và node nơi lỗi xảy ra.
2.1. Xây dựng mô hình duration
Mô hình duration được xây dựng dựa trên các tính chất rút ra từ phân tích dữ liệu thực tế. Các duration được mô hình hóa bằng cách sử dụng các dạng phân bố xác suất phù hợp, như phân bố chuẩn, phân bố Pareto và phân bố mũ. Mô hình này được đánh giá thông qua các công cụ kiểm định thống kê trong Matlab.
2.2. Gán node cho sự kiện lỗi
Một phần quan trọng của mô hình là việc gán node cho các sự kiện lỗi. Node là nơi lỗi xảy ra trong hệ thống. Quá trình gán node được thực hiện dựa trên các thông tin từ mô hình TBF và các đặc tính của hệ thống. Điều này giúp mô hình phản ánh chính xác hơn thực tế hoạt động của các hệ thống.
III. Đánh giá mô hình
Đánh giá mô hình được thực hiện thông qua hai phương pháp chính: sử dụng các công cụ kiểm định thống kê trong Matlab và áp dụng lý thuyết hàng đợi. Kết quả đánh giá cho thấy mô hình có độ chính xác cao trong việc mô phỏng các sự kiện lỗi và phản ánh đúng các đặc tính của hệ thống.
3.1. Kiểm định thống kê
Các công cụ kiểm định thống kê như kstest và kstest2 được sử dụng để đánh giá độ chính xác của mô hình. Kết quả kiểm định cho thấy mô hình duration phù hợp với dữ liệu thực tế, với các giá trị p-value cao, chứng tỏ mô hình có độ tin cậy cao.
3.2. Lý thuyết hàng đợi
Lý thuyết hàng đợi được áp dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình. Các thông số như thời gian chờ đợi và tỷ lệ sử dụng tài nguyên được tính toán để đánh giá mô hình. Kết quả cho thấy mô hình có khả năng mô phỏng chính xác các sự kiện lỗi và hiệu suất của hệ thống.
IV. Ứng dụng thực tế
Mô hình hóa sự kiện lỗi có nhiều ứng dụng thực tế trong việc cải thiện hiệu suất của các hệ thống song song và phân bố. Mô hình giúp dự đoán các sự kiện lỗi và đưa ra các giải pháp tối ưu hóa hệ thống. Điều này đặc biệt quan trọng trong các hệ thống lớn như TeraGrid, nơi việc duy trì hiệu suất cao là yếu tố then chốt.
4.1. Tối ưu hóa hệ thống
Mô hình giúp xác định các điểm yếu trong hệ thống và đề xuất các giải pháp tối ưu hóa. Việc dự đoán các sự kiện lỗi giúp giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động của hệ thống, từ đó nâng cao hiệu suất tổng thể.
4.2. Phân tích hiệu suất
Mô hình cung cấp các công cụ để phân tích hiệu suất của hệ thống, bao gồm thời gian xử lý, tỷ lệ sử dụng tài nguyên và thời gian chờ đợi. Điều này giúp các nhà quản lý hệ thống đưa ra các quyết định chính xác hơn trong việc cải thiện hiệu suất.
