Phương pháp đánh giá hiệu năng hệ thống sử dụng umlstate machine và stochastic petri nets

LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan công trình nghiên cứu riêng có giúp đỡ lớn thầy hướng dẫn Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố công trình khác Trong luận văn, có tham khảo đến số tài liệu liệt kê phần Tài liệu tham khảo cuối luận văn Hà Nội, ngày 22 tháng 11 năm 2016 Tác giả Ngô Quang Minh i LỜI CẢM ƠN Trước tiên, xin chân thành cảm ơn PGS.TS Huỳnh Quyết Thắng dành thời gian quý báu, tận tình hướng dẫn bảo, góp ý cho suốt trình thực luận văn tốt nghiệp Tôi xin cảm ơn giúp đỡ nhiệt tình Thầy giáo, Cô giáo viện Đào tạo sau đại học - Đại Học Bách Khoa Hà Nội Đặc biệt, xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới Thầy giáo, Cô giáo tham gia giảng dạy trình học tập Đại học Các thầy tận tình giảng dạy, truyền đạt kiến thức, tạo tiền đề cho hoàn thành luận văn Cuối cùng, xin chân thành cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp gia đình quan tâm tạo điều kiện tốt nhất, động viên, cổ vũ suốt trình học tập nghiên cứu để hoàn thành tốt luận văn tốt nghiệp Xin trân trọng cảm ơn! Hà Nội, ngày 22 tháng 11 năm 2016 Tác giả Ngô Quang Minh ii MỤC LỤC MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT vi DANH MỤC CÁC BẢNG vii DANH MỤC CÁC HÌNH viii MỞ ĐẦU CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG 1.1 Khái niệm đánh giá hiệu 1.1.1.Vai trò đánh giá hiệu 1.1.2 Các thuật ngữ đánh giá hiệu 1.2 Các bƣớc thực đánh giá hiệu 1.3 Các phƣơng pháp đánh giá hiệu 1.3.1 Phương pháp đo hiệu 1.3.2 Phương pháp mô hình hóa phân tích 1.3.3 Phương pháp mô 1.3.4 So sánh phương pháp đánh giá hiệu 1.4 Các phƣơng pháp mô hình hóa đánh giá hiệu 1.4.1 Mô hình mạng hàng đợi 1.4.2 Mô hình mạng Petri Nets 10 1.4.3 Các mô hình lai (Hybrid Models) 11 1.4.4 Đánh giá nhận xét chung 12 1.5 Chuyển đổi từ UML State Machine thành mạng SPN 13 1.6 Đánh giá hiệu hệ thống Share Memory 13 1.6.1 Khái niệm Share Memory 13 1.6.2 Hiệu hệ thống Share Memory 13 1.7 Kết luận chƣơng 13 CHƢƠNG PHƢƠNG PHÁP CHUYỂN ĐỔI UML STATE MACHINES THÀNH MẠNG SPN 14 2.1 Tổng quan UML State Machine 14 2.1.1 Trạng thái biển đổi trạng thái (State transition) 15 2.1.2 Biểu đồ trạng thái: 17 iii 2.1.3 Nhận biết trạng thái kiện 19 2.2 Trạng thái chuyển đổi .19 2.3 Trạng thái giả lập 22 2.3.1 Khởi đầu 22 2.3.2 Trạng thái nhánh 22 2.4 Kết luận chƣơng 23 CHƢƠNG PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG SỬ DỤNG MẠNG STOCHASTIC PETRI NETS 24 3.1 Khái niệm mạng SPN 24 3.2 Các đặc tính mạng SPN 26 3.2.1 Thực 26 3.2.2 Đồng 26 3.2.3 Kết hợp 26 3.2.4 Đụng độ 27 3.2.5 Tương tranh 27 3.2.6 Hỗn độn 28 3.3 Mô hệ thống mạng SPN 28 3.3.1 SPN 28 3.3.2 Các bước mô hệ thống 31 3.4 Xây dựng trạng thái 31 3.5 Phân tích đặc tính hành vi mạng SPN 33 3.5.1 Tính đạt (reachability) 33 3.5.2 Tính an toàn (safety) 34 3.5.3 Tính tích cực (liveness) 35 3.5.4 Tính hữu hạn (boundness) 35 3.5.5 Tính bảo toàn (conservative) 36 3.5.6 Tính phủ (coverability) 36 3.5.7 Tính cố chấp (persistence) 37 3.6 Phân tích định lƣợng 37 3.7 Kết luận chƣơng 38 CHƢƠNG ÁP DỤNG VÀ THỬ NGHIỆM ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG HỆ THỐNG SHARE MEMORY 39 4.1 Giới thiệu hệ thống Share Memory 39 iv 4.1.1 Chức hệ thống Share Memory 39 4.1.2 Mô hình UML State Machine thành SPN 40 4.2 Thực nghiệm áp dụng đánh giá hiệu 41 4.2.1 Các bước tiến hành 41 4.2.2 Kết đánh giá 42 4.3 Kết luận chƣơng 49 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 51 A Kết luận 51 B Kiến nghị 51 C Hƣớng phát triển đề tài 52 TÀI LIỆU THAM KHẢO 53 v DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT Kí hiệu Tiếng Anh Tiếng Việt QN Queuing Networks Mô hình mạng hàng đợi FIFO First In First Out Vào trước trước PQ Priority Queue Hàng đợi ưu tiên FQ Fair Queue Hàng đợi cân WFQ Weighted Fair Queue Hàng đợi cân có trọng số Rq Request Yêu cầu RR Round Robin Thuật toán xoay vòng LIFO Last In First Out Vào sau trước BNF Backus Nauer SPT Schedulability, Performance, Time Lập lịch, thực hiện, thời gian SPN Stochastic Petri Nets SM State Machine Máy trạng thái QoS Quality of Service Chất lượng dịch vụ UML Unified Modeling Language Ngôn ngữ mô hình hóa thống MG Marked Graph Đồ thị đánh dấu FC Free Choice Mạng chọn tự vi DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng Những tiêu chí để lựa chọn kỹ thuật đánh giá Bảng Một số biểu diễn đặc trƣng vị trí chuyển tiếp PN 25 Bảng Kết tổng hợp lần đánh giá theo kịch 44 Bảng Kết tổng hợp lần đánh giá theo kịch 49 vii DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1 Mô hình hàng đợi 10 Hình 2.1 Một ví dụ biểu đồ trạng thái 14 Hình 2.2 Trạng thái Login 16 Hình 2.3 Các ký hiệu UML thể bắt đầu, kết thúc, kiện trạng thái đối tƣợng 17 Hình 2.4 Biểu đồ trạng thái thực hoá đơn 17 Hình 2.5 Các ngăn Tên, Biến trạng thái hành động 17 Hình 2.6 Biến đổi trạng thái kiện từ 18 Hình 2.7 Trạng thái biến đổi I 20 Hình 2.8 Trạng thái biến đổi II 21 Hình 2.9 Trạng thái khỏi đầu 22 Hình 2.10 Trạng thái nhánh 23 Hình 3.1 Đặc tính PN 26 Hình 3.2 Đặc tính đồng PN 26 Hình 3.3 PN thể kết hợp thẻ từ vị trí vào chuyển tiếp t 27 Hình 3.4 PN thể đụng độ chuyển tiếp t1, t2 27 Hình 3.5 Đặc tính tƣơng tranh PN 27 Hình 3.6 Đặc tính hỗn độn PN 28 Hình 3.7 Ma trận đặc trung Q từ trạng thái 33 Hình 3.8 Các đánh dấu nhờ đạt đƣợc nhờ lần lƣợt kích hoạt chuyển tiếp t t2 34 Hình 3.9 Đánh dấu M không an toàn 35 Hình 4.1 Hệ thống Share Memory 39 Hình 4.2 Mô hình UML State Machine sang SPN Process 40 Hình 4.3 Mô hình UML State Machine sang SPN Process 40 Hình 4.4 Mô hình SPN hệ thống Share Memory 41 viii MỞ ĐẦU Ngày nay, với phát triển vượt bậc ngành công nghệ thông tin, nhà nghiên cứu cải tiến quy trình phần mềm nhận thấy việc đánh giá hiệu hệ thống coi giai đoạn thiếu trình phát triển phần mềm Đánh giá hiệu yếu tố định đến thành công hay thất bại dự án Có nhiều phương pháp đánh giá hiệu hệ thống, phương pháp đánh giá thông qua mô hình mô phương pháp áp dụng để đánh giá hiệu cho hệ thống lớn có luồng xử lý phức tạp Tuy nhiên với tăng trưởng nhu cầu sử dụng khả triển khai dịch vụ hỗ trợ trực tuyến gia tăng, vậy, việc đánh giá hiệu hệ thống vô cần thiết thiếu trình phát phần mềm Đó lý em chọn đề tài: “Phương pháp đánh giá hiệu hệ thống sử dụng UML State Machine Stochastic Petri Nets” để làm luận văn tốt nghiệp với mục đích hiểu mô hình UML State Machine Stochastic Petri Nets việc đánh giá hiệu khả áp dụng vào thực tiễn Mục đích nghiên cứu - Tìm hiểu tổng quan đánh giá hiệu hệ thống - Tìm hiểu phương pháp chuyển đổi từ UML State Machine sang SPN - Nghiên cứu phương pháp đánh giá hiệu sử dụng mạng Stochastic Petri Nets - Thử nghiệm áp dụng toán Share memory Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu Trong khuôn khổ luận văn thuộc loại tìm hiểu lý thuyết để vận dụng, em giới hạn nghiên cứu vấn đề sau: - Nghiên cứu mô hình mạng Stochastic Petri Nets đánh giá hiệu - Áp dụng phướng pháp đánh giá hiệu cho hệ thống Share Memory sử dụng công cụ mô TimeNet Bố cục luận văn Chương 1: Tổng quan đánh giá hiệu năng: Chương trình bày khái niệm, tổng quát phương pháp đánh giá hiệu hệ thống Chương 2: Phương pháp chuyển đổi UML State Machine thành mạng SPN Chương 3: Phương pháp đánh giá hiệu sử dụng mạng Stochastic Petri Nets Trình bày sở mạng Petri Nets Chương 4: Áp dụng thử nghiệm đánh giá hiệu hệ thống Share Memory CHƢƠNG ÁP DỤNG VÀ THỬ NGHIỆM ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG HỆ THỐNG SHARE MEMORY 4.1 Giới thiệu hệ thống Share Memory 4.1.1 Chức hệ thống Share Memory Bài toán: Xây dựng hệ thống đáp ứng xử lý song song n công việc Yêu cầu đặt Process định nghĩ từ trước Được sử dụng chung nhớ chia sẻ Đáp ứng thời gian theo yêu cầu Từ đưa mức độ sử dụng, xác suất tiến trình phải đợi truy cập vào nhớ Hệ thống xây dựng gồm: + Process: mô tả trình công việc + Bộ nhớ chia sẻ: thể trạng thái nhớ đáp ứng truy cập Share Memory giải toán nhiều xử lý đồng thời truy cập nhớ thực công việc Hệ thống phương tiện hiệu việc chuyển liệu chương trình Tùy thuộc vào hoàn cảnh, chương trình chạy xử lý đơn nhiều xử lý riêng biệt Hình 4.1 Hệ thống Share Memory 39 4.1.2 Mô hình UML State Machine thành SPN Hình 4.2 Mô hình UML State Machine sang SPN Process Hình 4.3 Mô hình UML State Machine sang SPN Process 40 Hình 4.4 Mô hình SPN hệ thống Share Memory Hệ thống chia thành phần : Processor1, Sharememory, Processor Trong processor có thành phần giống Ban đầu Processor có yêu cầu truy cập nhớ, request_p1 gửi đi, yêu cầu lưu vùng đệm wait_p1 Khi đến acquire_p1 tiếp thu yêu cầu có trường hợp xảy share_memory_busy yêu cầu lưu lại chờ đợi Ngược lại, share_memory_Idle trạng thái rỗi tiến trình chuyển sang trạm truy cập vào nhớ thực công việc trả lời lại Processor giải phóng nhớ free_p1 trả lại trạng thái share_memory_idle phục vụ tiến trình Processor hoạt động giống Processor 4.2 Thực nghiệm áp dụng đánh giá hiệu 4.2.1 Các bước tiến hành Yêu cầu đánh giá: Hệ thống share memory Đánh giá hiệu ứng dụng hệ thống share memory, sử dụng công cụ TimeNet nhằm xác định: - Mức độ sử dụng nhớ - Thông lượng - Thời gian chờ truy cập nhớ - Mức độ đáp ứng nhớ chia sẻ Môi trường đánh giá: 41 Công cụ cài đặt thực đánh giá môi trường hệ thống sau: + Trình khách: Máy tính Dell N5010, CPU Intel Core i5 M480 2.67GHz, RAM 8.0GB, Windows Ultimate 64 bit + Công cụ: TimeNet phát triển nhóm tác giả Đại học Berlin Phiên sử dụng cho Solaris 5.9 Linux Phiên cho Windows 4.3 Công cụ tải miễn phí https://www.tu-ilmenau.de Thực thi đánh giá hệ thống vừa khởi động, để giảm tối thiểu ứng dụng chạy đồng thời làm nhiễu ảnh hưởng đến kết đánh giá 4.2.2 Kết đánh giá Kịch 1: số lượng đơn vị xử lý hai processor Lần 1: - Thời gian tổng trình xử lý là: 20ms - Thời gian xử lý yêu cầu truy cập nhớ: 5ms 42  Mức độ sử dụng nhớ processor 76,92%, thời gian chờ đợi truy cập nhớ 59,17ms, mức độ sử dụng nhớ dụng nhớ chia sẻ 38,46%, throughput 3,85B/giây - Lần 2: - Thời gian trình xử lý là: 50ms - Thời gian trình xử lý 2: 25ms - Thời gian xử lý yêu cầu truy cập vào nhớ là: 5ms  Mức độ sử dụng nhớ processor 89,55%, thời gian processor chờ đợi truy cập nhớ 66,83ms, throughput 1,79B/giây Mức độ sử dụng nhớ processor 82,08%, thời gian processor chờ đợi truy cập nhớ 30,63ms, throughput 3,28B/giây, mức độ sử dụng nhớ dụng nhớ chia sẻ 25,37% 43 - Lần 3: - Thời gian trình xử lý là: 50ms - Thời gian trình xử lý 2: 25ms - Thời gian xử lý yêu cầu truy cập vào nhớ là: 50ms - Thời gian xử lý yêu cầu truy cập vào nhớ là: 5ms  Mức độ sử dụng nhớ processor 49,49%, thời gian processor chờ đợi truy cập nhớ 25,12ms, throughput 0,98B/giây Mức độ sử dụng nhớ processor 55,83%, thời gian processor chờ đợi truy cập nhớ 460,58ms, throughput 2,22B/giây, mức độ sử dụng nhớ dụng nhớ chia sẻ 60,65% Kết luận: Sau lần đánh giá theo kịch có đơn vị xử lý ta nhận thấy nhớ chia sẻ sử dụng tài nguyên lần thứ mà thời gian trình xử lý thứ gấp đôi thời gian xử lý thứ Utilization p1 Utilization p2 Utilization Share Memory Lần 76,92% 76,92% 38,46% Lần 89,55% 82,08% 25,37% Lần 49,49% 55,83 60,65% Bảng Kết tổng hợp lần đánh giá theo kịch 44 Kịch 2: số lượng đơn vị xử lý hai processor 5, thời gian xử lý giảm xuống ½ so với kịch Lần 1: - Thời gian tổng trình xử lý là: 20ms - Thời gian xử lý yêu cầu truy cập nhớ: 5ms  Mức độ sử dụng nhớ processor 99,68%, thời gian chờ đợi truy cập nhớ 476,5ms, mức độ sử dụng nhớ dụng nhớ chia sẻ 49,85%, throughput 4,98B/giây Lần 2: - Thời gian trình xử lý là: 15ms - Thời gian trình xử lý 2: 10ms - Thời gian xử lý yêu cầu truy cập vào nhớ là: 5ms 45  Mức độ sử dụng nhớ processor 97,198%, thời gian processor chờ đợi truy cập nhớ 1162,5ms, throughput 6,47B/giây Mức độ sử dụng nhớ processor 92,83%, thời gian processor chờ đợi truy cập nhớ 1094,5ms, throughput 9,28B/giây, mức độ sử dụng nhớ dụng nhớ chia sẻ 78,81% Lần 3: - Thời gian trình xử lý là: 10ms - Thời gian trình xử lý 2: 5ms - Thời gian xử lý yêu cầu truy cập vào nhớ là: 5ms 46  Mức độ sử dụng nhớ processor 83,165%, thời gian processor chờ đợi truy cập nhớ 1792,2ms, throughput 8,31B/giây Mức độ sử dụng nhớ processor 56,81%, thời gian processor chờ đợi truy cập nhớ 922,1ms, throughput 11,36B/giây, mức độ sử dụng nhớ dụng nhớ chia sẻ 98,41% Lần 4: - Thời gian trình xử lý là: 10ms - Thời gian trình xử lý 2: 5ms - Thời gian xử lý yêu cầu truy cập vào nhớ là: 1ms 47  Mức độ sử dụng nhớ processor 99,99%, thời gian processor chờ đợi truy cập nhớ 41,96ms, throughput 9,99B/giây Mức độ sử dụng nhớ processor 99,99%, thời gian processor chờ đợi truy cập nhớ 42,87ms, throughput 19,99B/giây, mức độ sử dụng nhớ dụng nhớ chia sẻ 29,99% Lần 5: - Thời gian trình xử lý là: 1ms - Thời gian trình xử lý 2: 1ms - Thời gian xử lý yêu cầu truy cập vào nhớ là: 5ms  Trong lần đánh giá xảy tượng tải nhớ share_memory treo hệ thống 48 Kết luận: Sau lần đánh giá theo kịch có năm đơn vị xử lý ta nhận thấy nhớ chia sẻ sử dụng tài nguyên lần thứ mà thời gian trình xử lý yêu cầu truy cập vào nhớ Hệ thống xảy tượng tải treo thời gian xử lý Utilization p1 Utilization p2 Utilization Share Memory Lần 99,68% 99,68% 49,85% Lần 97,198% 92,83% 78,81% Lần 83,165% 56,81% 98,41% Lần 99,99% 99,99% 29,99% Lần 99,99% 99,99% 99,99% Bảng Kết tổng hợp lần đánh giá với kịch Đánh giá, phân tích: Những đưa lại từ hệ thống share memory lên tầm quan trọng việc sử dụng nhớ cho hiệu Trên thực tế hệ thống chưa đủ đáp ứng nhu cầu sử dụng cho hệ thống phức tạp vào cần thời gian hoạt động lâu dài Các hệ thống cần phải cải tiến để nâng cao hiệu sử dụng tốt nữa, dung lượng nhớ tăng lên để giải toán chia sẻ lúc nhiều liệu Đề xuất số phương pháp cải tiến hiệu năng: - Lập phương án nâng cấp thêm request thay hệ thống - Tăng thêm tốc độ xử lý máy chủ - Mở rộng băng thông phục vụ công việc truyền nhận liệu - Tăng thêm cung p vị trí access giúp giải phóng nhớ nhanh - Định nghĩa thêm nhiều thẻ vị trí share_memory_idle làm công việc đặc thù khác tiêu tốn nhớ 4.3 Kết luận chƣơng Trong chương tác giả tập trung vào áp dụng công cụ TimeNets để đánh giá hiệu hệ thống, phần đầu giới thiệu đôi nét hệ thống Share Memory Sau đưa yêu cầu đánh giá kết phải đạt sau đánh giá Từ kết đạt sau đánh giá nhiều lần, tác giả đưa 49 phân tích, đánh giá số đề xuất để cải thiện hiệu cho hệ thống Memory Áp dụng công cụ để đánh giá hiệu cho ứng dụng cụ thể cần thiết để đưa phương án, giải pháp khắc phục toán khó toán tắc nghẽn hệ thống lớn… 50 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ A Kết luận Luận văn tốt nghiệp tác giả với đề tài: “Phƣơng pháp đánh giá hiệu hệ thống sử dụng UML State Machine Stochastic Petri Nets.” hoàn thành Đề tài giải vấn đề sau: Tìm hiểu khái niệm đánh giá hiệu năng, lại phải thực kiểm tra đánh giá hiệu , bước tiến hành để đánh giá hiệu phương pháp đánh giá hiệu nói chung phương pháp mô hình hóa đánh giá hiệu nói riêng Đưa khái niệm phương pháp mô hình hóa đánh giá hiệu Áp dụng phương pháp đánh giá hiệu cho hệ thống Share Memory, thực nghiệm áp dụng đánh giá đánh giá với công cụ Time Net Sau đánh giá đánh giá, đưa kết sau thực nghiệm nêu lên đề xuất số phương pháp cải tiến hiệu phần cho hệ thống Share Memory Các kết đạt đề tài: Đề tài tổng hợp khái niệm bản, đặc điểm chung phương pháp đánh giá hiệu nói chung, phương pháp mô hình hóa đánh giá hiệu nói riêng Trên sở phân tích đánh giá đặc điểm đánh giá hiệu hệ thống Tác giả đưa quy trình thực với hệ thống chia sẻ nhớ Share Memory Kết thực nghiệm cho thấy công phương pháp đánh giá hiệu hệ thống trước triển khai phần mềm hoạt động hệ thống thể trình tích lũy kiến thức truyền thụ người dạy tác giả B Kiến nghị Trong trình nghiên cứu hoàn thành luận văn, tác giả nhận thấy đánh giá hiệu phải tảng việc lựa chọn công cụ để mô người dùng, mức tải, thời gian trì hoãn, lựa chọn hệ thống để thực thi thử nghiệm Trong đánh giá hiệu hệ thống, việc áp dụng nhiều kỹ thuật đánh giá môi trường khác cho kết toàn diện khía 51 cạnh ứng dụng môi trường phần mềm Áp dụng công cụ TimeNets để đánh giá hiệu giúp đánh giá chịu tải hệ thống với số lượng liệu chia sẻ, tốc độ truy cập nhớ, tốc độ xử lý số yêu cầu thực thành công không thành công khoảng thời gian Tuy nhiên, đề tài có số hạn chế: - Chưa ứng dụng đánh giá hiệu nhiều công cụ khác để từ tìm khác biệt, so sánh phân tích kết đạt nhiều công cụ kiểm thử khác C Hƣớng phát triển đề tài Như trình bày trên, đề tài chủ yếu tập trung nghiên cứu ứng dụng đánh giá hiệu hệ thống, sử dụng công cụ TimeNets để mô tạo môi trường đánh giá Việc sử dụng công cụ hạn chế việc đánh giá xác hiệu hệ thống Hướng nghiên cứu, phát triển đề tài sử dụng nhiều công cụ khác thực môi trường phần cứng phần mềm khác kết đánh giá xác Vận dụng ưu điểm PN khác như: Coloured PN, Abstract Datatype PN để mô hệ thống cách xác Xây dựng hệ thống tính toán song song để tăng hiệu tính toán giúp cho việc phân tích hệ thống có trạng thái lớn Lựa chọn công cụ đánh giá, việc hệ thống cho phép lựa chọn nhiều kiểu đánh giá khác nhau, điều tiết kiệm thời gian, chi phí nhận lực dự án Công nghệ thông tin 52 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] BALSAMO, S., and SIMEONI, M On transforming UML models into performance models Workshop on Transformations in the Unified Modeling Language, April 2001 [2] FRANKS, G., MALY, P., WOODSIDE, M., PETRIU, D., and HUBBARD, A Layered Queuing Network Solver and Simulator User Manual Carleton University, Ottawa, Canada, 2005 [3] OMG UML Profile for Schedulability, Performance, and Time OMG document ptc/2002-03-02, Available: http://www.omg.org/cgi-bin/doc?ptc/2002-03-02 [4] LAZOWSKA, E., KAHORJAN, J., GRAHAM, G S., and SEVCIK, K C Quantitative System Performance: Computer System Analysis Using QueuingNetwork Models Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, 1984 [5] Piet Van Hieghem, Performance Analysis of Communications Networks and Systems, Cambridge University Press, 2006 [6] Object Management Group UML profile for schedulability, perfor-mance, and time www.uml.org, March 2002 [7] Quanititative Evaluation of UML State Machine Using Stochastic Petri Nets Doktor-Ingenieur G Hommel, I Schieferdecker, R German, Berlin 2007 [8] Ramya Ramalinga Moorthy (2000), Software Performance Testing Handbook A Comprehensive guide for beginners [9] Falko Bause, Pieter S.Kritzinger (2002), Stochastic Petri Nets [10] Jensen, Kurt Coloured Petri Nets: Basic Concepts, Analysis Methods and Practical Use, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg [11] K.S.TRIVEDI, “The Evolution of Stochastic Petri Nets” In Proc World Congress on Systems Simulation, Singapore, Sept 1-3, 1997 [12] A System Performance Evaluation Method Using Stochatics Petri Net - Tạ Hải Tùng 53 ... hiệu sử dụng mạng Stochastic Petri Nets Trình bày sở mạng Petri Nets Chương 4: Áp dụng thử nghiệm đánh giá hiệu hệ thống Share Memory CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG Đánh giá hiệu hệ thống. .. tính hiệu toàn hệ thống Trong chương trình bày khái niệm liên quan đến kỹ thuật đánh giá hiệu hệ thống, đặc biệt phương pháp mô hình đánh giá hiệu 1.1 Khái niệm đánh giá hiệu Đánh giá hiệu sử dụng. .. phương pháp đánh giá hiệu hệ thống, phương pháp đánh giá thông qua mô hình mô phương pháp áp dụng để đánh giá hiệu cho hệ thống lớn có luồng xử lý phức tạp Tuy nhiên với tăng trưởng nhu cầu sử