Một số kỹ thuật đánh giá hiệu năng phần mềm sử dụng petri net và thử nghiệm trên công cụ timenet

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN THỊ MINH THÙY MỘT SỐ KỸ THUẬT ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG PHẦN MỀM SỬ DỤNG PETRI NET VÀ THỬ NGHIỆM TRÊN CÔNG CỤ TIMENET Chuyên ngành: Công nghệ thông tin LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS Huỳnh Quyết Thắng Hà Nội – 2016 ii LỜI CAM ĐOAN Tơi cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi có giúp đỡ lớn thầy hướng dẫn Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Trong luận văn, tơi có tham khảo đến số tài liệu liệt kê phần Tài liệu tham khảo cuối luận văn Hà Nội, ngày tháng năm 2016 Tác giả Nguyễn Thị Minh Thùy iii 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 tơi suốt q trình thực luận văn tốt nghiệp Tôi xin cảm ơn giúp đỡ nhiệt tình thầy giáo viện Đào tạo sau đại học - Đại Học Bách Khoa Hà Nội Đặc biệt, tơi xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc tới thầy cô giáo giảng dạy trình học tập trường Các thầy tận tình giảng dạy, truyền đạt kiến thức, tạo tiền đề cho tơi hồn thành luận văn Cuối cùng, tơi xin chân thành cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp gia đình tơi quan tâm tạo điều kiện tốt nhất, động viên, cổ vũ tơi suốt q trình học tập nghiên cứu để hoàn thành tốt luận văn tốt nghiệp Xin trân trọng cảm ơn! Hà Nội, ngày tháng năm 2016 Tác giả Nguyễn Thị Minh Thùy iv MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ii LỜI CẢM ƠN iii MỤC LỤC iv DANH MỤC THUẬT NGỮ, VIẾT TẮT viii DANH MỤC BẢNG ix DANH MỤC HÌNH x MỞ ĐẦU CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG PHẦN MỀM VÀ PETRI NET 1.1 Tổng quan đánh giá hiệu phần mềm 1.1.1 Hiệu phần mềm 1.1.2 Đánh giá hiệu phần mềm 1.1.3 Các kỹ thuật đánh giá hiệu phần mềm 1.1.3.1 Đo hiệu 1.1.3.2 Phân tích mơ hình 1.1.3.3 Mơ mơ hình 1.1.3.3.1 Phương pháp sử dụng mạng hàng đợi 1.1.3.3.2 Phương pháp sử dụng chương trình máy tính thiết kế đặc thù để mơ cho hệ thống 1.1.3.3.3 Phương pháp sử dụng mạng Petri 1.2 Tổng quan mạng Petri 1.2.1 Mạng Petri (PN) 1.2.1.1 Định nghĩa 1.2.1.2 Một số khái niệm v 1.2.1.2.1 Hình thái 1.2.1.2.2 Enable 1.2.1.2.3 Kích hoạt 1.2.1.2.4 Đồ thị đạt 10 1.2.1.2.5 Cung cấm 11 1.2.1.3 Một số thuộc tính PN 11 1.2.1.3.1 Thuộc tính hành vi 11 1.2.1.3.2 Thuộc tính cấu trúc 12 1.2.1.4 Khái quát số phương pháp phân tích PN 13 1.2.1.4.1 Phân tích tính đạt 13 1.2.1.4.2 Ma trận liên thuộc đẳng thức trạng thái 15 1.2.1.4.3 Mô 16 1.2.2 Mạng Petri ngẫu nhiên (SPN) 17 1.2.3 Mạng Petri ngẫu nhiên chung (GSPN) 18 1.2.3.1 Định nghĩa 18 1.2.3.2 Phân tích 19 1.2.3.2.1 Nền tảng lý thuyết 20 1.2.3.2.1.1 Biến ngẫu nhiên 20 1.2.3.2.1.2 Quá trình Markov 20 1.2.3.2.1.3 Chuỗi Markov thời gian tiếp diễn (CTMC) 21 1.2.3.2.1.4 Phương pháp Jensen 22 1.2.3.2.2 Loại bỏ trạng thái vơ hình 24 1.2.3.2.3 Phương pháp phân tích ổn định 25 1.2.3.2.4 Phương pháp phân tích tức thời 25 1.2.3.2.5 Một số thông số hiệu 26 1.2.4 Mạng Petri ngẫu nhiên xác định (DSPN) 27 1.2.4.1 Định nghĩa 27 1.2.4.2 Phân tích 28 1.2.4.2.1 Đồ thị đạt rút gọn 29 1.2.4.2.2 DSPN MRGP 30 1.2.4.2.3 Phương pháp phân tích ổn định 33 1.3 Kết luận chƣơng 34 CHƢƠNG 2: CÔNG CỤ TIMENET 36 vi 2.1 Tổng quan TimeNET 36 2.2 Thành phần bên TimeNET 37 2.2.1 Thành phần phân tích 37 2.2.1.1.1 Phân tích cấu trúc 37 2.2.1.1.2 Sinh đồ thị đạt 38 2.2.1.1.3 Phân tích số học 39 2.2.1.2 Thành phần mô 41 2.3 Thành phần giao diện TimeNET 42 2.3.1 Thành phần giao diện 42 2.3.2 Thành phần đối tượng mạng với lớp mạng cụ thể 43 2.3.2.1 eDSPN 43 2.3.2.2 SCPN 45 2.4 Kiến trúc phần mềm 47 2.5 Kết luận chƣơng 49 CHƢƠNG 3: SỬ DỤNG CÔNG CỤ TIMENET ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG PHẦN MỀM 50 3.1 Bài toán 50 3.1.1 Đặt vấn đề 50 3.1.2 Mô tả hệ thống 51 3.2 Mơ hình GSPN 52 3.2.1 Mô tả 52 3.2.2 Tham số 54 3.3 Mơ hình DSPN 55 3.4 Một số thông số đo hiệu hệ thống 56 3.5 Kịch thử nghiệm 57 3.6 Đánh giá kết phân tích 57 3.6.1 Phân tích mơ hình GSPN: 57 vii 3.6.2 Phân tích mơ hình DSPN 65 3.6.3 Kết luận: 65 3.7 Kết luận chƣơng 66 KẾT LUẬN 67 TÀI LIỆU THAM KHẢO 68 viii DANH MỤC THUẬT NGỮ, VIẾT TẮT Ký hiệu Tiếng Anh Tiếng Việt QN Queuing network Mạng hàng đợi PN Petri net Mạng Petri SPN Stochastic Petri net Mạng Petri ngẫu nhiên GSPN Generallized stochastic Petri net Mạng Petri ngẫu nhiên chung DSPN Deterministic and stochastic Petri Mạng Petri ngẫu nhiên xác net định Extend Deterministic and Mạng Petri ngẫu nhiên xác stochastic Petri net định mở rộng CPN Coloured Petri net Mạng Petri có màu SCPN Coloured Stochastic Petri net Mạng Petri ngẫu nhiên có màu Timed Petri Nets Mạng Petri thời gian CTMC Continuous-Time Markov chains Chuỗi Markov thời gian tiếp diễn DTMC Discrete-time Markov chain Chuỗi Markov thời gian rời rạc Embedded Markov chain Chuỗi Markov nhún Markov regenerative process Quá trình Markov tái sinh eDSPN TPN EMC MRGP (semi-regenerative process) MRS Markov renewal sequence Chuỗi Markov làm SMP Semi-Markov process Quá trình bán Markov SSO Single Sign-on Hệ thống xác thực lần KPI Key Performance Indicator Chỉ số đánh giá hoạt động ix DANH MỤC BẢNG Bảng 1: Thông tin tham số timed transition GSPN 55 Bảng 2: Thông tin tham số immediate transition GSPN 55 Bảng 3: Kết phân tích ổn định với GSPN với nCPUs:=1 58 Bảng 4: Kết phân tích ổn định với GSPN với nCPUs:=2 60 Bảng 5: Kết phân tích ổn định với GSPN với nCPUs:=3 61 Bảng 6: Kết phân tích ổn định với GSPN với nCPUs:=4 62 Bảng 7: Kết phân tích ổn định với GSPN với nCPUs:=5 62 x DANH MỤC HÌNH Hình 1: Ví dụ PN Hình 2: Phân bố token sau kích hoạt PN 10 Hình 3: Cung cấm 11 Hình 4: Cây đạt được/ đồ thị đạt 15 Hình 5: Ví dụ loại bỏ trạng thái vơ hình 24 Hình 6: Ví dụ DSPN đồ thị đạt tương ứng 28 Hình 7: Kết phân tích cấu trúc mơ hình GSPN tốn Chương 38 Hình 8: Mục đối tượng lớp mạng eDSPN 43 Hình 9: Các đối tượng lớp SCPN 45 Hình 10: Cấu trúc điều khiển thành phần TimeNET 48 Hình 11: Tổng quan SSO 50 Hình 12: Mơ hình GSPN 53 Hình 13: Mơ hình DSPN 56 Hình 14: Đồ thị phân tích tức thời hiệu sử dụng CPU nCPUs:=1, delayRQ:=100 59 Hình 15: Đồ thị phân tích tức thời hiệu sử dụng CPU nCPUs:=2, delayRQ:=1 60 Hình 16: Đồ thị phân tích tức thời hiệu sử dụng CPU nCPUs:=3, delayRQ:=1 61 Hình 17: Đồ thị phân tích tức thời hiệu sử dụng CPU nCPUs:=4, delayRQ:=1 63 Hình 18: Đồ thị phân tích tức thời hiệu sử dụng CPU nCPUs:=5, delayRQ:=1 63 Hình 19: So sánh kết phân tích hai mơ hình GSPN DSPN với số nCPU 2, delayRQ:=1 64 Hình 20: So sánh kết phân tích hai mơ hình GSPN DSPN với số nCPU 4, delayRQ:=1 65 55 Bảng 1: Thông tin tham số timed transition GSPN Transition Giá trị trễ trung bình ServerType checkCache 8.992 Infinite-Server authorize 13.096 Infinite-Server writeCache 1.98 Infinite-Server writeLog 28.82 Infinite-Server sendRequest 13.125 Infinite-Server sendResponse 15.217 Infinite-Server Từ liệu KPI báo cáo sở liệu, ta tính tốn độ trễ tương đối chi tiết timed transition tổng kết Bảng Chi tiết liên quan đến immediate transition thể Bảng Bảng 2: Thông tin tham số immediate transition GSPN 3.3 Transition Weight Priority Enabling Function getMemCache 1 - getDB 1 - getWrite 1 - getWriteLog 1 - Mơ hình DSPN Mơ hình DSPN với hoạt động hệ thống khơng khác với mơ hình GSPN Do 99,8% u cầu kiểm tra nhớ đệm cần 9ms nên tác giả tiến hành thử ngiệm chuyển transition checkCache thành deterministic Từ có giá trị độ trễ transition 9ms 56 Hình 13: Mơ hình DSPN 3.4 Một số thông số đo hiệu hệ thống Thông số dùng để đo hiệu giống cho hai mơ hình GSPN DSPN Như trình bày Chương I, mục tiêu hệ thống gồm số yếu tố đánh giá việc sử dụng tốt tài nguyên, thường thời gian xử lý, thông lượng sử dụng tài nguyên Với mục tiêu tiêu chi hiệu sử dụng CPU ngưỡng KPI cho phép (giá trị KPI quy định cụ thể hạng mục) Vấn đề cần quan tâm hệ thống việc sử dụng tài nguyên Cụ thể toán việc sử dụng CPU Các tài nguyên hệ thống tốt nên có hiệu sử dụng khơng cao ( không vượt ngưỡng 75%) không nên thấp (dưới 40%) Tài nguyên sử dụng hết đồng nghĩa với việc số token place CPUs 0, từ ta có biểu thức đo hiệu năng: utilization_CPUs := P{#CPUs=0} 57 Thông lượng yêu cầu số yêu cầu xác thực gửi đến hệ thống đơn vị thời gian Để gửi yêu cầu trước tiên cần có token place SendingRequest Vậy thơng lượng tính khả place có token chia cho thời gian cần để chuyển token tới place tiếp theo: throughput_Request := P{#SendingRequest>0}/sendRQ_time Tương tự với thông lượng yêu cầu, thông lượng số phản hồi tính khản place AppRequest có token chia cho thời gian cần để gửi phản hồi: throughput_Response:= P{#AppRequest>0}/sendRS_time 3.5 Kịch thử nghiệm Theo kết thống kê có 36240 lượt truy cập khoảng thời gian từ 8h - 8h20‟ với ngày làm việc, nghĩa giây hệ thống tiếp nhận trung bình 30 yêu cầu Đặc biệt ngày cao tải lên đến 39560 lượt, tương đương 33 yêu cầu/ giây Ngoài ra, ngày trung bình giây hệ thống tiếp nhận yêu cầu Mục tiêu cần xác định số CPU đảm bảo hệ thống ln ln khơng có tượng tải Bởi kịch tiến hành thử nghiệm với số CPU (nCPU), số ứng dụng (nRQ) tần suất yêu cầu (delayRQ) tăng dần đảm bảo mô hệ thống nhận nhiều yêu cầu Khi số ứng dụng tần suất yêu cầu tăng đến ngưỡng CPU thực tăng CPU 3.6 Đánh giá kết phân tích Lưu ý: đơn vị thời gian (nếu khơng có thích thêm) phần tính theo đơn vị thời gian độ trễ ( ) 3.6.1 Phân tích mơ hình GSPN:  Với nCPUs:=1 Khi thời gian trễ gửi yêu cầu (delayRQ) thay đổi, số yêu cầu gửi đến hệ thống có thay đổi Dễ thấy kết phân tích ổn định Bảng 3, với delayRQ:=1 số yêu cầu giây vào khoảng từ 17-19, hiệu sử dụng CPU đến mức 58 nguy hiểm đạt tới trạng thái ổn đinh Do đó, với trường hợp chắn cần cấp thêm CPU cho hệ thống Trong q trình phân tích ta thấy với tiếp tục tăng số ứng dụng hiệu sử dụng CPU tiến đến số yêu cầu gửi phản hồi đơn vị thời gian có thay đổi, coi ngưỡng đáp ứng tối đa hệ thống Với delayRQ:=100, số yêu cầu giảm rõ rệt, khoảng 5-10 yêu cầu giây hiệu CPU đạt tới trạng thái ổn định thấp Bảng 3: Kết phân tích ổn định với GSPN với nCPUs:=1 delayRQ nRQ utilization_CPU 100 throughput_request throughput_response (yêu cầu/ms) (phản hồi/ms) 0.63862752 0.01231588 0.00080935 0.8923567 0.01720902 0.00113091 0.96653002 0.01863945 0.00122491 0.98959633 0.01908428 0.00125414 0.99678449 0.01922291 0.00126325 0.99900622 0.01926577 0.00126607 0.28776443 0.00554951 0.03646916 0.4164592 0.00803138 0.052779 0.47212931 0.00910497 0.05983422 0.49687516 0.0095822 0.06297033 0.50825376 0.00980163 0.0644124 0.51361142 0.00990496 0.06509144 Do đó, tiếp tục tiến hành phân tích tức thời đối delayRQ:=100 khoảng thời gian 1000 giây biểu đồ Hình 14 Tùy vào số yêu cầu gửi tới hệ thống mà thời gian đạt tới trạng thái ổn định hệ thống khác nhau, số yêu cầu cang nhỏ hệ thống ổn định nhanh chóng Khi xử lý 10 yêu cầu giây, hiệu sử dụng CPU với số CPU nằm ngưỡng KPI 59 Hình 14: Đồ thị phân tích tức thời hiệu sử dụng CPU nCPUs:=1, delayRQ:=100  Với nCPUs:=2 Từ kết phân tích ổn định với số CPU delayRQ 1, ta nhận thấy cần bổ sung CPU cho hệ thống Từ phần trở sau tiến hành phân tích với delayRQ:=1 Kết phân tích tăng số CPU thành thể Bảng Hiệu sử dụng CPU nằm ngưỡng cho phép có 25 yêu cầu giây Ngồi lần phân tích ta thấy, ln có CPU sẵn sàng (utilization_CPU=0) có khoảng 12 u cầu/giây có 0.8 yêu cầu phản hồi giây Tiếp tục thực phân tích tức thời với trường hợp đảm bảo yêu cầu hiệu năng, kết thể Hình 15 Trong hai trường hợp hiệu sử dụng CPU tăng lên trước giảm đến mức ổn định Khi có 25 yêu cầu/s, hiệu sử dụng CPU 60 vượt ngưỡng (80%) 16s, nhiên chưa đến mức nguy hiểm (trên 85%) nên chấp nhận Bảng 4: Kết phân tích ổn định với GSPN với nCPUs:=2 nRQ utilization_CPU throughput_request throughput_response (yêu cầu/ms) (yêu cầu/ms) 0.01231588 0.00080935 0.45197304 0.0206544 0.00135732 0.7207071 0.02522432 0.00165764 0.86968446 0.02755455 0.00181077 0.9403977 0.02852438 0.00187451 0.97308121 0.0289282 0.00190105 Hình 15: Đồ thị phân tích tức thời hiệu sử dụng CPU nCPUs:=2, delayRQ:=1 61  Với nCPUs:=3 Lúc ta thực phân tích ổn định có từ ứng dụng Với kết phân tích ổn định Bảng 5, ta tiếp tục phân tích tức thời kịch lần thử trước Khi có khoảng 31 yêu cầu, việc sử dụng CPU vượt ngưỡng 78s nhiên chấp nhận chưa đạt tới ngưỡng nguy hiểm Bảng 5: Kết phân tích ổn định với GSPN với nCPUs:=3 nRQ utilization_CPU throughput_request throughput_response (yêu cầu/ms) (yêu cầu/ms) 0.61624072 0.02947558 0.00193702 0.78250147 0.03144366 0.00206635 0.88155813 0.03252969 0.00213772 Hình 16: Đồ thị phân tích tức thời hiệu sử dụng CPU nCPUs:=3, delayRQ:=1 62  Với nCPUs:=4 Tiếp tục tăng số CPU để phân tích hệ thống, đồng thời tăng số nRQ chưa thể số yêu cầu lớn đến hệ thống thời gian cao tải Kết phân tích tức thời có Bảng Lúc này, đạt tới trạng thái ổn định hệ thống xử lý tốt với 33 yêu cầu/giây Kết phân tích tức thời Hình 17 cho thấy CPU không vượt ngưỡng trước đạt tới trạng thái ổn định Bảng 6: Kết phân tích ổn định với GSPN với nCPUs:=4 nRQ utilization_CPU throughput_request throughput_response (yêu cầu/ms) (yêu cầu/ms) 0.7319625 0.03331226 0.00218915 0.84274547 0.03412751 0.00224272 0.91005219 0.03458829 0.00227301  Với nCPUs:=5 Thử nghiệm tăng thêm CPU để xem xét khả hệ thống thời điểm cao tải nhất, kết phân tích ổn định tức thời thể Bảng Hình 18 Bảng 7: Kết phân tích ổn định với GSPN với nCPUs:=5 nRQ utilization_CPU throughput_request throughput_response (yêu cầu/ms) (yêu cầu/ms) 0.704018 0.0343274 0.00225586 0.82183493 0.03485502 0.00229054 63 Hình 17: Đồ thị phân tích tức thời hiệu sử dụng CPU nCPUs:=4, delayRQ:=1 Hình 18: Đồ thị phân tích tức thời hiệu sử dụng CPU nCPUs:=5, delayRQ:=1 64 Hình 19: So sánh kết phân tích hai mơ hình GSPN DSPN với số nCPU 2, delayRQ:=1 Kết luận với mơ hình GSPN: Với tài ngun cung cấp khác nhau, khả đáp ứng hệ thống có thay đổi Để đảm bảo KPI CPU hệ thống đạt yêu cầu cần 4CPU phục vụ luồng hoạt động Từ kết phân tích ổn định với giá trị CPU, ta nhận thấy tỉ lệ nhận phản hồi với gửi phản hồi đơn vị thời gian từ 6.57 – 6.58% 65 3.6.2 Phân tích mơ hình DSPN Thực phân tích ổn định với kịch mơ hình GSPN ta thu kết phân tích hai mơ hình gần giống Biểu đồ Hình 19 Hình 20 thể so sánh hai mơ hình Hình 20: So sánh kết phân tích hai mơ hình GSPN DSPN với số nCPU 4, delayRQ:=1 3.6.3 Kết luận: Kết phân tích hai mơ hình khơng khác rõ rệt dù rõ ràng mơ hình DSPN có phương pháp phân tích khác với phương pháp GSPN Tuy nhiên, ta 66 đưa số lý khiến kết phân tích hai mơ hình tương tự Thứ nhất, hai mơ hình cho hệ thống SSO có luồng thực thi giống Thứ hai, hai mơ hình loại bỏ trạng thái vơ hình trước thực phân tích có số trạng thái không gian trạng thái rút gọn giống Thứ ba, độ trễ thực thi transtition khác checkCache, khác biệt độ trễ không lớn Kết phân tích hai mơ hình cho thấy, để hệ thống đảm bảo KPI kể vào thời điểm cao tải với 30 - 35 yêu cầu/ giây cần tối thiểu CPU dành riêng phục vụ hoạt động xác thực hệ thống 3.7 Kết luận chƣơng Chương mơ tả việc thử nghiệm mơ hình hóa hệ thống SSO hai mơ hình GSPN, DSPN Sau đó, sử dụng cơng cụ TimeNET để thực phân tích, từ đưa kết Với kết đánh giá yêu cầu tài nguyên khả đáp ứng hệ thống giới hạn tài nguyên định từ có cấp phát sử dụng tài nguyên hợp lý 67 KẾT LUẬN Những đóng góp luận văn Luận văn nghiên cứu tổng quan đánh giá hiệu hệ thống phần mềm, vào phân tích mơ hình Petri net hai lớp mạng GSPN DSPN Đồng thời nghiên cứu cơng cụ TimeNET sử dụng để phân tích đánh giá hiệu Kết đạt sau: - Tìm hiểu PN, khái niệm đặc tính đáng lưu ý PN phương pháp phân tích với PN Từ sâu tìm hiểu tảng lý thuyết phương pháp phân tích ổn định tức thời mơ hình GSPN, phương pháp phân tích ổn định với mơ hình DSPN - Dựa tìm hiểu cơng cụ TimeNET kiến thức PN, thử nghiệm đánh giá hiệu hệ thống SSO với hai mơ hình GSPN DSPN dựa cơng cụ TimeNET Từ đưa đánh giá mơ hình hiệu nhằm giải mục tiêu quan trọng đảm bảo hiệu hệ thống Hƣớng phát triển Luận văn sử dụng phương pháp phân tích số học với GSPN DSPN Tuy nhiên phương pháp có hạn chế với hệ thống phức tạp đồ thị đạt lớn Bên cạnh phương pháp phân tích số học cịn giới hạn mơ hình DSPN phép kích hoạt deterministic transition thời điểm, đơi khơng phản ánh hoạt động thực tế hệ Thêm nữa, với loại token, mô hình khơng thể khác yêu cầu Vì vậy, hướng nghiên cứu luận văn tìm hiểu phương pháp mơ mơ hình này, đồng thời mở rộng số mơ hình PN bậc cao để mơ hình hóa hệ thống sát thực tế như: Predicate/Transition Nets, CPN 68 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] A L Reibman, K S Trivedi (1989), “Transient analysis of cumulative measures of Markov model behavior”, Stochastic Models, tập (5), tr 685,690692 [2] Armin Zimmermann, Michael Knoke (2007), TimeNET 4.0 A Software Tool for the Performability Evaluation with Stochastic and Colored Petri Nets – user manual, tr.1-67 [3] Giovanni Chiola, Marco Ajmone Marsan, Senior Member (1993), “Generalized Stochastic Petri Nets: A Definition at the Net Level and Its Implications”, IEEE, tr.100-101 [4] Hoon Choi, Vidyadhar G Kulkarni, Kishor S Trivedi (1999), “Transient ansalysis of Deterministic and Stochastic Petri Nets”, ELSEVIES, tr 2-6, 11, 13-14 [5] Jogesh K.Muppala, Kishor S Trivedi (1989), “GSPN Model: Sensitive Analysis and Application”, Proc of the 28th ACM Southeast Region Conf., tr 3-4 [6] Jiacun Wang (2007), “Petri Nets for Dynamic Event-Driven System Modeling”, Handbook of Dynamic System Modeling, CRCPress, tr 1-8, 13-15 [7] Nadeem Akharware MEng MIEE (2005), PIPE2: Platform Independent Petri Net, tr 7-9, 13, 19-25 [8] Nikky Kortbeek, Richard J Boucherie (2012), “A P- and T-invariant Characterization of Product Form and Decomposition in Stochastic Petri Nets”, ELSEVIER, tr 8,9 [9] Paola Bracchi (2006), A Methodology for Software Performance Modeling and its Application to a Border Inspection System, tr 2-4 69 [10] Razib Hayat Khan (2014), Performance and Performability Modeling Framework Considering Management of Service Components Deployment, tr 6-7 [11] Reinhard German, Christian Kelling, Armin Zimmermann, Günter Hommel (1995), TimeNET – “A Toolkit for Evaluating Non-Markovian Stochastic Petri Nets”, ELSEVIER, tr 6-13 [12] Yue Ben (2013), A Brief Study on Stochastic Petri Net, tr 3-5 ... ? ?Một số kỹ thuật đánh giá hiệu phần mềm sử dụng Petri net thử nghiệm công cụ TimeNET? ?? để nghiên cứu kỹ thuật đánh giá hiệu phần mềm Từ đó, sử dụng cơng cụ TimeNet để đưa đánh giá kỹ thuật nghiên... hiểu công cụ TimeNET - Thử nghiệm đánh giá hiệu mơ hình GSPN/DSPN cơng cụ TimeNET Bố cục luận văn Chƣơng 1: Tổng quan đánh giá hiệu phần mềm Petri net Chương trình bày tổng quan đánh giá hiệu phần. .. CHƢƠNG 2: CÔNG CỤ TIMENET 2.1 Tổng quan TimeNET TimeNET công cụ đồ họa tương tác để mơ hình hóa đánh giá hiệu sử dụng SPN TimeNET mơ hình hóa đánh giá hiệu thành công số dự án Cơng cụ miễn phí