Chương 3 mô tả việc thử nghiệm mô hình hóa hệ thống SSO trong hai mô hình GSPN, DSPN. Sau đó, sử dụng công cụ TimeNET để thực hiện phân tích, từ đó đưa ra kết quả. Với kết quả này có thể đánh giá được yêu cầu tài nguyên và khả năng đáp ứng của hệ thống khi ở giới hạn tài nguyên nhất định từ đó có sự cấp phát sử dụng tài nguyên hợp lý.
KẾT LUẬN 1.Những đóng góp của luận văn
Luận văn đã nghiên cứu tổng quan về đánh giá hiệu năng hệ thống phần mềm, cũng như đi vào phân tích mô hình Petri net cùng hai lớp con của mạng này là GSPN và DSPN. Đồng thời nghiên cứu công cụ TimeNET sử dụng để phân tích đánh giá hiệu năng. Kết quả đạt được như sau:
- Tìm hiểu về PN, các khái niệm và đặc tính đáng lưu ý của PN cũng như các phương pháp phân tích cơ bản với PN. Từ đó đi sâu tìm hiểu về nền tảng lý thuyết và phương pháp phân tích ổn định cũng như tức thời đối với mô hình GSPN, phương pháp phân tích ổn định với mô hình DSPN.
- Dựa trên tìm hiểu về công cụ TimeNET và kiến thức về PN, thử nghiệm đánh giá hiệu năng hệ thống SSO với hai mô hình GSPN và DSPN dựa trên công cụ TimeNET. Từ đó đưa ra đánh giá về mô hình và hiệu năng nhằm giải quyết mục tiêu quan trọng nhất là đảm bảo hiệu năng của hệ thống.
2. Hƣớng phát triển
Luận văn sử dụng phương pháp phân tích số học với GSPN và DSPN. Tuy nhiên các phương pháp này có những hạn chế với các hệ thống phức tạp và đồ thị đạt được là quá lớn. Bên cạnh đó phương pháp phân tích số học còn giới hạn mô hình DSPN chỉ được phép kích hoạt một deterministic transition tại một thời điểm, bởi vậy đôi khi nó không phản ánh được hoạt động thực tế của hệ. Thêm nữa, với chỉ một loại token, đôi khi các mô hình này không thể hiện được sự khác nhau trong mỗi yêu cầu.
Vì vậy, hướng nghiên cứu tiếp theo của luận văn là sẽ tìm hiểu phương pháp mô phỏng đối với các mô hình này, đồng thời mở rộng ra một số mô hình PN bậc cao để có thể mô hình hóa các hệ thống sát thực tế nhất có thể như: Predicate/Transition Nets, CPN.
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. 685,690- 692.
[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.
[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.