Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci...

36
Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação Departamento de Sistemas de Computação

Transcript of Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci...

Page 1: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais

Marcos José Santana

Regina Helena Carlucci Santana

Universidade de São PauloInstituto de Ciências Matemáticas e de Computação

Departamento de Sistemas de Computação

Page 2: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Técnicas de Avaliação de Desempenho

Sistema Medições Dados

Protótipos

Benchmarcks

Coleta de Dados

Aferição

Rede de Filas

Redes de Petri

Statecharts

Modelagem

Simulação

Analítica

Aferição

Page 3: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Técnicas de Avaliação de Desempenho

Modelo SoluçãoMétodos Analíticos

Simulação

Sistema

Protótipos

Benchmarcks

Coleta de Dados

Aferição

Rede de Filas

Redes de Petri

Statecharts

Modelagem

Simulação

Analítica

Modelagem

Page 4: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Técnicas de Avaliação de Desempenho

Aferição

•Medidas no próprio sistema

•Sistema deve existir e estar disponível

•Experimentação restrita

•Muito cuidado com aquisição dos dados

Page 5: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Técnicas de Avaliação de Desempenho

Modelagem

• Desenvolvimento de um modelo

• Não é necessário ter o sistema disponível

• Grande flexibilidade

• Resultados estocásticos

• Necessita validar modelo e solução

Page 6: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Técnicas de Aferição

• Construção de Protótipos– Sistema em Projeto

• Monitores ou Coleta de Dados– Avaliar um Sistema ou partes dele

• Benchmarks– Comparação entre Sistemas– Avaliar partes específicas de um Sistema

Page 7: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Técnicas de Aferição

• Construção de Protótipos

Versão simplificada de um sistema computacional que contém apenas características relevantes para a

análise do sistema

Page 8: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Construção de Protótipos

• Ótima opção para verificação de projetos

• Bom para alguns tipos de sistemas

• Custo pode ser um problema

• Flexibilidade não é ponto forte!

• Produz resultados com boa precisão;

Page 9: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Técnicas de Aferição

• Construção de Protótipos– Sistema em Projeto

• Monitores ou Coleta de Dados– Avaliar um Sistema ou partes dele

• Benchmarks– Comparação entre Sistemas– Avaliar partes específicas de um Sistema

           

       

Page 10: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Técnicas de Aferição

• Coleta de Dados

Ferramenta para observar as atividades de um sistema coletando as

características relevantes para a análise do sistema

Ferramenta = Monitor

Page 11: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Monitores

Avaliar o Desempenho e Identificar Pontos Críticos

Objetivos: Determinar partes mais utilizadas Determinar gargalos Ajustar Parâmetros Caracterizar Carga de Trabalho Determinar Parâmetros para modelos

Page 12: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

MonitoresForma de Implementação

Define o nível em que o monitor será implementado

1. Hardware

2. Software

Page 13: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Coleta de Dados

Monitores de Software:

Gerais e Flexíveis Produzem interferência no sistema Informações possíveis de serem obtidas:

Nível de aplicação Sistema operacional

Exemplo: rotina inserida nos protocolos de comunicação para medir o tempo gasto em uma transação em arquivos

Page 14: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Coleta de Dados

Monitores de Hardware:

Eficientes Menos invasivos Problemas: custo e complexidade Exemplo: pequeno hardware adicionado

ao sistema para espionar e contabilizar o tempo gasto em uma transação em arquivos

Page 15: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Monitores

Concluindo....

• Podem gerar resultados bastante confiáveis.• O sistema deve existir e estar disponível.• Cuidado com a interferência do Monitor nos

resultados• Dois tipos básicos de abordagens:

Monitores de Software e de Hardware.

Page 16: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Técnicas de Aferição

• Construção de Protótipos– Sistema em Projeto

• Monitores ou Coleta de Dados– Avaliar um Sistema ou partes dele

• Benchmarks– Comparação entre Sistemas– Avaliar partes específicas de um Sistema

           

       

Page 17: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Técnicas de Aferição

• Benchmarks

Programa escrito em linguagem de alto nível, representativo de uma

classe de aplicações, utilizado para medir o desempenho de um dado

sistema ou para comparar diferentes sistemas

Page 18: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Benchmarks

• Instrumento fixo, que permite comparar um novo registro (mark - marca) a um padrão preestabelecido, a partir de um ponto de observação (bench - banco)

• Exemplo:– Termômetro

Page 19: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Benchmarks

Termômetro

Vinho

T = 38O

Febre!!!

T = 36,5O

Normal

Benchmark!!

Page 20: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Benchmarks

• Comparar desempenho de máquinas diferentes

• Reprojetar hardware e software• Decidir sobre aquisição de sistemas• Ajudar na otimização de programas• Previsão de desempenho de

aplicações em computadores específicos

Page 21: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Exemplos de Benchmarks

• Benchmarks mais comums• Whetstone, Linpack, Dhrystone

• Outros programas de Benchmarks• Stanford Small Programs Benchmark Set

• EDN Benchmarks

• Sieve of Eratosthenes

• Livermore Fortran Kernels

• Perfect Club Benchmarks

• SPEC Benchmarks

• EuroBen Benchmarks

Page 22: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Concluindo....

Benchmarks podem ser utilizados para verificar diversos tipos de

sistemas ...– Servidores Web,– Banco de dados,– Processadores,– Redes de comunicação

Page 23: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

O importante é...

• Escolher o Benchmark adequado,

• Aplicar o Benchmark de forma adequada,

• Analisar os resultados obtidos com critério.

Page 24: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Técnicas de Aferição

Page 25: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Técnicas de Avaliação de Desempenho

Modelo SoluçãoMétodos Analíticos

Simulação

Sistema

Protótipos

Benchmarcks

Coleta de Dados

Aferição

Rede de Filas

Redes de Petri

Statecharts

Modelagem

Simulação

Analítica

Modelagem

Page 26: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Modelagem

Estudo do sistema e definição dos objetivos; Construção do modelo; Modelos Analíticos x Modelos de Simulação:

Modelo solução analítica modelo analítico;

Modelo solução por simulação modelo de simulação;

Modelo solução híbrida modelo híbrido!

Page 27: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

A n á lise d o V a lo r M é d io (A V M )

E q u açã o G lob a l d e E q u ilíb rio

R ed es B C M P

D ecom p os içã o H ie rá rq u ica

L im ites d e D esem p en h o

R ed e d e Jackson

P rocesso N asc im en to -e -M orte

M od e lo A b erto

A n á lise d o V a lo r M é d io (A V M )

E q u açã o G lob a l d e E q u ilíb rio

R ed es B C M P

D ecom p os içã o H ie rá rq u ica

L im ites d e D esem p en h o

M é tod o d e G ord on e N ew e ll

M od e lo F ech ad o

M é tod os d e S o lu çã o A n a lít ica

Solução Analítica

•Descrição matemática do comportamento do sistema e da carga de trabalho.

•Geram equações.

•Solução das equações de forma analítica ou numérica

Page 28: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Solução Analítica

Restrições: Distribuição do tempo entre chegadas deve

ser do tipo exponencial. A posse simultânea de recursos não é

permitida. Disciplinas de filas com prioridades não são

permitidas. Todas as filas são consideradas de

capacidade infinita.

Page 29: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Simulação - Utilização• Criação de ambientes virtuais• Avaliação de desempenho de sistemas complexos

Mundoreal

simulaçõesmilitares

Jogos Simulação

Aumenta o grau de abstração e velocidade

Aumenta o grau de realismo e custo

Decisões humanasfazem parte do

processo

Decisões humanasnão fazem parte do

processo

Ambientes Virtuais SimulaçõesAnalíticas

Page 31: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Simulação - Avaliação de Desempenho

Exemplo: Simulação de um ambiente que faz escalonamento de processos considerando a potência

computacional e ociosidade das máquinas

Pode-se avaliar: –Adequabilidade de um índice de carga

–Utilização de diferentes arquiteturas

–Utilização de diferentes políticas de escalonamento

Page 32: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Solução por Simulação

construção de um programa computacional para implementar modelos de fenomenos ou sistemas dinamicos (estados que se alteram com o tempo);

o modelo é suposto ser uma representação válida do sistema em estudo.

Page 33: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Soluções para o Modelo

• Solução por Simulação– Versatilidade (aplicada em diferentes

situações)– Flexibilidade (adaptável a novas

situações)– Baixo custo (com um mesmo programa

pode-se simular diferentes situações do mesmo problema)

– Útil quando o sistema não está disponível– Facilidade de uso– Problemas: precisão e validação

Page 34: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Comparação das Técnicas de Avaliação de Desempenho

Modelos de Simulação X Analíticos

Analíticos: Requer validação do modelo Dificuldade em resolver a equação Requer simplificações Resultados precisos Pouco tempo de processamento

Page 35: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Comparação das Técnicas de Avaliação de Desempenho

Modelos de Simulação X AnalíticosSimulação: Requer validação do modelo

Elaboração e Teste de programa Poucas restrições aos modelos Resultados probabilísticos Requer estudo estatístico Alto tempo de processamento

Page 36: Avaliação de Desempenho de Sistemas Operacionais Marcos José Santana Regina Helena Carlucci Santana Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas.

Comparação das Técnicas de Avaliação de Desempenho

Uso Apropriado

Uso Secundário

Menor com-plexidade do

Modelo

Grande n de Informações

Maior com-plexidade do

Modelo

Modelos Analíticos Simulação