Por que modelar o comportamento de um sistema?sadoc/ad20131/motivacao4.pdf · de cpu e memória por...
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Possibilidades de modelagem
experimento real
modelo matemático
SIMULAÇÃO
SOLUÇÃOEXATA
MEDIDAS EXPERIMENTAIS NO MODELO REAL
APROXIMAÇÃO
SOLUÇÃO ANALÍTICA
PARAMETRIZA
AJUDA A COMPREENDER
abordagem mais realista
abordagem menos custosa, solução mais simples
Experimentação I
• Experimentação permite medir condições instantâneas de um sistema real
• A obtenção de medidas em sistemas reais pode ser inviável para situações críticas do comportamento real em condições anormais que devem ser estudadas e avaliadas para a tomada de decisões
Experimentação II
• Exemplo: Quanto tempo leva o núcleo de um reator para fundir?– Ninguém irá fazer o experimento para medir o
tempo exato. Além do mais, o tempo exato só é válido para as condições existentes no experimento.
– O que pode garantir que outro reator não tenha um valor diferente para a fusão do núcleo?
– Várias variáveis têm que ser levadas em consideração: material, temperatura, etc.
Modelagem I
• O que é um modelo?– Um modelo é uma abstração da realidade– Grande objetivo: capturar um aspecto da
realidade que seja de interesse
Modelagem IIModelo = mapa da realidade
• mapa muito detalhado ⇒ impossível ler legenda• faltam detalhes ⇒ impossível achar o que quer
Desafio achar nível adequado de abstração(depende do objetivo)
Bom para achar Brasil, ruim para achar UFRJ
Bom para achar CCMN, ruim para achar UFRJ
Modelagem III
• Entradas e saídas de um modelo– Entrada: parâmetros (e.g., taxa de chegada
de clientes)– Saída: medidas de interesse (e.g., vazão,
atraso)
ModeloParâmetros Medidas de
interesse
Experimentação versus ModelagemExperimentação
Vantagens• Resultados concretos e
realistas baseados em sistema real
Desvantagens• Pode não ser possível
implementar o sistema• Custo pode ser alto• As previsões oriundas de
medidas reais podem ser muito tardias para surtir efeito;
• Medidas em sistema em operação podem causar interferências, causando quebra de segurança, perda de confiabilidade, geração de instabilidade temporária, etc.
Modelagem
Vantagens• Baixo custo• Em geral rápida solução• Permite entender o impacto de
diferentes parâmetros do sistema nas medidas de interesse
Desvantagens• Pode não refletir a realidade
caso as hipóteses do modelo sejam muito restritivas
Roteiro
• Experimentação– Monitores no S.O.– Monitores na aplicação
• Modelagem– Solução analítica exata– Solução analítica aproximada– Simulação
Monitores • Monitor geral de contabilidade do sistema operacional
– Monitor implementado no sistema operacional de coleta de dados gerais do sistema (tempo de CPU, acessos de I/O, uso de memória …)
• Monitor no sistema operacional específico por aplicação
– Código associado ao sistema operacional para coletar dados, podendo rodar no nível de usuário eventualmente
• Monitor a nível de aplicação
– Desenvolvedor incorpora na aplicação coleta de estatísticas
Aplicação
Sistema operacional
Hardware
Monitor de S.O.específicopor aplicação
Monitor de S.O.geral decontabilidade
Monitores no S.O.: exemplo
Monitor de S.O.específicopor aplicação
Monitor de S.O.geral decontabilidade
consumogeral de cpu e memória
consumode cpu e
memória poraplicação
Roteiro
• Experimentação– Monitores no S.O.– Monitores na aplicação
• Modelagem– Solução analítica exata– Solução analítica aproximada– Simulação
Solução analítica exata I• Resolve o problema através de alguma ferramenta
matemática:– Probabilidade– Combinatória– Teoria de Filas– Cadeias de Markov– Processos Semi-Markovianos
Recordando: modelo = abstração da realidade
Atenção! A solução do modelo é exata, mas o modelo em si é uma aproximação (abstração) da realidade
Solução analítica exata II
Desvantagens:
• Só se aplica a casos específicos, cuja solução exata seja conhecida de antemão, caso contrário encontrar a solução pode ser difícil
• Para a aplicação de modelos com solução conhecida, requer em geral a simplificação do modelo real para tratabilidade
Compromisso (tradeoff): tratabilidade versus realismo
Vantagens:
• Baixo custo computacional, em muitos casos (poder computacional dos computadores pessoais atuais é enorme!)
• Rapidez na obtenção de resultados, em muitos casos
Solução analítica aproximada
• Aproximações podem simplificar solução do modelo
– Redução do custo computacional
– Redução do tempo de uma previsão
• Aproximações podem dar uma idéia rápida da evolução do comportamento do sistema
– Entretanto, erros podem ser grosseiros
– Pode ser razoavelmente complicado determinar a faixa ótima de aplicação de uma solução aproximada
Simulação• Simulação permite analisar ampla gama de
sistemas de forma realista
– qualquer distribuição pode ser simulada
– comportamentos complexos podem ser simulados
• Tipos de simulação
– Mudanças estocásticas no estado do sistema podem ocorrer• A qualquer instante (tempo contínuo)• Somente em pontos discretos do tempo
(tempo discreto)
Vantagens e desvantagens da simulação
Vantagens• Complexidade previsível
e tempo para desenvolvimento do software pode ser equacionado
• Pode medir com precisão o comportamento transiente no tempo
• Algoritmos e programas usados no desenvolvimento da simulação podem ser usados no sistema real
Desvantagens• Programas de simulação
complexos e podem conter erros
• Comportamento dos dados de entrada pode não ser disponível
• Alto custo computacional para execução
• Alto custo de construção do programa
• Requer análise estatística dos resultados
Resumo
• O comportamento de um sistema pode ser compreendido via– Experimentação (realista mas custosa e
deduções de difícil generalização) – Modelagem (baseada em hipóteses e
simplificações mas barata e deduções de fácil generalização)
• Objetivo deste curso: apresentar uma introdução às técnicas de modelagem de sistemas