Resumen
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Las mediciones de la carga de trabajo en los sistemas de la empresa a menudo llevan a observar una dependencia entre el número de solicitudes que se ejecutan en un recurso y sus requisitos medios de servicio. Sin embargo, los modelos de rendimiento multiclase que presentan estas dependencias son difíciles de analizar, un hecho que desalienta a los profesionales a caracterizar las dependencias de la carga de trabajo. Nos centramos en las redes cerradas de colas multiclase e introducimos QD-AMVA, el primer algoritmo aproximado de análisis de valor medio (AMVA) que puede analizar de forma eficiente y robusta los tiempos de servicio dependientes de las colas en un entorno multiclase. Una característica clave de QD-AMVA es que opera sobre valores medios, evitando el cálculo de probabilidades de estado. Esta propiedad es un resultado innovador para los modelos dependientes del estado, que aumenta la eficiencia computacional y la robustez numérica de su evaluación. La validación exhaustiva de ejemplos aleatorios, un estudio de caso de equilibrio de carga en la nube y la comparación con un método de fluidos y una aproximación AMVA existente demuestran que QD-AMVA es eficiente, robusto y fácil de aplicar, lo que mejora la trazabilidad de los modelos que dependen de las colas.