QD-AMVA: Evaluating systems with queue-dependent service requirements Academic Article

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  • Performance Evaluation

abstract

  • Abstract Workload measurements in enterprise systems often lead to observe a dependence between the number of requests running at a resource and their mean service requirements. However, multiclass performance models that feature these dependences are challenging to analyze, a fact that discourages practitioners from characterizing workload dependences. We here focus on closed multiclass queueing networks and introduce QD-AMVA, the first approximate mean-value analysis (AMVA) algorithm that can efficiently and robustly analyze queue-dependent service times in a multiclass setting. A key feature of QD-AMVA is that it operates on mean values, avoiding the computation of state probabilities. This property is an innovative result for state-dependent models, which increases the computational efficiency and numerical robustness of their evaluation. Extensive validation on random examples, a cloud load-balancing case study and comparison with a fluid method and an existing AMVA approximation prove that QD-AMVA is efficient, robust and easy to apply, thus enhancing the tractability of queue-dependent models.
  • 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.

publication date

  • 2015/9/1

edition

  • 91

keywords

  • Approximation
  • Closed Queueing Networks
  • Computational Efficiency
  • Computational efficiency
  • Dependent
  • Evaluation
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  • Industry
  • Load Balancing
  • Mean Value
  • Mean Value Analysis
  • Model
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  • Queueing networks
  • Requirements
  • Resource allocation
  • Resources
  • Robustness
  • Tractability
  • Value engineering
  • Workload

International Standard Serial Number (ISSN)

  • 0166-5316

number of pages

  • 19

start page

  • 80

end page

  • 98