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By Dr.-Ing. Gunter Bolch, Dipl.-Inf. Ian Fuat Akyildiz (auth.)

ISBN-10: 3322946568

ISBN-13: 9783322946560

ISBN-10: 3519023598

ISBN-13: 9783519023593

Die zunehmende Bedeutung der Leistungsbewertung von Rechensystemen auf der foundation von Warteschlangenmodellen und die Vielzahl der hier­ zu existierenden, zum Teil komplexen analytischen Methoden haben uns veranlaßt, dieses Buch zu schreiben. Es ist aus einer Vorlesung entstanden, die der eine der bei den Autoren seit 1976 an der Uni­ versität Erlangen-Nürnberg bzw. an der katholischen Universität von Rio de Janeiro gehalten hat und aus einem internen Arbeitsbe­ richt der bei den Autoren aus dem Jahre 1981. Das Ziel des Buches besteht darin, eine systematische Einführung in diese analytischen Methoden zu geben und dem Leser dazu einen leichten Einstieg zu ermöglichen. Um dies zu erreichen, wurden alle Methoden an bewußt einfach gehaltenen Beispielen ausführlich erläutert. Wo Beweise und Herleitungen notwendig schienen, sind diese deutlich gekennzeichnet. Dadurch ist es möglich, sich zu­ nächst nur mit der reinen Anwendung der Methoden zu befassen und davon ausgehend später die Kenntnisse zu vertiefen, wofür auch das umfangreiche aktuelle Literaturverzeichnis dienen kann. Ebenso haben wir bei der exakten examine in Abschnitt 4.1 vorbereitend auf Abschnitt 4.2 einige einfache Verfahren eingeführt, obwohl diese als Spezialfall in der in Abschnitt 4.2 beschriebenen Metho­ de enthalten sind. Das Buch wendet sich besonders an Informatikstudenten höherer Se­ mester, aber auch an Fachleute aus der Industrie, die sich mit dem Entwurf und der Bewertung von Rechensystemen befassen. Es werden Grundkenntnisse in der Wahrscheinlichkeitstheorie und Informatik vorausgesetzt.

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K i=1 k 1: n l. =k-l i=1 l. 42) Aus GI. 43) definieren vollständig den Algorithmus, der in der folgenden Tabelle schematisch dargestellt ist: (Tabelle 4. 1) Die Iteration GI. 42) zusammen mit den Anfangsbedingungen GI. 43) definieren den Algorithmus für G(K) VOllständig. Das eigentliche Ziel des Algorithmus ist die Bestimmung des untersten Wertes der letzten Spalte, weil dieser Wert g(K,N) die Norrnalisierungskonstante G(K) ist. Die Werte g(k,N) der letzten Spalte sind aber auch wichtig, weil man mit ihnen unter Umgehung der Zustandswahrscheinlichkeiten die Leistungsgrößen berechnen kann.

Wie dieses Beispiel auch zeigt, müssen sogar für die kleine Anzahl von Aufträgen (K=3) enorme Berechnungen durchgeführt werden. B. ) und der Normalisierungskonstanten berechnet werden können. Viele Rechensysteme, die für die Analyse zu komplex erschienen, konnten jetzt durch die /BUZE 71,73/-Algorithmen untersucht werden. Die Normalisierungskonstante Inzwischen existieren viele Algorithmen für die Ermittlung der Normalisierungskonstanten. Wir werden in diesem Abschnitt drei bekannte Algorithmen ausführlich behandeln und anhand von Beispie- len erläutern.

Wie dieses Beispiel auch zeigt, müssen sogar für die kleine Anzahl von Aufträgen (K=3) enorme Berechnungen durchgeführt werden. B. ) und der Normalisierungskonstanten berechnet werden können. Viele Rechensysteme, die für die Analyse zu komplex erschienen, konnten jetzt durch die /BUZE 71,73/-Algorithmen untersucht werden. Die Normalisierungskonstante Inzwischen existieren viele Algorithmen für die Ermittlung der Normalisierungskonstanten. Wir werden in diesem Abschnitt drei bekannte Algorithmen ausführlich behandeln und anhand von Beispie- len erläutern.

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Analyse von Rechensystemen: Analytische Methoden zur Leistungsbewertung und Leistungsvorhersage by Dr.-Ing. Gunter Bolch, Dipl.-Inf. Ian Fuat Akyildiz (auth.)


by Donald
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