Simulation based availability assessment of services provided by web applications with realistic repair time

• Autorzy: Walkowiak T.

Warianty tytułu

PL

Symulacyjna ocena gotowości usług systemów internetowych z realistycznym modelem czasu odnowy

• Języki publikacji: EN PL

Abstrakty

EN

Paper presents a numerical method for determining changes of availability of services provided by web applications in time. It takes into account the reliability and functional aspects. The reliability analysis allows determining the probability that the system is operational at a given time. The analysis includes the structure of a computer system, random times to failures (hardware or software – related to security breaches) and the detailed repair time model. The repair time model takes into account working hours of administrators and a time associated with delivering components to exchange. Functional analysis allows the determination of the probability that the user will be served in less than a specified time limit. It is based on modelling the interaction between a user and a server as a sequence of tasks on one or more hosts. It takes into account the variability of workload over a week and web application parameters such as the choreography of service, allocation of tasks on hosts and technical parameters of hosts and tasks. The described method was the basis for development of a Monte-Carlo simulator that allows variability of service availability over a week to be calculated. The paper contains the numerical results of the sample analysis.

PL

W artykule przedstawiono metodę numerycznego wyznaczania zmian gotowości usług internetowych w czasie. Bierze ona pod uwagę aspekty niezawodnościowe i funkcjonalne systemu komputerowego świadczącego usługi. Analiza niezawodnościowa pozwala na wyznaczenie prawdopodobieństwa, że system będzie zdatny w danym momencie. Uwzględnia ona strukturę systemu komputerowego, losowe czasy do uszkodzeń (sprzętowych jak i oprogramowania związanych z naruszeniami zabezpieczeń) oraz szczegółowy model odnowy biorący pod uwagę godziny pracy administratorów oraz czas związany z dostarczeniem elementów do wymiany. Analiza funkcjonalna pozwala na wyznaczanie prawdopodobieństwa, że użytkownik zostanie obsłużony w czasie mniejszym niż zadany. Oparta jest ona na modelowaniu procesu realizacji usługi jako sekwencji zadań wykonywanych na jednym lub kilku komputerach. Bierze ona pod uwagę zmienność intensywności napływu użytkowników w ciągu tygodnia oraz parametry takie jak: sekwencję zadań, alokację zadań na komputerach oraz parametry techniczne komputerów i zadań. Opisana metoda była podstawą do stworzenia aplikacji komputerowej wyznaczającej techniką symulacji Monte-Carlo zmienność gotowości systemu w ciągu tygodnia. Artykuł zawiera numeryczne rezultaty przykładowej analizy.

Słowa kluczowe

EN

web application; availability; reliability; Monte Carlo simulation

PL

usługa internetowa; gotowość; niezawodność; symulacja Monte Carlo

• Wydawca: Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne
• Czasopismo: Eksploatacja i Niezawodność
• Rocznik: 2014
• Tom: Vol. 16, no. 2
• Strony: 341--346
• Opis fizyczny: Bibliogr. 30 poz., rys.

Twórcy

autor

Walkowiak T.

• Institute of Computer Engineering, Control and Robotics Wrocław Universityof Technology Wybrzeże Wyspiańskiego 27, 50-370, Wrocław, Poland

Bibliografia

• 1. Aven T, Uwe J. Stochastic Models in Reliability. New York: Springer, 1999.
• 2. Banerjee S, Srikanth H, Cukic B. Log-based reliability analysis of Software as a Service (SaaS). Proceedings of the 21st International Symposium on Software Reliability Engineering 2010; 1: 239-248.
• 3. Barlow R, Proschan F. Mathematical Theory of Reliability. Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 1996.
• 4. Birta L, Arbez G. Modelling and Simulation: Exploring Dynamic System Behaviour. London: Springer, 2007.
• 5. Clymer J. Simulation-based engineering of complex systems. Wiley Series in Systems Engineering and Management, Wiley-Interscience, 2009.
• 6. Faulin J, Juan A, Serrat C, Bargueño V. Predicting availability functions in time-dependent complex systems with SAEDES simulation algorithms. Reliability Engineering & System Safety 2008; 93(11): 1761-1771.
• 7. FinkelsteinM. A scale model of general repair, Microelectron. Reliab 1993; 33(1): 41-44.
• 8. Fishman G. Monte Carlo: Concepts, Algorithms, and Applications, Springer-Verlag, 1996.
• 9. Gokhale SS, Jijun L. Performance and Availability Analysis of an E-Commerce Site. Computer Software and Applications Conference, 2006; 1: 495-502.
• 10. Gold N, Knight C, Mohan A, Munro M. Understanding service-oriented software. IEEE Software 2004; 21: 71-77.
• 11. Goseva-Popstojanova K, Singh AD, Mazimdar S, LiF. Empirical characterization of session-based workload and reliability for Web servers. Empirical Software Engineering; 11(1): 71-117.
• 12. Janevski N, Goseva-Popstojanova K. Session Reliability of Web Systems Under Heavy-Tailed Workloads: An Approach based on Design and Analysis of Experiments. IEEE Transactions on Software Engineering 2013; 99(PrePrints): 1.
• 13. Jia J, Wu S. A replacement policy for a repairable system with its repairman having multiple vacations. Computers & Industrial Engineering, 2009; 57(1): 156-160.
• 14. Jishen J,ShaominW. Optimizing replacement policy for a cold-standby system with waiting repair times. Applied Mathematics and Computation Journal 2009; 133–141.
• 15. Juan AA, Faulin J, Ramirez-Marquez J E, MartorellAlsina S S. Simulation Methods for Reliability and Availability of Complex Systems, Springer 2012.
• 16. LamY. A note on the optimal replacement problem, Adv. Appl. Prob. 1998; 20(2): 479-482.
• 17. Lavenberg S. A perspective on queueing models of computer performance. Performance Evaluation 1989; 10:53-76.
• 18. Lipinski Z. State Model of Service Reliability. International Conference on Dependability of Computer Systems. IEEE Computer Society 2006; 35-42.
• 19. Liu X, Jin H, Sha L, Zhu X.Adaptive control of multi-tiered Web application using queueing predictor. Proc. IEEE/IFIP Netw. Operations Management Symp. (NOMS2006) 2006; 106-114.
• 20. Liu J. Parallel Real-time Immersive Modelling Environment (PRIME), Scalable Simulation Framework (SSF), User’s manual, Colorado School of Mines Department of Mathematical and Computer Sciences. [Available online: http://prime.mines.edu/], 2006.
• 21. Malinowski J. A simulation model for complex repairable systems with inter-component dependencies and three types of component failures. Advances in Safety, Reliability and Risk Management - Proceedings of the European Safety and Reliability Conference, ESREL 2011, 2012; 128.
• 22. Merzbacher M, Patterson D. Measuring end-user availability on the Web: practical experience. Proceedings of the International Conference on Dependable Systems and Networks, 2002; 473 – 477.
• 23. Michalska K, Walkowiak T. Simulation approach to performance analysis information systems with load balancer. Information systems architecture and technology: advances in Web-Age Information Systems,Wrocław: Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej 2009; 269-278.
• 24. Rahmawan H, Gondokaryono YS. The simulation of static load balancing algorithms. International Conference on Electrical Engineering and Informatics 2009; 640-645.
• 25. Urgaonkar B, Pacificiy G, Shenoy P, Spreitzery M, Tantawi A. An analytical model for multitier internet services and its applications. Proc. of the ACM SIGMETRICS'05 Conference on measurement and modeling of computer systems, 2005; 291-302.
• 26. Walkowiak T. Information systems performance analysis using task-level simulator.International Conference on Dependability of Computer Systems. IEEE Computer Society Press, 2009; 218-225.
• 27. Walkowiak T. Simulation approach to Web system dependability analysis. Summer Safety and Reliability Seminars, SSARS 2011; 1: 197-204.
• 28. Walkowiak T, Michalska K. Functional based reliability analysis of Web based information systems. Dependable computer systems /Wojciech Zamojski [et al.] (eds.). Berlin ; Heidelberg: Springer, 2011; 257-269.
• 29. Zamojski W. Redundancja sprzętowa współczesnych systemów technicznych. Nadmiarowość w inżynieri i niezawodności. XXXII Zimowa Szkoła Niezawodności, Szczyrk. Radom: Instytut Technologii Eksploatacji 2004; 398-411.
• 30. ZhangY L, Wu S. Reliability analysis for a k/n(F) system with repairable repair-equipment, Appl. Math. Model. 2009; 33(7): 3052-3067.