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Friedrich-Alexander-Universität Lehrstuhl für Informatik 7 CS7
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    WinPEPSY-QNS – Performance Evaluation and Prediction System for Queueing Networks

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      • WinPEPSY-QNS - Performance Evaluation and Prediction System for Queueing Networks

    WinPEPSY-QNS – Performance Evaluation and Prediction System for Queueing Networks

    Projektbeschreibung

    In einer Kooperation mit dem Lehrstuhl 4 (Verteilte Systeme und Betriebssysteme) wird das Warteschlangenanalysetool WinPEPSY-QNS (Windows Performance Evaluation and Prediction System for Queueing Networks) entwickelt. Als Analyseverfahren dienen u.a. die Mittelwertanalyse (MVA) und die Methode von Marie. Zur Validierung und zur Analyse von Nichtproduktformnetzen wird eine Simulationskomponente in WinPEPSY-QNS integriert. Außerdem wird zur Analyse von offenen Produktformnetzen die Jacksonmethode und für offene Nichtproduktformnetzen eine Dekompositionsmethode implementiert. Hervorzuheben ist die Möglichkeit, die Ergebnisse tabellarisch oder in graphischer Form sehr übersichtlich darzustellen und in einfacher Weise auch umfangreiche Experimente für ein gegebenes Warteschlangennetz durchzuführen.

    Die im Projekt Analysemethoden für nicht-Markowsche Modelle entwickelten Analysemethoden für Warteschlangennetze mit allgemeinen Verteilungen sollen in WinPEPSY-QNS integriert werden. Sie erlauben die approximative Analyse von Nichtproduktformnetzen auf Grundlage der Methode der zusätzlichen Variablen oder der Modellierung durch Phasentypverteilungen und vermeiden das Problem der Zustandsraumexplosion. Wartesysteme mit beliebigen Verteilungen der Bedienzeiten und Zwischenankunftszeiten können so analysiert werden. Ein Schwerpunkt soll dabei auf Heavy-tailed-Verteilungen und die deterministische Verteilung gelegt werden. Damit soll es möglich sein, den Einfluss von Verfahren und Systemen zur Geheimhaltung, zur Authentifizierung, Gewährleistung der Integrität, sowie zur Anonymisierung auf die Leistung (Durchsatz und Verzögerung) durch Wartesysteme zu untersuchen.

    Projektdauer

      2004-11-01 – 2005-12-31

    Projektleitung

      Reinhard German

    Projektmitglieder

      Peter Bazan

    Verwandte Publikationen

    •  
    • Bazan P., German R.:
      Approximate transient analysis of large stochastic models with WinPEPSY-QNS
      In: Computer Networks 53 (2009), S. 1289-1301
      ISSN: 1389-1286
      DOI: 10.1016/j.comnet.2009.02.012
      BibTeX: Download
    • Bazan P., Bolch G., German R.:
      WinPEPSY-QNS-Performance Evaluation and Prediction System for Queueing Networks
      Measuring, Modelling and Evaluation of Computer and Communication Systems, (Nürnberg, Germany, 2006-03-27 - 2006-03-29)
      In: Proc.13th GI/ITG Conference, Berlin: 2006
      URL: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?tp=&arnumber=5755404&queryText%3DWinPEPSY-QNS-Performance+Evaluation+and+Prediction+System+for+Queueing+Networks
      BibTeX: Download
    • Bazan Peter, Bolch Gunter, German Reinhard:
      WinPEPSY-QNS Performance Evaluation and Prediction System for Queueing Networks
      ASMTA'04 (Magdeburg)
      In: 11th International Conference on Analytical and Stochastical Modelling Techniques and Applictions 2004
      BibTeX: Download
    Lehrstuhl Informatik 7 (Rechnernetze und Kommunikationssysteme)
    Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

    Martensstr. 3
    91058 Erlangen
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