maisМоделирование и анализ информационных системModeling and Analysis of Information Systems1818-10152313-5417Yaroslavl State University10.18255/1818-1015-2019-2-195-202mais-1211Research ArticleComputer System OrganizationПороговый анализ деградации запросов внутри вычислительной сетиThreshold Analysis of Request Degradation in the Computer Networkhttps://orcid.org/0000-0002-6150-3352КирносВасилий ПавловичKirnosVasilii P.

Программист-тестировщик.

Ул. Угличская, 36, Ярославль, 150027

QA performance engineer.

36 Uglichskaya str., Yaroslavl 150027

vp.kirnos@tensor.ruКомпания "Тензор", ОООРоссияTensor CompanyRussian Federation201928062019262195202Copyright © Кирнос В.П., 20192019Кирнос В.П.Kirnos V.P.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.mais-journal.ru/jour/article/view/1211

В данной работе рассматриваются существующие подходы к оценке производительности вычислительных сетей. Представлена типовая структура сети прикладного уровня модели OSI на примере приложения СБИС3 (продукт Компании Тензор). Далее рассмотрены два подхода, позволяющие анализировать деградации внутри сети на основе агрегированных данных и оперативного анализа.

В основе первого решения лежит исследование деградации более 60 000 типов запросов между двумя соседними версиями приложения, которое работает на базе вычислительной сети. Каждый тип запросов описывается четырьмя основными метриками, каждая метрика представляет собой временной ряд. На вход алгоритму анализа поступают агрегированные данные выборками по 10 минут. Далее используются пороговые критерии, основанные на математическом ожидании и дисперсии в рамках двух соседних версий программного обеспечения. Такой подход позволяет существенно сократить время для анализа потенциальных проблем при обновлениях в вычислительной сети.

Информация о каждом запросе на том или ином участке вычислительной сети служит входными данными для второго решения. В качестве порогового критерия выбирается продолжительность ожидания в очереди. Этот тип анализа позволяет диагностировать дефекты, которые становятся причиной 5-образных очередей продолжительностью от нескольких секунд до 10 минут. Подобные дефекты практически не диагностируются в рамках первого подхода.

In this paper, the existing approaches to the assessment of computer networks performance are considered. The standard structure of a network of the application layer of the OSI model using the example of SBIS3 application (product of Tensor Company) is treated.

Further, two approaches allowing to analyze degradations in a network are considered - on the basis of aggregated data and the operational analysis.

The degradation study of more than 60 000 request types between two versions of application which works on the basis of the computer network is the cornerstone of the first decision. Each type of requests is described by four based metrics, each metrics representing a time series. The input data are aggregated every 10 minutes before an analysis algorithm. Further, the threshold criteria based on mathematical expectation and dispersion within two adjacent versions of the software are used. Such an approach allows to significantly reduce time for the analysis of potential problems in case of updates within the computer network.

The second decision is based on not aggregated input data. It consists of detail information about all requests, there are data section of the computer network. A threshold criterion is based on durations in the selected queue. This analysis type allows to diagnose the errors with problem clients.

пороговый критерийматожиданиеметрикаочередьthreshold criteriameanmetricqueueReferencesNewman S., Building Microservices: Designing Fine-Grained Systems, O’Reilly Media, New York, 2015.Newman S., Building Microservices: Designing Fine-Grained Systems, O’Reilly Media, New York, 2015.Wieder P., Butler J. M., Theilmann W., Yahyapour R., Service Level Agreements for Cloud Computing, Springer Publishing Company, Incorporated, 2011.Wieder P., Butler J. M., Theilmann W., Yahyapour R., Service Level Agreements for Cloud Computing, Springer Publishing Company, Incorporated, 2011.Irdis I., Python Data Analysis, Packt Publishing, 2014.Irdis I., Python Data Analysis, Packt Publishing, 2014.Anand M., “Cloud monitor: Monitoring applications in cloud.”, IEEE Cloud Computing for Emerging Markets, CCEM 2012 - Proceedings, 2012, 58-61.Anand M., “Cloud monitor: Monitoring applications in cloud.”, IEEE Cloud Computing for Emerging Markets, CCEM 2012 - Proceedings, 2012, 58-61.Khazaei H., Fokaefs M., Zareian S., Beigi-Mohammadi N., Ramprasad B., Shtern M., Gaikwad P., and Litoiu M., “How do I choose the right NoSQL solution? A comprehensive theoretical and experimental survey”, Big Data and Information Analytics (BDIA), (2):1 (2016).Khazaei H., Fokaefs M., Zareian S., Beigi-Mohammadi N., Ramprasad B., Shtern M., Gaikwad P., and Litoiu M., “How do I choose the right NoSQL solution? A comprehensive theoretical and experimental survey”, Big Data and Information Analytics (BDIA), (2):1 (2016).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.