for processing actions at the PS se

for processing actions at the PS service center,
while
for waiting actions at the delay centers. G(N) is a
normalization constant which ensures that the
probabilities given by Equation (6) sum to unity,
that is,
M
G(N)= x nfi(.i>. (9)
n,+n,+ ...+ n,=N i=l
Note that probability distributions of service times
are not required in the analysis. Only mean service
times and routing probabilities for job classes are
required to obtain the relative service demands of
service centers, which together with the numbers of
jobs appear explicitly in the product form solution.
From Equation (6), we can now obtain various
performance measures of the client OS1 RPC
implementation such as mean values of number of
actions completed per time unit (throughput), queue
length of actions at service centers, response time
of RPC, etc. Formulae for these measures can be
easily derived based on [4]. Due to space limitation,
they are not derived here.
The key to compute various performance measures
from Equation (6) is to compute G(N), for which
there is no closed form expression. G(N) has to be
computed by using computational algorithms. The
convolution algorithm [4] is a simple and efficient
algorithm for doing this. With G(N), detailed
information such as the distribution of response
times and queue lengths can be obtained. Another
algorithm, the MVA algorithm [5], can be used to
obtain the mean values of performance measures
without computing G(N). The MVA algorithm can
not provide probability distribution for a
performance measure. However, it avoids the
numerical instability problem the convolution
algorithm may have when computing G(N).
5. NUMERICAL EXAMPLES
Given a set of values of parameters N, M, C, p i j , i,
1 , c = l ,. .., C, various j = 1 , ..., 16, and -
P C
performance measurements can be obtained using
the convolution algorithm or the MVA algorithm.
In our model, M, and C are always 3 and 18,
respectively. Note also that most of the
probabilities are fixed to one or zero by the protocol
and only p56, ps1 and pS8 depend on
implementations. Therefore we only need to
provide values for N, p56, pS7, pS8 and -, 1
P C
34

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

for processing actions at the PS service center,whilefor waiting actions at the delay centers. G(N) is anormalization constant which ensures that theprobabilities given by Equation (6) sum to unity,that is,MG(N)= x nfi(.i>. (9)n,+n,+ ...+ n,=N i=lNote that probability distributions of service timesare not required in the analysis. Only mean servicetimes and routing probabilities for job classes arerequired to obtain the relative service demands ofservice centers, which together with the numbers ofjobs appear explicitly in the product form solution.From Equation (6), we can now obtain variousperformance measures of the client OS1 RPCimplementation such as mean values of number ofactions completed per time unit (throughput), queuelength of actions at service centers, response timeof RPC, etc. Formulae for these measures can beeasily derived based on [4]. Due to space limitation,they are not derived here.The key to compute various performance measuresfrom Equation (6) is to compute G(N), for whichthere is no closed form expression. G(N) has to becomputed by using computational algorithms. Theconvolution algorithm [4] is a simple and efficientalgorithm for doing this. With G(N), detailedinformation such as the distribution of responsetimes and queue lengths can be obtained. Anotheralgorithm, the MVA algorithm [5], can be used toobtain the mean values of performance measureswithout computing G(N). The MVA algorithm canมีการกระจายความน่าเป็นการวัดประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม การหลีกเลี่ยงการปัญหาความไม่แน่นอนเลขที่ convolutionอัลกอริทึมอาจเมื่อคำนวณ G(N)5. ตัวอย่างตัวเลขกำหนดชุดของค่าพารามิเตอร์ N, M, C, p ฉันเจ,,1, c = l, ..., C, j ต่าง ๆ = 1,..., 16 และ -P Cวัดประสิทธิภาพการทำงานได้โดยใช้อัลกอริทึม convolution หรืออัลกอริทึม MVAในแบบจำลอง M, C เป็น 3 และ 18ตามลำดับ สังเกตว่า ส่วนใหญ่คงที่กิจกรรมหนึ่งหรือศูนย์ โดยโพรโทคอลและเฉพาะ p56, ps1 และ pS8 ขึ้นอยู่กับใช้งาน ดังนั้น เราจะต้องให้ค่า N, p56, pS7, pS8 และ-, 1P C34

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การกระทำรูปที่ศูนย์ PS บริการ

รอในขณะที่การกระทำที่ศูนย์ล่าช้า . g ( n ) เป็นบรรทัดฐานที่คงที่ ซึ่งช่วยให้มั่นใจว่า

ความน่าจะเป็นที่ได้รับจากสมการ ( 6 ) รวมกับความสามัคคี
M

นั่นคือ G ( n ) = x ITV ( . . . ( 9 )
N , N . . . . . . . N = N = l
หมายเหตุว่า การแจกแจงความน่าจะเป็นของครั้งบริการ
ไม่จําเป็นในการวิเคราะห์ หมายถึงบริการ
เวลาและเส้นทางความน่าจะเป็นสำหรับงานเรียนจะต้องได้รับบริการ

ญาติความต้องการของศูนย์บริการ ซึ่งร่วมกันกับตัวเลขของ
งานปรากฏอย่างชัดเจนในรูปแบบผลิตภัณฑ์โซลูชั่น .
จากสมการ ( 6 ) , ตอนนี้เราสามารถได้รับการวัดผลการดำเนินงานต่าง ๆของลูกค้า

os1 RPC ใช้หมายถึงค่าเช่น จำนวน
กระทำเสร็จต่อหน่วยเวลา ( throughput ) , คิว
ความยาวของการกระทำที่ศูนย์บริการ
เวลาตอบสนองของ RPC , ฯลฯ สูตรสำหรับมาตรการเหล่านี้สามารถได้อย่างง่ายดายได้รับขึ้นอยู่กับ
[ 4 ] เนื่องจากข้อ จำกัด พื้นที่
ไม่ได้มาที่นี่ เพื่อหามาตรการ

ที่สำคัญจากสมการแสดงต่างๆ ( 6 ) คือ ค่า g ( n ) ซึ่ง
ไม่มีปิดแบบฟอร์มการแสดงออก g ( n ) จะต้องมี
คำนวณโดยโดยใช้ขั้นตอนวิธีการคำนวณ
การบิดงอ [ 4 ] เป็นวิธีที่ง่ายและมีประสิทธิภาพ
ขั้นตอนวิธีสำหรับการทำเช่นนี้ กับ G ( n ) รายละเอียด
เช่นการกระจายของเวลาการตอบสนอง
และความยาวคิวสามารถรับ ขั้นตอนวิธีขั้นตอนวิธีอัตโนมัติอีก
[ 5 ] สามารถใช้
ได้รับค่าเฉลี่ยของประสิทธิภาพมาตรการ
โดยไม่ต้องคอมพิวเตอร์ G ( N ) MVA อัลกอริทึมมีการแจกแจงความน่าจะเป็นสำหรับ

การวัดผลการปฏิบัติงาน อย่างไรก็ตาม หลีกเลี่ยงจากปัญหาที่ซับซ้อนมาก

เชิงตัวเลขขั้นตอนวิธีอาจมีเมื่อคอมพิวเตอร์ G ( N )
5 ตัวอย่างการคำนวณ
ระบุชุดของค่าของตัวแปร n , M , C , P . , ฉัน ,
1 C = L , . . . . . . . . , C ต่างๆ , j = 1 , . . . , 16 , และ -
P C
ประสิทธิภาพการวัดสามารถได้รับโดยใช้
ขั้นตอนวิธีหรืออัลกอริทึมวัตนา MVA .
ในรูปแบบของเรา Mและ C เสมอ
3 และ 18 ตามลำดับ ยังทราบว่าส่วนใหญ่ของ
ความน่าจะเป็นคงที่หนึ่งหรือศูนย์โดยพิธีสาร
และ p56 , PS1 ps8 ขึ้นอยู่กับ
และใช้งาน ดังนั้นเราต้องให้คุณค่า
n p56 ps7 ps8 , , , และ - 1
p
34 องศาเซลเซียส