• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Dissertação de Mestrado
Documento
Autor
Nome completo
Carlos Renato Lisboa Francês
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 1998
Orientador
Banca examinadora
Santana, Marcos José (Presidente)
Carvalho, Solon Venancio de
Marques, Eduardo
Título em português
Stochastic Feature Charts - Uma Extensão Estocástica para os Statecharts
Palavras-chave em português
Não disponível
Resumo em português
Esta dissertação apresenta uma discussão geral sobre técnicas de avaliação de desempenho de sistemas computacionais, levando em consideração duas áreas principais: as técnicas que envolvem experimentação com os sistemas (técnicas de aferição) e a criação de abstrações para representar os sistemas (técnicas de modelagem). O trabalho enfoca as técnicas de modelagem, especialmente as redes de fila, as redes de Petri e os statecharts. Algumas das abordagens preferidas para essas técnicas são discutidas na revisão bibliográfica mas, como essas técnicas são de propósito geral, elas podem ser aplicadas a qualquer sistema computacional. O objetivo principal é mostrar as vantagens e desvantagens na adoção de uma ou outra técnica, considerando as mesmas situações com diferentes modelos de sistemas. Uma extensão estocástica original para statecharts é proposta (Stochastic Feature Charts - SFC), cujo objetivo é prover uma avaliação probabilistica, através da incorporação de cadeia de Markov nos statecharts. Assim, um sistema pode ser visualizado através de seus estados e transições entre esses estados. O objetivo principal é estender os statecharts e criar uma ferramenta com características similares àquelas encontradas em redes de fila e redes de Petri. A extensão proposta, SFC, é usada para avaliar o desempenho de um servidor de arquivos usado em rede local, considerando três modelos diferentes, com complexidade diferente. O comportamento das probabilidades é observado e os resultados obtidos são discutidos visando a validação da extensão dos statecharts proposta.
Título em inglês
Not available
Palavras-chave em inglês
Not available
Resumo em inglês
This dissertation presents a general discussion about computing system performance evaluation techniques talcing into consideration two major areas: the adoption of system experimentation techniques (the measuring techniques) and the creation of abstractions to represent the systems (the modelling techniques). The work focuses on modelling techniques, especially on queueing networks, Petri networks and statecharts. Some of the preferred approaches for these techniques are discussed in the literature review, but as these techniques are ali general purpose they can be applied to any computing system. The main objective is to show the advantages and disadvantages in adopting one or another teclutique, considering the same situations with different system models. An original stochastic extension for statecharts is proposed (Stochastic Feature Charts - SFC), which aims to provide a probabilistic evaluation by incorporating Markov's chains into the statecharts. Thus, a system can be visualised by lis states and transitions among these states. The main goal is to extend statecharts and create a tool with similar features to those found in queueing and Petri networks. The extension proposed, SFC, is used to evaluate the performance of a LAN-based file server, considering three different models with different complexity. The behaviour of the probabilities is observed and the results obtained are discussed in order to validate the statechart extension proposed.
 
AVISO - A consulta a este documento fica condicionada na aceitação das seguintes condições de uso:
Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
Data de Publicação
2018-03-13
 
AVISO: Saiba o que são os trabalhos decorrentes clicando aqui.
Todos os direitos da tese/dissertação são de seus autores
Centro de Informática de São Carlos
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP. Copyright © 2001-2018. Todos os direitos reservados.