模型转换提升Petri网性能分析:大型系统效率新途径

0 下载量 123 浏览量 更新于2024-06-18 收藏 1.46MB PDF 举报
本文主要探讨了在现代IT系统日益复杂的大背景下,如何通过改进性能分析方法来应对规模扩大的系统挑战。传统的仿真器在处理大规模系统时面临性能瓶颈,特别是状态空间爆炸问题,这使得实时分析变得困难。为了克服这一难题,研究人员提出了基于模型转换的Petri网流分析技术,具体聚焦于将排队Petri网(QPN)转化为分层排队网络(LQN)。 作者Christoph Müller、Piotr Rygielski、Simon Spinner和Samuel Kounev来自德国维尔茨堡大学的软件工程系,他们的工作旨在通过模型转换技术,利用分层结构简化大型性能模型,从而提高分析效率。LQN模型的优势在于它可以利用现有求解器,如LINE、LQNS和LQSIM,这些工具内部采用了流体极限近似来加速求解过程,特别是在处理大型模型时。 模型转换是关键步骤,它不仅简化了系统表示,而且允许将复杂的问题分解为更易于处理的部分。这种方法的目的是实现自动化,减少人工干预,同时提供准确的性能预测。论文中,作者详细描述了模型转换的系统性方法,并通过实际案例展示其有效性。 为了验证新方法的效果,论文还对不同的分析、模拟和流体分析求解器进行了性能评估与比较,包括求解时间及内存消耗。通过这些实验,研究人员揭示了现有工具的局限性和优化潜力,这对于理解和优化IT系统的性能至关重要。 总结来说,本文的贡献在于提出了一种创新的性能分析策略,通过模型转换和流分析技术,为大型IT系统性能分析提供了更为高效和精确的解决方案。这对于系统设计者和工程师来说,是一项重要的理论和技术进步,有助于提升IT系统的整体性能和可管理性。