Побудова і використання моделей. Ієрархічна декомпозиція.

Багато труднощів, що зустрічаються при побудові повної моделі системи, пов'язані із встановленням ієрархічної структури моделі. На рис. показаний приклад ієрархічної структури. Тут модуль А перебуває на найнижчому рівні, і результати оцінювання його якості необхідно подавати у вигляді, зручному для використання на наступному, більш високому, рівні Б.

Рис. Приклад ієрархічної структури моделі системи

Подібно до цього, результати оцінювання якості модуля Б використовуються на більш високому рівні В і т. д. На практиці розкладання систем на модулі здійснюють таким чином, щоб час між подіями, які відбуваються на даному рівні, був істотно меншим, ніж проміжки часу між звертаннями до вищого рівня. За цієї умови до моменту звертання до вищого рівня модуль даного рівня ввійде в режим, близький до усталеного, який забезпечить спрощення аналізу повної моделі системи.

В процесі моделювання системи у багатьох випадках можна обмежитися розглядом трьох рівнів: А, Б і В – що відповідають швидкості роботи (швидкодії) процесора (надоперативної або оперативної пам'яті), запам'ятовуючого пристрою прямого доступу і користувача, який знаходиться за терміналом. Виділення таких трьох рівнів виправдане тим, що процесор встигає виконати досить багато команд програми між двома послідовними звертаннями до запам'ятовуючого пристрою прямого доступу. Разом с тим, в проміжку між двома послідовними взаємодіями користувача з системою відбувається досить багато подібних звертань.

Згодом модуль А між подіями, вимірюваними наносекундами чи мікросекундами, будемо називати мікрорівнем, модуль Б між подіями, вимірюваними мілісекундами, – проміжним рівнем і модуль В між подіями, вимірюваними секундами, – макрорівнем.

Прикладами моделей мікрорівня є моделі систем із спільною пам'яттю і моделі конвеєрних процесорів. Прикладами моделей проміжного рівня можуть бути різні моделі мультипрограмування, що є в оперативній пам'яті програми (іноді вони називаються процесами або задачами).

Ці моделі :

- обробляються центральним процесором;

- перебувають у стані обміну інформацією з зовнішньою пам'яттю;

- очікують оброблення або обміну.

На проміжному рівні оцінюється якість різних складників операційної системи – алгоритмів розподілу часу центрального процесора і планування черги до накопичувачів на магнітних дисках та алгоритмів розподілу оперативної і зовнішньої пам'яті. Нарешті, прикладами моделей макрорівня є моделі роботи оператора мультипрограмної системи і модель системи з множинним доступом.

Експериментальні дослідження

Щоб практично використовувати моделі системи, у багатьох випадках потрібна інформація про реальний хід інформаційно-обчислювального процесу. Подібна інформація необхідна і для того, щоб з більшою мірою вірогідності оцінювати якість проектних рішень, закладених при створенні обчислювальних пристроїв і розробці математичного забезпечення, а також вирішувати проблеми, пов‘язані з настроюванням операційної системи у відповідності до конкретних умов експлуатації. Необхідну інформацію збирають за допомогою спеціальних засобів, що забезпечують вимірювання параметрів, які характеризують динаміку функціонування системи у режимі нормальної експлуатації.

Основні проблеми, які виникають під час проведення вимірювання, і вимагають вирішення, можна класифікувати так:

- проведення змістовного аналізу досліджуваної системи і конкретних умов її функціонування;

- побудова подійної моделі процесу функціонування системи, що має відображати всі ті події в інформаційно-обчислювальному процесі, які викликають зміну вимірюваних параметрів;

- розробка на основі подійної моделі алгоритмів вимірювань обраних параметрів процесу функціонування системи;

- виконання алгоритмів вимірювань в досліджуваній системі за допомогою відповідних апаратних і програмних вимірювальних засобів.

У деяких випадках, коли, наприклад, оцінюється продуктивність конвеєрного процесора, подійну модель можна чітко визначити із змістовного аналізу досліджуваної системи. У більш складній ситуації, коли йдеться про аналіз роботи системи, побудова подійних моделей вимагає спеціального розгляду.

Результати вимірювань необхідно подавати у вигляді, придатному для наступного аналізу, що здійснюється за допомогою спеціальних програмно-апаратних засобів обробки. Процес вимірювань має бути пов’язаний як з програмно-апаратними засобами вимірювань, так і з його моніторингом. Зокрема, це стосується вибору єдиних форматів даних, зручних не тільки для того, щоб проводити вимірювання, а й обробляти їхні результати.

Якщо тип обробки заздалегідь фіксований, що не вимагає складних обчислень, її можна проводити в процесі вимірювань.

У загальній ситуації етап вимірювань, як правило, передує етапу обробки і програмно-апаратні засоби можна ефективно використовувати, щоб обробляти великі масиви інформації. В цих випадках спостерігається надзвичайно велика щільність реєстрованих даних.

На завершальному етапі експериментальних досліджень результати вимірювань аналізуються – і це дозволяє одержати змістовні висновки відносно досліджуваної системи. Важливою умовою для формування таких висновків є вдале зображення цих результатів. Форму їх подання доцільно обирати з урахуванням конкретної задачі дослідження і використовуваних показників якості.

Інший аспект аналізу результатів вимірювань стосується забезпечення достовірності сформульованих висновків. Наприклад, тоді, коли параметри реєструються періодично, без прив'язування до подій в обчислювальній системі, які викликають їхню зміну, виникає проблема аналізу статистичної достовірності отриманих даних. Аналогічна проблема виникає і тоді, коли вимірювання проводяться протягом малого інтервалу часу.

Однак у тих випадках, коли метод вимірювання параметрів враховує всі події у системі, що викликають зміни цих параметрів, інтервал спостереження може бути досить великим і проблеми достовірності результатів вимірювань практично не виникає.