priborИзвестия высших учебных заведений. ПриборостроениеJournal of Instrument Engineering0021-34542500-0381Национальный исследовательский университет ИТМО10.17586/0021-3454-2022-65-9-623-629pribor-226Research ArticleИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКАINFORMATION TECHNOLOGIES AND SYSTEMS, COMPUTER TECHNIQUEМетод оценивания быстродействия больших информационных систем с кластеризацией транзакцийMethod for Estimating the Performance of Large Information Systems with Transaction ClusteringШелестМ. Н.ShelestM. N.

Мария Николаевна Шелест - аспирант

Санкт-Петербург

Maria N. Shelest — Post-Graduate Student

St. Petersburg

mshshelest@mail.ruТатарниковаТ. М.TatarnikovaT. M.

Татьяна Михайловна Татарникова - д-р техн. наук, профессор; директор

Санкт-Петербург

Tatiana M. Tatarnikova — Dr. Sci., Professor; Director

St. Petersburg

tm-tatarn@yandex.ruСанкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроенияSt. Petersburg State University of Aerospace InstrumentationСанкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения; Институт информационных технологий и программированияSt. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation; Institute of Information technologies and Programming202201122024659623629Copyright © Национальный исследовательский университет ИТМО, 20242024Национальный исследовательский университет ИТМОНациональный исследовательский университет ИТМОhttps://pribor.ifmo.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://pribor.ifmo.ru/jour/article/view/226

Предложен метод оценивания верхнего и нижнего граничных значений показателя быстродействия больших информационных систем с учетом соблюдения требования к целостности данных системы. Целостность обеспечивается путем блокировки необходимых для выполнения транзакции вычислительных ресурсов и их освобождения при завершении или откате транзакции. Кластеризация транзакций позволяет организовать параллельную обработку запросов пользователей, принадлежащих разным кластерам. Особенности обработки запросов не позволяют аналитически оценить быстродействие больших информационных систем, а натурный или имитационный эксперимент требует значительных временных затрат. Модель большой информационной системы формализуется в виде сети массового обслуживания. Полное множество маршрутов в сети массового обслуживания задается числом кластеров схожих транзакций. Быстродействие оценивается временем отклика системы.

A method for estimating the upper and lower bounds of large information system performance with the account for the system data integrity requirement, is proposed. The integrity is ensured by locking the computing resources necessary for the transaction execution and releasing them when the transaction is completed or cancelled. Clustering of transactions allows for parallel processing of different user requests belonging to different clusters. The features of query processing give no way of analytical assessment of large information systems performance, and a fullscale or simulation experiment is time consuming. The model of a large information system is formalized in the form of a mass service network. The complete set of routes in the queuing network is given by the number of clusters of similar transactions. The performance is estimated by the system response time.

транзакциякластеризация транзакцийбольшая информационная системасеть массового обслуживанияграфбыстродействие системыtransactiontransaction clusteringbig information systemqueuing networkgraphsystem performanceReferencesПроскуряков Н. Е., Ануфриева А. Ю. Анализ и перспективы современных систем хранения цифровых данных // Изв. ТулГУ. Технические науки. 2013. Вып. 3. C. 368-377.Proskuryakov N.E., Anufrieva A.Yu. News of the Tula State University. Technical Sciences, 2013, no. 3, pp. 368-377. (in Russ.)Challawala S., Mehta C., Patel K., Lakhatariya J. MySQL 8 for Big Data: Effective Data Processing with MySQL 8, Hadoop, NoSQL APIs, and Other Big Data Tools. Packt Publishing, 2017. 226 p.Challawala S., Mehta C., Patel K., Lakhatariya J. MySQL 8 for Big Data: Effective Data Processing with MySQL 8, Hadoop, NoSQL APIs, and Other Big Data Tools. Packt Publishing, 2017, 226 p.Фомин Д. С., Бальзамов А. В. Проблематика обработки транзакций при использовании микросервисной архитектуры // Изв. вузов. Поволжский регион. Технические науки. 2021. Т. 58, № 2. С. 15-23. DOI: 10.21685/2072-3059-2021-2-2.Fomin D.S., Bal'zamov A.V. University Proceedings. Volga Region. Technical Sciences, 2021, no. 2(58), pp. 15-23, DOI:10.21685/2072-3059-2021-2-2 (in Russ.)Богатырев В. А., Богатырев А. В., Богатырев С. В. Оценка надежности выполнения кластерами запросов реального времени // Изв. вузов. Приборостроение. 2014. Т. 57, № 4. С. 46-48.Bogatyrev V.A., Bogatyrev A.V., Bogatyrev S.V. Journal of Instrument Engineering, 2014, no. 4(57), pp. 46-48. (in Russ.)Бурмистров В. Д., Заковряшин Е. М. Создание хранилища данных для распределенной системы // Молодой ученый. 2016. № 12. C. 143-147.Burmistrov V.D., Zakovryashin E.M. Molodoy uchenyy (Young Scientist), 2016, no. 12, pp. 143-147. (in Russ.)Татарникова Т. М., Вольский А. В. Оценка вероятностно-временных характеристик сетевых узлов с дифференциацией трафика // Информационно-управляющие системы, 2018. № 3(94). С. 54-60.Tatarnikova T.M., Volskiy A.V. Information and Control Systems, 2018, no. 3(94), pp. 54-60. (in Russ.)Шелест М. Н. Анализ средней задержки для одной модели сети массового обслуживания с резервированием ресурсов // Информационно-управляющие системы. 2022. № 2. С. 32-41. DOI: 10.31799/1684-8853-2022-2-32-41.Shelest M.N. Information and Control Systems, 2022, no. 2, pp. 32-41, DOI:10.31799/1684-8853-2022-2-32-41. (in Russ.)Богатырев В. А., Кармановский Н. С., Попцова Н. А., Паршутина С. А., Воронина Д. А., Богатырев С. В. Имитационная модель поддержки проектирования инфокоммуникационных резервированных систем // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2016. Т. 16, № 5(105). С. 831-838. DOI: 10.17586/2226-1494-2016-16-5-831-838.Bogatyrev V.A., Karmanovsky N.S., Poptsova N.A., Parshutina S.A., Voronina D.A., Bogatyrev S.V. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics, 2016, no. 5(16), pp. 831-838, DOI: 10.17586/2226-1494-2016-16-5-831-838. (in Russ.)Харари Ф. Теория графов. М.: Ленанд, 2018. 304 c.Harary F. Graph Theory, Addison–Wesley, 1969.Shelest M. N., Bakin E. A. Analysis of parallel queueing network with mutual expectations // Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems (WECONF). Pitsataway, NJ, 2018. P. 1-4.Shelest M.N., Bakin E.A. Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems (WECONF), Pitsataway, NJ, 2018, pp. 1-4.

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