grafi di dipendenze tra parametri di qualità nella piattaforma mais c. cappiello(+), f. durante(*),...
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Grafi di dipendenze tra parametri di qualità nella Piattaforma MaisC. Cappiello(+), F. Durante(*), C. Batini(*) (*) Univ. di Milano Bicocca (+) Politecnico di Milano
Milano, 18 Novembre 2004
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Classificazione delle variabili di qualità del servizio
Nei primi mesi dell’anno 2004 è stata effettuata una analisi delle fonti, costituite dai deliverables MAIS dell’anno 2003 + alcuni rapporti. Dall’analisi bottom up dei deliverables del progetto MAIS emersero circa 225 dimensioni di qualità.
Ciascuna, a partire dalle fonti, e’ stata caratterizzata in termini delle seguenti proprietà:
• Codice deliverable
• Strato citato
• Sottostrato
• Componente
• Nome qualità/caratteristica tecnica
• Definizione
• Sottocaratteristica
• Definizione sottocaratteristica
• Metrica
• Metodo/misura
• Valore
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Analisi del Registry della QoS
Le qualità sono state classificate in base ai diversi livelli definiti in MAIS:
• Architectural Model
• Functional Model
• Context Model
• Channel Model
• Piattaforma MAIS
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Modello leggero
Obiettivo principale del modello leggero: avere una visione completa, accurata ed esaustiva delle dimensioni di qualità definite dai vari gruppi di lavoro partecipanti al progetto MAIS
Tutte le unità sono state chiamate ad identificare per ogni dimensione di qualità che attiene alla loro area di interesse:• Nome e definizione: ad ogni dimensione deve essere
associato un nome univoco e una definizione completa ed e esaustiva.
• Metrica: ad ogni dimensione di qualità deve essere associato un dominio di valore, ordinale (i.e. alto medio, basso) o numerico (ad esempio l’insieme dei valori decimali compresi tra 0 e 1).
• Dipendenze con altre dimensioni di qualità del registry: per ogni dimensione di qualità è necessario specificare le dimensioni ad essa correlate.
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Modello leggero
I contributi delle varie unità sono stati integrati con il fine di individuare eventuali:
• Sinonimie
• Omonimie
Stato attuale del Registry: 321 dimensioni di qualità
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NETWORK
PHYSICAL
DEVICE
PLAIN REFLECTIVE ARCHITECTURE
EXTENDED REFLECTIVE ARCHITECTURE
USER MODEL
SERVICE MODEL
Dipendenze tra i livelli caratteristici dell’architettura MAIS
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Legenda per la comprensione delle slides
A influenza B
A e B rappresentano la stessa dimensione di qualità a livelli differenti
-
La correlazione tra A e B è positiva
La correlazione tra A e B è negativa
A
A
A
A
B
B B
B
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Rappresentazione di alberi integrati nei livelli dell’architettura MAIS
Capacity
E-Service Cost
Service Availability
Supported Standard
Completeness
Authorization
USER MODEL
Channel Availability
Bandwidth
PriceServiceAvailability
Response Time
Data Accuracy
Data Timeliness
Data Completeness
Session availability
SERVICE MODEL
E-Service Confidentiality
E-Service Data Encryption
Data Reliability
EXTENDED REFLECTIVE ARCHITECTURE
Strategies
E-Service Accuracy
Flexibility
End-to-end speed
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Dipendenze esterne - User Model/Service Model
E-service Cost
E-service Availability
PriceService
availability
Service Model
Supported Standard
Conformityto standard
E-service authentication
Security-Authentication
E-service confidentiality
Security-confidentiality
E-service non repudiation
Security-non repudiation
E-service dataencryption
Security-Data integrity
User Model
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Esempio di albero integrato tra il livello User Model e Service Model
E-service Availability
Capacity
Service Availability
Channel Availability
Session Availability
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Rappresentazione di alberi integrati nei livelli dell’architettura MAIS
PLAIN REFLECTIVE ARCHITECTURE
DEVICENETWORK LAYER
Goodput
Delay
Bit rate QoS RoutingResource Reservation
Scheduling
Reliability Congestion avoidance
Buffer management Packet
Marking
NetworkAvailability
Redundancy
Traffic Shaping
Accelerator Capabilities
VideoProcessorVideoMemoryType
MaxMemorySupported
AvailableCapacity
CapacityCompress
MountPrinterStatus DetectedErrorState
PowerPrinterStatus
Packet Loss
Bandwidth
QosScreen QosNetworkInterface
QosMemory Flow
NetworkService
NetworkLink
QosMediaAccess
QosPrinter
QosSerialController
QosAudioController
QosControllerQosBattery
QosSound
QosCPU QosSpeaker QosModem
QosKeiboard
QosUSBPort
Resolution
FrequencyResolution
ActivePower
JobCountSinceLastReset
TimeofLastReset
HorizontalResolutionPrinter
VerticalResolutionPrinter
Scaling
Delay Jitter
-
Throughput
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Rappresentazione di alberi integrati nei livelli dell’architettura MAIS
MaxCopies
PaperType
PrinterTipe
ColorEnable
Capabilities
CapabilitiesSerial Controller
BaudRate
Papersize
Pagesize
DEVICE
HorizontalResolution
VerticalResolution
ColorDepth
RefreshRate - Screen
NumberOfColor
Dimension
DPI
NumberOfRows
NumberOfColumns
FrequencyClockSpeed
CPU Model
Usage
BatteryCapacity
TypeOfBattery
CurrentLevel
ExpectedLife
MemoryType
TotalMount
BlockSizeBlockNumbers
AvailableMemory
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Rappresentazione di alberi integrati nei livelli dell’architettura MAIS
PHYSICAL LAYER
Reconfigurability
Power Consumption
BER: bit error rate
Bit rate
Adaptivity
PortNumberController
NumberControlled
ConnectionState
CallLenght
DataRateModem
Keyboard-NumberOfFunctionKeys
Layout
Password
TestImputCapable
InputCharSet
DEVICE
Network Interoperability
Fairness Throughput Delay CrossLayering
NumberOfColumnsVideo controller
HorizontalResolution
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Dipendenze esterne – Service model/Plain reflective architecture
End-to-endspeed
Service Model
System workload
Throughput Bandwidth
Plain reflective architecture
Available memory
Total amountmemory
CPU-Usage
CPU-frequency
CPU-Clockspeed
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Dipendenze esterne – Service model/Plain reflective architecture
Service Model
Response Time Bandwidth
Throughput Packet loss
Plain reflective architecture
Delay Bandwidth
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Dipendenze esterne – Service model/Plain reflective architecture
ChannelReliability
Service Model
Channel availability
Network availability
Media availablecapacity
Plain reflective architecture
Network reliability Redundancy
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Dipendenze esterne tra e Livello Fisico e di Rete
Part of performance indicators (QoS)
Throughput Delay
Throughput Delay
Physical layer
Network layer
Fairness
Packet loss
Network interoperability
Bit Error Rate Latency Power consumption
Goodput Bit rate
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Esempio di albero integrato tra il livello Service Model /Plain reflective architecture
Response Time
Plain reflective architecture
Service Model
Goodput
Delay
Bit rate QoS RoutingResource Reservation
Scheduling
Reliability Congestion avoidance
Buffer management Packet
Marking
Packet Loss
Bandwidth
Delay Jitter
-
Throughput
Frequency
ClockSpeed
CPU Model Usage
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Dimensioni Negoziabili
E’ opportuno inserire nel modello un ulteriore distinzione tra dimensione:
• Controllabile: qualsiasi dimensione su cui l’utente può esprimere una preferenza
• Negoziabile: qualsiasi dimensione in cui la preferenza espressa dall’utente dà luogo a un processo di negoziazione (interazione con la piattaforma)
MAIS Servizio
User
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Lavori in corso e obiettivi futuri
Definizione di metriche e metodi di misura
Composizione delle qualità
Specifica delle dimensioni di qualità del servizio nei singoli domini applicativi
Studio dei linguaggi per la qualità
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Definizione di metriche
Una classificazione possibile associabile alle metriche distingue tra:
• Metriche tassonomiche
• Nominali
• Ordinali
• Di rango
• Metriche numeriche
• Intervallari
• Razionali
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Definizione di metriche e metodi di misura– Stato dei lavori
Definizione di metriche: 203/321 63% Definizione di metodi di misura:
• Indicazione di precise relazioni funzionali tra variabili: 26/321 8,1%
• Es. Channel Availability=100*(1-(T(o)/T(sc)))=
100*(T(a) /T(sc))
dove T(o) è il tempo di non disponibilità del canale, T(sc) è il tempo schedulato totale e T(a) è il tempo di disponibilità del canale
• Indicazione di dipendenze funzionali: 19/321 5,91%
• Valori dichiarati come osservabili da simulazioni o dati dal produttore del componente di riferimento: 163/321 50,7%
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Composizione delle qualità
Partendo dagli “alberi” di qualità e dalle dipendenze che rilevano si può pensare di usare dei metodi di composizione dei valori di qualità per ricavare degli indicatori aggregati. La composizione si può ottenere attraverso le seguenti metodologie:
• Simple Ratio
• Min or Max
• Weighed Average
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Specificare la qualità del servizio nei singoli domini applicativi
Le dimensioni di qualità del servizio si dividono in dimensioni:
• Domain dependent
• Domain independent
Le dimensioni nel QUALITY REGISTRY sono tutte DOMAIN INDEPENDENT
Come integrare le dimensioni di qualità domain dependent che sono considerate dalle specifiche applicazioni di dominio?
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Specificare la qualità del servizio nei singoli domini applicativi
Sono stati considerati due approcci per la combinazioni delle variabili Domain Dependent e Domain Independent
• Integrazione di tutte le tipologie di dimensioni nel Registry
• Lasciare nel Registry solo le variabili indipendenti dal dominio
Domain independent
Domain dependent
Applicazione A
Applicazione B
Applicazione A
Applicazione B
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Studio dei linguaggi per la qualità
Il linguaggio attualmente in uso per la rappresentazione e descrizione delle dimensioni qualità è WSOL
Lo studio sui linguaggi verrà continuato e approfondito in futuro considerando nuove alternative