A WEB SZERVER MEGHIBÁSODÁSÁNAK HATÁSA A PROXY CASH SZERVEREK HATÉKONYSÁGÁRA PERFORMANCE EVALUATION OF PROXY CASH SERVERS WITH UNRELIABLE WEB SERVER Bércze Tamá, Sztrik Jáno Debreceni Egyetem, Informatikai Kar Özefoglaló Az Internet haználhatóágának egyik elengedhetetlen feltétele, hogy a különböző igények, lekérdezéek válazideje a forgalom bővüléétől függetlenül vizonylag kici maradhaon. Jelen dolgozat keretében a már korábban haznált Proxy Cache zerverek hatékonyág vizgálatára felállított nyitott Jackon orbanállái modellt módoítjuk, hogy figyelembe leheen venni a Web zerver meghibáodáát i. A MOSEL (Modeling, Specification and Evaluation Language) zoftver egítégével azt zeretnénk megtudni, hogy egyenúlyi állapotban milyen hatáal van az átlago válazidőkre a zerverek a meghibáodáa, ha a fellépő valózínűégi változókat egymától függetlennek é exponenciáli elozláának tételezzük fel, vagyi Markov-zinten modellezünk. A numeriku eredményeket grafikuan ábrázoljuk, ezzel zemléltetve a web zerver meghibáodáának hatáát az átlago válzidőkre. Kulczavak Proxy Cache zerver, MOSEL Abtract An open Jackon-type queuing network model i propoed to tudy the impact of the erverbreakdown on the overall repone time to Web requet. The primary aim of the preent paper i to modify the performance model of the Proxy Cache Server to a more realitic cae when both the Proxy Cache Server and the Web erver are unreliable. The main performance and reliability meaure are derived, and ome numerical calculation are carried out by the help of the MOSEL tool. The numerical reult are graphically diplayed to illutrate the effect of the non-reliability of the erver on the mean repone time. Keyword Proxy Cache Server, MOSEL
. Bevezeté Napjainkban az egyik leginkább közkedvelt információzerzéi lehetőég az internet haználata. Az internet gyor é egyzerű lehetőéget biztoít több ezer webzerver adatainak a megimeréére, letöltéére. Az internet haználata az elmúlt években rohamoan növekedett. A felhaználók záma a 200-e 474 millióról 2002-re 590 millióra növekedett. Becléek zerint 2006-ra az internetet haználók záma eléri a 948 milliót. Figyelembe véve, hogy 996-ban mindözeen 40 millióan haználták az internetet, a növekedé üteme igen jelentékeny. A felhaználók zámának növekedéével párhuzamoan növekedett az internet forgalma i. Ennek hatáára egyre nagyobb igény mutatkozik a zínvonala é gyor internet elérére é kizolgálára. Az információ kereé é letölté közben a válaz a távoli web zervertől a klien gépéig gyakran igen ok időt vez igénybe. A probléma egyik oka, hogy ugyanabban az időben ugyanazt a fájlt má felhaználó i le akarja tölteni. Ebből adódóan ugyanazon fájlok máolatai mennek kereztül a hálózaton. Ez tulajdonképpen a kizolgálái idő növekedéét eredményezi. Termézete megoldának mutatkozik az információk tároláa. Ennek egyik megoldái lehetőége a böngéző zoftverbe való implementálá. Ebben az eetben a tárolt adatokhoz azonban cak egy zemély férhet hozzá. Egy máik lehetőég Proxy Cache zerver haználata. Jelen előadá célja ez utóbbi megoldá hatékonyágának vizgálata. A felhaználó zemzögéből nézve lényegtelen, hogy az általa kereett fájl fizikailag hol található: egy Proxy Cache Serveren (PCS) valahol a munkahelyének belő hálózatán vagy a világ túló felén egy távoli Web zerveren. A kereett dokumentum érkezhet a távoli Web zervertől vagy a Proxy Cache Szervertől (PCS). Klien oldalról nézve a PCS funkciója ugyanaz mintegy Web zervernek valamint a Web zerver felől nézve ugyanolyan, mint egy klien. Feltételezzük, hogy az igények érkezéi intenzitáa paraméterű Poion folyamat valamint a külő igények érkezéi intenzitáa zintén Poion folyamat paraméterrel. 2
2. A modell Jelen előadában célja a Proxy Cache Szerver hatékonyági modelljének ([5], [6]) általánoítáa, figyelembe véve azokat az eeteket, mikor a PCS é a Web zerver nem megbízhatóak. A könnyebb érthetőégért jelen előadában az idézett munkák truktúráját é jelöléeit fogjuk haználni. Célunk, hogy grafikuan illuztráljuk a Proxy Cache Szerver é a Web zerver meghibáodáának hatáát a válazidőkre vonatkozóan. A kalkulációk elvégzéére a MOSEL (Modeling, Specification and Evaluation Language) zoftver comagot haználtuk ([4]). Proxy Cah zervert haználva, ha egy fájlt le akarunk tölteni egy távoli Web zerverről előzör meg kell vizgálni, hogy a kereett fájl egy példánya megtalálható-e a PCS-en (Ennek valózínűégét jelöljük p-vel). Amennyiben a kereett dokumentum megtalálható a PCS-en, egy máolat továbbítódik a felhaználónak. Amennyiben a PCS-en nem található meg, az igény továbbítódik a távoli Web zerverhez. Miután az igényelt fájl megérkezett a PCS-re egy máolat azonnal a felhaználóhoz kerül. A Proxy Cache Server hatékonyága a következő tényezőktől függ: a találati arány (a kért dokumentum milyen valózínűéggel található meg a PCS-en) a PCS ebeége a klien oldali ávzéleég a zerver oldali ávzéleég a külő igények intenzitáa a Web zerver karakteriztikája A PCS meghibáodái é javítái intenzitáa A Web zerver meghibáodái é javítái intenzitáa Az.-e ábra mutatja egy igény lehetége útját a felhaználótól kiindulva egézen a vizaérkezéig. Az egyene vonal ( ) reprezentálja azt az eetet, mikor a kereett dokumentum egy példánya megtalálható a PCS-en. 2 jelöli azon igények útját (zaggatott vonallal rajzolva), melyek nem találhatóak a Proxy zerveren, így ezen igények továbbítódnak a távoli Web zervernek. Termézeteen a Web zerverhez nem cak a PCS által továbbított igények érkeznek, hanem külő igények i. Jelölje ezen igények érkezéi intenzitáát. Valamint 3 jelöli a Web zerverhez érkező öze igény érkezéi intenzitáát. A Web zerverhez érkező igényeknek előzör fel kell állítaniuk egy TCP kapcolatot. Legyen I ezen egyzeri inicializálához zükége idő. A Web zerver hatékonyágát a következő három jellemzővel írhatjuk le [6]: A zerver kimenő pufferének kapacitáa B, a tatiku zerveridő Y valamint R a dinamiku zerver arány. Így a Web zerver kizolgálái együtthatója: 3
Ahol F jelöli a fájl átlago méretét. Az előbbiekhez haonlóan a PCS karakteriztikáját leíró paraméterek: a zerver kimenő pufferének kapacitáa B, a tatiku zerveridő Y valamint R a dinamiku zerver arány, így a PCS kizolgálái együtthatója: Ha a felhaználó által kért fájl mérete nagyobb, mint a zerver kimenő puffere, akkor egy vizacatolái ciklu kezdődik, mely addig tart, míg az igény kizolgáláa be nem fejeződik. Legyen B q min, (6) F annak a valózínűége, hogy a zerver az igényt előre ki tudja zolgálni é nem következik be vizacatolái ciklu. A PCS é a Web zerver meghibáodhat a (t; t + dt) időintervallumban dt o PCS ( dt ) é o ( dt ) valózínűéggel ha zabadok, valamint o ( dt ) é o( dt) Web dt PCS dt valózínűéggel ha foglaltak. Amennyiben a zerver meghibáodáa egy foglalt perióduban következik be, úgy a kizolgálá akkor folytatódik, ha a zerver újra működőképe. A javítái idő exponenciáli elozláú PCS é Web várhatóértékkel. Web dt Ha egy zerver meghibáodik, két lehetége eetet különböztetünk meg: Az egyik a blokkolt eet, mikor a zerver meghibáádáának ideje alatt nem érkezik újabb igény. A máik eet (zabad), mikor új igények érkezhetnek a zerver pufferébe, amíg az meg nem telik. A rendzer állapotát a t-ik időpillanatban a következő folyamatokkal tudjuk leírni: é XPCS(t) = (YPCS(t);CPCS(t);QPCS(t)); XWeb(t) = (YWeb(t);CWeb(t);QWeb(t)); ahol YPCS(t) = YWeb(t) = 0 ha a zerver működik, YPCS(t) = YWeb(t) = ha a zerver meghhibáodott, valamint CPCS(t) = CWeb(t) = 0 ha a zerver zabad é CPCS(t) = CWeb(t) = ha a zerver foglalt. Jelölje QPCS(t) é QWeb(t) a pufferekben levő igények zámát. Ekkor definiálhatjuk a tacionáriu valózínűégeket: P ( q, r, j) lim P( Y ( t), C ( t), Q ( t)), PCS PCS PCS PCS t q=0,, r=0,, j=0,.., K PCS 4
é ahol P ( q, r, j) lim P( Y ( t), C ( t), Q ( t)), Web Web Web Web t q=0,, r=0,, j=0,.., KWeb K PCS é K Web a PCS é a Web zerver pufferének méretét jelöli. A fent definiált tacionáriu valózínűégek alapján meghatározhatóak a rendzer jellemző mennyiégek: A zerverek kihaználtága: Átlago igényzám a zervereknél: Átlago válazidők: Felhaználva a Little Formulát [8], az átlago válazidőket a következőképen kaphatjuk meg: T PCS, M / PCS PCS PCS ahol, U az átlago érkezéi intenzitá a PCS-nél. PCS S, PCS PCS T M / Web Web Web ahol, Web U S, Web Web az átlago érkezéi intenzitá a Web zervernél. T PCS, M / PCS PCS PCS 2 2 ahol, PCS 2 a Web zervertől a PCS-hez vizatérő igények átlago érkezéi intenzitáa. 5
Az igény telje válazideje: F F F T TLookup p TPCS, ( p) T,, PCS Init TWeb TPCS PCS NC NS NC Ahol T Lookup az ellenőrzéi idő, amely alatt eldől, hogy az igény I XC megtalálható-e a PCS-en, valamint T zükége idő. Init a TCP kapcolat felállítáához I 3 S 2. Numeriku eredmények A numeriku zámítáokhoz a Boe é Cheng [6] által haznált paraméterértékeket haználjuk: I I 0.004 máodperc, B B 2000 byte, Y Y 0.00006 máodperc, R R 250 Mbyte/, N 544 Kbit/ é N 28 Kbit/. c Fig. 0, 0, 0.2 PCS Web PCS Web PCS 6
Fig2. 0, 0, 0.2 PCS Web PCS PCS Web Fig3. 0, 0, 2 PCS PCS Web PCS Web 7
Az elő két grafikonon a Web zerver meghibáodái gyakoriágának a hatáát figyelhetjük meg a válazidőre, mikor a Web zerver foglalt é zabad állapotban van. Amint látható az átlago válazidő nagyobb lez amint a meghibáodái gyakoriágot növeljük. Mivel cak a Web zerver meghibáodáának gyakoriágát változtatjuk a PCS paraméterei változatlanok maradnak. Ebből adódóan érthető a grafikonokon látható párhuzamoág, mikor a Web zerver blokkolái eetei megegyeznek. A 3-a grafikonon a Web zerver javítái intenzitáának a hatáát figyelhetjük meg a telje válazidőre vonatkozóan. Amint látható a javítái intenzitáának növeléével a válazidők egyre kiebbek leznek. Az előbb említett párhuzamoág ezen a grafikonon i megfigyelhető. Irodalomjegyzék [] AGGARWAL, C., WOLF, J.L. and YU, P.S. Caching on the World Wide Web. IEEE Tranaction on Knowledge and Data Engineering, (999), 94-07 [2] ALMEIDA, V.A.F., DE ALMEIDA, J.M. and MURTA, C.S. Performance analyi of a WWW erver. Proceeding of the 22nd International Conference for the Reource Management and Performance Evaluation of Enterprie Computing Sytem, San Diego, USA, December (996), 8-3. [3] ARLITT, M.A. and WILLIAMSON, C.L. Internet Web erver: workload characterization and performance implication. IEEErACM Tranaction on Networking, 5 (997), 63-645. [4] BEGAIN K., BOLCH G. and HEROLD H. Practical performance modeling, application of the MOSEL language, Kluwer Academic Publiher, Boton, (200). [5] BERCZES, T. and SZTRIK, J. Performance Modeling of Proxy Cache Server. Journal of Univeral Computer Science, 2 (2006), 39 53. [6] BOSE, I. and CHENG, H.K. Performance model of a firm proxy cache erver. Deciion Support Sytem and Electronic Commerce, 29 (2000), 45 57. [7] SZTRIK, J., ALM ASI, B. and ROSZIK, J. Heterogeneou finite-ource retrial queue with erver ubject to breakdown and repair. Journal of Mathematical Science, 32 (2006), 677 685. [8] LAZOWSKA, E.D., ZAHORJAN, J., GRAHAM, G.S. and SEVCIK, K.C. Quantitative Sytem Performance, Prentice Hall, (984). [9] MENASCE, D.A. and ALMEIDA, V.A.F. Capacity Planning forweb Performance: Metric, Model, and Method, Prentice Hall, (998). [0] SLOTHOUBER L.P. A model ofweb erver performance. 5th International World Wide Web Conference,Pari, France, (996). 8