সার্ভারের প্রতিক্রিয়া সময় মডেল করতে সাধারণত কোন বিতরণ ব্যবহৃত হয়?


16

আমার একটি সার্লেট-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে যার মধ্যে আমি সেই সার্লেটের প্রতিটি অনুরোধ শেষ করতে সময়টি পরিমাপ করি। আমি ইতিমধ্যে গড় এবং সর্বোচ্চের মতো সাধারণ পরিসংখ্যান গণনা করেছি; আমি তবে আরও কিছু পরিশীলিত বিশ্লেষণ তৈরি করতে চাই এবং এটি করার জন্য আমি বিশ্বাস করি যে এই প্রতিক্রিয়ার সময়গুলি সঠিকভাবে মডেল করা দরকার।

অবশ্যই, আমি বলছি, প্রতিক্রিয়া সময়গুলি কিছু সুপরিচিত বিতরণ অনুসরণ করে এবং বিতরণটি সঠিক মডেল বলে বিশ্বাস করার যথেষ্ট কারণ রয়েছে। তবে এই বিতরণটি কী হওয়া উচিত তা আমি জানি না।

লগ-নরমাল এবং গামার মনে আসে এবং আপনি একরকম ফিট রিয়েল রেসপন্স টাইম ডেটা তৈরি করতে পারেন। প্রতিক্রিয়ার সময়গুলি কোন বিতরণ অনুসরণ করা উচিত সে সম্পর্কে কি কারও মতামত রয়েছে?

উত্তর:


17

লগ-স্বাভাবিক বন্টন আমি সময় একটি নির্দিষ্ট সময়ের উপর সব ইউজার বেস জুড়ে সার্ভার প্রতিক্রিয়া সময়ের ল্যাটেন্সি বর্ণনা এ সবচেয়ে খুঁজে নেই।

আপনি যথাযথভাবে নামধারী সাইট লগনারামাল.কম এ কিছু উদাহরণ দেখতে পাচ্ছেন যা সময় এবং আরও বেশি সময় ধরে সাইটের বিলম্বিতা বিতরণ পরিমাপের ব্যবসায়। খুশি ব্যবহারকারী হওয়া ছাড়া সাইটটির সাথে আমার কোনও সম্পর্ক নেই। বিতরণটি কেমন দেখাচ্ছে তা এখানে; প্রতিক্রিয়া (উদাঃ ওয়েব পৃষ্ঠা লোড) সময় বনাম প্রতিক্রিয়া সংখ্যা:

একটি লগ স্বাভাবিক বিতরণ

মনে রাখবেন যে এই লেখচিত্রটিতে লোড-টাইম (এক্স-অক্ষ) স্কেল লিনিয়ার is আপনি যদি এক্স-অক্ষটি লগ-স্কেলে স্যুইচ করেন তবে বিতরণের আকারটি শিখরের ডানদিকে আরও সাধারণ (বেল-আকৃতির) দেখাবে।


এই পিডিএফটি আমার মতে সত্যিকারের ফ্রেসের মতো দেখাচ্ছে।
usεr11852 বলছেন

4

উদাহরণ গ্রাফ  আরও গভীরতার জন্য নিবন্ধ দেখুন।

আমার গবেষণাটি দেখায় যে সেরা মডেলটি কয়েকটি জিনিস দ্বারা নির্ধারিত হয়: 1) আপনি কি শরীর, লেজ, বা উভয়ের সাথেই সম্পর্কিত? যদি "উভয়" না হয় তবে একটি ফিল্টারড ডেটাসেটের মডেলিং করা আরও কার্যকর হতে পারে। 2) আপনি খুব সহজ বা খুব নির্ভুল একটি চান? অর্থাত্ কতটি পরামিতি?

1-এর উত্তর যদি "উভয়" এবং 2 "সরল" হয়, তবে পেরিটো সবচেয়ে ভাল কাজ করবে বলে মনে হচ্ছে। অন্যথায়, যদি 1 "বডি" এবং 2 "সরল" হয় - একটি ফিল্টারযুক্ত ইরং মডেল চয়ন করুন। যদি 1 হ'ল "উভয়" এবং 2 "নির্ভুল" হন, আপনি সম্ভবত লগ ডোমেনে আপনার ডেটাতে একটি গাউসিয়ান মিশ্রণ মডেল চান - কার্যকরভাবে লগনরমাল ফিট।

আমি ইদানীং এটি নিয়ে গবেষণা করে চলেছি, এবং পাবলিক ইন্টারনেটে বিষয়টি যথেষ্টভাবে কভার করা যায়নি, তাই আমি এই বিষয়ে আমার গবেষণার বিবরণ বিশিষ্ট একটি ব্লগ পোস্ট লিখেছি ।


1
চার্টের জন্য ধন্যবাদ। আপনার কাছে (মোটামুটি) ত্রি-মডেল বিতরণের ভিত্তিতে আমি বিশ্বাস করি এটি কোনও সাধারণ (একক সার্ভার) সেটিংস নয়। আপনার কাছে মনে হয় কিছু মিডলওয়্যার বা পিছনের দিকগুলি ধীর are যখন ব্যবহারকারী-মুখী সার্ভারটি সম্ভাব্য-ক্যাশেড) ব্যাক-এন্ড সাবসিস্টিমে সাড়া দেওয়ার জন্য অপেক্ষা করে তখন সামগ্রিক প্রতিক্রিয়া ধীর হয়ে যায়। এছাড়াও এটি X এবং Y অক্ষগুলি প্রতিনিধিত্ব করে তা পরিষ্কার নয়। আপনি কি লোড-টাইম (মূলত এক্স-অক্ষ) এবং গণনাগুলি (মূলত ওয়াই-অক্ষ) উল্টিয়েছেন?
আরিফাল

আপনার প্রতিক্রিয়ার জন্য ধন্যবাদ! সোর্স ডেটাসেটটি ওয়েব পরিষেবা অনুরোধের চেয়ে পিংসের মতো ছিল তবে আমি অনুমান করব যে ট্রাইমডাল বিতরণটি মূলত দুটি জিনিসের কারণে হয়েছে: ১) মূল দ্বি-মডেল অসমমিতি দুটি নেটওয়ার্ক পাথের কারণে, যখন ২) দীর্ঘ-লেজ তৃতীয় উপাদানটি টিসিপি ত্রুটি পুনরুদ্ধারের পরিস্থিতিগুলির কারণে। যদিও এটি কেবল অনুমান ... আমার মূল দৃষ্টি নিবদ্ধ ছিল প্রক্রিয়া এবং তত্ত্ব নয়, বিভিন্ন মডেলের অভিজ্ঞতামূলক উপযোগের দিকে। উল্টানো অক্ষ সম্পর্কে আপনি যা জিজ্ঞাসা করছেন তা আমি পুরোপুরি নিশ্চিত নই, যদিও ... আপনার কাছে কি উদাহরণের প্লট রয়েছে?
অ্যান্ড্রু চারনেস্কি

এছাড়াও, opালু গ্রাফিকের জন্য আমার ক্ষমা চাই। এক্স-অক্ষটি হ'ল মাইক্রোসেকেন্ড, এবং y অক্ষটি সম্ভাবনার ঘনত্ব। (হ্যাঁ, আমি জানি ... দুঃখিত ... প্রজননযোগ্য বিজ্ঞানের নোটবুকটি দেখুন))
অ্যান্ড্রু চারনেস্কি
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.