Моделирование входного потока рабочих нагрузок вычислительного кластера LANL Mustang

Статистический анализ — обязательный элемент построения математической модели исследуемого объекта. Системы массового обслуживания (СМО) как объект исследований обладают специфическими особенностями, из-за которых приходится выходить за рамки общей теории стохастических процессов. В статье рассматривается построение моделей входного потока многопроцессорных систем на основе трассировки реальной рабочей загрузки кластера Mustang, полученной в рамках проекта Atlas (www.project-atlas.org). К особенностям данных Mustang можно отнести большой период наблюдений, внушительный объем собранных сведений, широкое поле изысканий из-за упрощенного характера предшествующих исследований и уже сделанных нечетких выводов, комбинирование фрагментов с разными интенсивностями потока, наличие стационарных и нестационарных участков, неприменимость модели простого пуассоновского потока. Как решение возникающих проблем для стационарных фрагментов данных предлагается использовать модель ветвящегося процесса Пуассона (Branching Poisson Process, BPP). Известные методы оценивания параметров модели дополнены процедурой уточнения оценок и формализованными приемами подтверждающего анализа. Вследствие больших объемов обрабатываемых данных важным становится построение эффективных алгоритмов вычисления характеристик потоков и сглаживания выборочных показателей.