B018966 - ANALISI QUANTITATIVA DEI SISTEMI

Concetti di prestazioni ed affidabilità dei sistemi e validazione. Regole di costruzione e validazione dei modelli. Richiami di probabilità. Metodi combinatori e relativi formalismi. Formalismi di modellazione a spazio degli stati e tecniche di soluzione associate. Strumenti automatici di supporto alla valutazione basata sui modelli. Fondamenti di teoria della misura e loro applicazione. Testing di sistemi e strumenti di supporto. Organizzazione di esperimenti. Dependability benchmarking.

- A. Bondavalli, F. Brancati, A. Cecccarelli, S. Chiaradonna,
D. Cotroneo, P. Lollini, L. Montecchi, R. Natella, and
M. Vadursi.
L'Analisi Quantitativa dei Sistemi Critici.
I Edizione. Esculapio Progetto Leonardo, Bologna, 2011.

- K. S. Trivedi.
Probability and Statistics with Reliability, Queueing and
Computer Science Applications.
John Wiley & Sons, New York, second edition, 2002.

Fornire agli studenti le nozioni necessarie a comprendere gli aspetti di analisi quantitativa e di qualità del servizio dei sistemi di elaborazione, con particolare enfasi sull'analisi delle prestazioni e dell'affidabilità. Come risultato, gli studenti impareranno il significato ed i principi della analisi quantitativa di sistemi di elaborazione ed alcune tecniche di valutazione basata sui modelli e di valutazione sperimentale. Inoltre, gli studenti impareranno sia a definire e risolvere modelli stocastici col supporto di tools automatici quali Mobius e DEEM, sia a progettare ed effettuare misurazioni sperimentali su sistemi reali o prototipi.

Lezioni con diapositive, descrizione al pc degli strumenti software, esercitazioni/esempi con diapositive e pc

Elaborazione di un progetto e prova orale, con ammissione condizionata al superamento della prova scritta.

Concetti e definizione di prestazioni ed affidabilità dei sistemi.
Concetto di validazione e regole di costruzione e validazione dei modelli.
Richiami di probabilità e variabili casuali. Variabili casuali discrete e continue. Distribuzioni più utilizzate. Momenti (media, varianza).
Formalismi di modellazione combinatori e tecniche di soluzione associate: Reliability Block Diagram (RBD), Fault Trees (FT), Reliability Graphs (RG).
Formalismi di modellazione a spazio degli stati e tecniche di soluzione associate: processi di Markov a tempo discreto e a tempo continuo; reti di Petri di base (P/T), con priorità e stocastiche (Stochastic Petri Nets, Generalized Stochastic Petri Nets, Deterministic Stochastic Petri Nets, Stochastic Activity Networks).
Soluzione transiente e steady-state.
Definizione di misure di interesse e variabili di performance.
Esempi di applicazione dei formalismi di modellazione proposti.
Strumenti automatici di supporto alla valutazione basata sui modelli: Mobius e DEEM.
Fondamenti di teoria della misura e loro applicazione.
Testing di sistemi: test funzionali, robustness testing, fault injection.
Organizzazione di esperimenti.
Benchmarks: performance benchmarking e dependability benchmarking.
Strumenti di supporto per il testing: NekoStat.
Esempi di applicazione dei metodi sperimentali proposti.