Concetti di prestazioni, affidabilità e validazione. Richiami di probabilità e metodi combinatori. I processi di Markov. I processi di Markov a tempo discreto e continuo. Reti di Petri stocastiche. Formalismi di modellizzazione: PN ed estensioni. Strumenti di supporto: Möbius e DEEM. Fondamenti di teoria della misura. Testing di sistemi: test funzionali, fault injection, robustness. Organizzazione di esperimenti. Dependability benchmarking. Strumenti di supporto per il testing: NekoStat.
Libro di riferimento (in Italiano): “L’Analisi Quantitativa dei Sistemi Critici”, a cura di Andrea Bondavalli, Società Editrice Esculapio, ISBN 978-88-7488-431-5, Prima edizione, 286 pagine, Marzo, 2011.
Ulteriore materiale didattico (in Inglese):
- Lucidi presenti sul sito del corso.
- Articoli pubblicati in riviste e in proceedings di conferenze.
Obiettivi Formativi
Il corso intende fornire agli studenti le nozioni necessarie a comprendere gli aspetti di analisi quantitativa e di qualità del servizio offerto da sistemi di elaborazione, con particolare enfasi sull'analisi delle prestazioni ed affidabilità.
Conoscenza e capacità di comprensione – Alla fine del corso gli studenti impareranno ad approcciare correttamente il problema dell’analisi quantitativa di sistemi di elaborazione, disponendo dei principi di base necessari a comprenderne gli aspetti di valutazione quantitative e di qualità del servizio, e approfondendo alcune tecniche di analisi sia basate su modelli stocastici sia basate su campagne sperimentali.
Conoscenza e capacità di comprensione applicate – Alla fine del corso gli studenti impareranno a selezionare la metodologia di analisi quantitativa più appropriata per il sistema in esame. Sapranno inoltre definire modelli stocastici per I sistemi in esame, e sapranno risolverli anche col supporto di tools automatici quali Mobius e Deem. Inoltre, saranno capaci di progettare ed eseguire misurazioni sperimentali su sistemi reali o su prototipi.
Prerequisiti
Nessuno
Metodi Didattici
CFU: 9
Numero di ore totali del corso: 270
Numero di ore per studio personale e altre attività formative di tipo individuale: 198
Numero di ore relative alle attività in aula: 72
Numero di ore relative ad attività di laboratorio (lezioni in laboratorio): 0
Numero di ore relative ad attività di esercitazioni (in laboratorio e in campo): 0
Numero di ore relative ad attività seminariali: 0
Numero di ore relative ad attività di stage: 0
Numero di ore per prove in itinere: 0
Altre Informazioni
Frequenza delle lezioni ed esercitazioni: Raccomandata
Strumenti a supporto della didattica UniFi E-Learning: http://e-l.unifi.it
Orario di ricevimento:
Prof. Andrea Bondavalli,
Su appuntamento. Contattare il docente tramite numero telefonico o e-mail (bondavalli@unifi.it).
DiMaI, Universita' di Firenze, Viale Morgagni, 65 - 50134 Firenze
Tel. 055 2751481
Dott. Paolo Lollini,
Su appuntamento. Contattare il docente tramite numero telefonico o e-mail (paolo.lollini@unifi.it).
DiMai, Universita' di Firenze, Viale Morgagni, 65 - 50134 Firenze
Tel. 055 2751486
Dott. Silvano Chiaradonna,
Su appuntamento. Contattare il docente tramite numero telefonico o e-mail (silvano.chiaradonna@isti.cnr.it).
Istituto di Scienza e Tecnologie dell'Informazione "A. Faedo" (ISTI-CNR) Area della Ricerca CNR di Pisa, Via G. Moruzzi, 1
56124 Pisa, Italy
Tel. 050 3153005 (3152909)
Modalità di verifica apprendimento
La verifica dell'apprendimento è composta da una prova scritta e da una successiva prova orale, a cui si è ammessi solo dopo aver superato la prova scritta.
La prova scritta è un progetto (da svolgersi singolarmente) che richiede di:
1) risolvere un problema di "modellazione e valutazione" o di "analisi sperimentale". La tematica viene scelta tenendo conto per quanto possibile della preferenza espressa dallo studente.
2) scrivere una relazione con la descrizione della soluzione adottata e dei risultati ottenuti. La relazione dovrà trattare i seguenti punti principali: i) descrizione delle principali problematiche incontrate; ii) descrizione della metodologia di analisi applicata (modelli o attività sperimentali); iii) descrizione dei risultati ottenuti.
Alla relazione dovranno essere allegati i sorgenti dei modelli o del sw sviluppato. Il progetto, una volta superato, rimane valido per l’intero anno accademico.
La prova orale include la discussione del progetto svolto dallo studente come prova scritta, e domande sugli argomenti presentati durante il corso.
Programma del corso
Concetti di prestazioni ed affidabilità dei sistemi e validazione. Definizione di indici di prestazione ed affidabilità. Regole di costruzione e validazione dei modelli. Richiami di probabilità. Metodi combinatori. I processi di Markov a tempo discreto. I processi di Markov a tempo continuo. Teoria delle code: la coda MM1 e sue varianti. Reti di Petri stocastiche. Formalismi di modellizzazione: PN ed estensioni (es. SAN, DSPN). Strumenti automatici di supporto: Möbius e DEEM. Fondamenti di teoria della misura e loro applicazione. Testing di sistemi: test funzionali, fault injection, robustness. Organizzazione di esperimenti. Dependability benchmarking. Strumenti di supporto per il testing: NekoStat.