Автоматизированные банковские системы

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 29 Января 2013 в 22:06, курсовая работа

Описание

В свете вышеизложенного возникает потребность в модели оценки производительности системы при выполнении заданных условий как на этапе проектирования системы, так и на этапе ее эксплуатации в целях повышения производительности. Для повышения производительности эксплуатируемой системы определение глубины вносимых в отдельные подсистемы изменений.

Содержание

Введение
Глава 1 Автоматизированные банковские системы
1.1 Предпосылки возникновения задачи оптимизации банковских автоматизированных систем
1.2 Содержательное описание задачи
1.3 Система показателей
Глава 2 Моделирование оценки производительности банковских автоматизированных систем
2.1 Построение аналитической модели оптимизации временных характеристик подсистем банковской автоматизированной системы
2.2 Методы решения задач нелинейного программирования
2.2.1 Постановка задачи НЛП
2.2.2 Методы штрафных функций
2.2.3 Методы прямого поиска
2.2.4 Методы случайного поиска
2.2.5 Методы линеаризации
2.3 Пути решения проблемы очередей в системе
2.4 Построение имитационной модели банковской автоматизированной системы
2.4.1 Предпосылки построения имитационной модели
2.4.2 Показатели имитационной модели
2.4.3 Разработка требований к концептуальной модели
2.4.4 Выбор языка моделирования
2.4.5 Построение концептуальной модели
2.4.6 Построение имитационной модели
Глава 3 Применение модели и анализ полученных результатов
3.1 Исходные данные задачи нахождения оптимальных временных характеристик подсистем
3.2 Решение задачи нахождения оптимальных временных характеристик подсистем
3.3 Анализ полученных результатов
Заключение

Работа состоит из  1 файл

Диплом.doc

— 396.50 Кб (Скачать документ)
      • Jrn: Данную подсистема описывается неприоритетной очередью Queue9, обслуживающим прибором Serv11 и узлом Creat12. После считывания транзакции из журнала банковских транзакций (узел Queue9) процессом Jrn (узел Serv11) она направляется узлом Creat12 в очередь обработки процесса Mon (узел Queue14) и отражается в статусном журнале (узел Term13).
      • Req: Поступающий в систему запрос (приоритет равен 1) или неисправность становится в приоритетную очередь Queue8, а затем направляются в обслуживающий прибор с приоритетным обслуживанием Serv17. Если в данный обслуживающий прибор поступает неисправность, то она обрабатывается данным узлом за нулевое время. Если поступает запрос, то он обрабатывается за интервал времени, подчиняющийся равномерному распределению с заданными параметрами. Все неисправности и запросы, выходящие из узла Serv17, направляются в узел Queue19.
      • Mon: Поступающая от подсистемы Jrn транзакция становится в неприоритетную очередь Queue14, а затем направляется в обслуживающий прибор Serv17, который анализирует ее параметры. Если параметр iu1=-1 или iu2=-1, то транзакция направляется на обработку прикладными мониторами (приоритетную очередь Queue19). Если все параметры транзакции равны нулю, то она направляется на обработку подсистеме Ack (неприоритетная очередь Queue18).
      • Ack: Поступающие от подсистемы Mon транзакции поступают в неприоритетную очередь Queue18, а затем - в обслуживающий прибор Serv15, который обслуживает поступившую транзакцию за интервал времени, подчиняющийся равномерному распределению с заданными параметрами, и направляет ее в статусный журнал (Term16).

Транзакции, запросы, неисправности (необработанные прикладными мониторами) направляются в приоритетную очередь Queue19, а затем в обслуживающий прибор с приоритетным обслуживанием Serv20.

А) Если в данный обслуживающий прибор поступает неисправность (приоритет  равен 2), то на интервале [0;1] случайным  образом выбирается величина, которая  сравнивается с вероятностью возникновения  неисправности системного монитора транзакций. Если данная величина меньше вероятности возникновения неисправности системного монитора транзакций, то после обслуживания за интервал времени, подчиняющийся равномерному распределению с заданными параметрами, неисправность направляется в терминатор Term21. В противном случае неисправность направляется в приоритетную очередь Queue22.

Б) Если в узел поступает запрос (приоритет равен 1), то он направляется в приоритетную очередь Queue22.

В) Если в узел поступает транзакция (приоритет равен 0) и ее параметр iu1=-1, то она направляется в неприоритетную очередь Queue23. Если параметр транзакции iu1=0, а параметр iu2=-1, то транзакция направляется на обработку в приоритетную очередь Queue22.

    1. Прикладные мониторы:
      • «Депозит»: Поступающие в данную подсистему транзакты становятся в приоритетную очередь Queue22, а затем направляются в обслуживающий прибор с приоритетным обслуживанием Serv24. Если в данный обслуживающий прибор поступает неисправность, то она покидает его без задержек.  В противном случае (поступает запрос или транзакция), транзакт подвергается обработке за интервал времени, подчиняющийся равномерному распределению с параметрами, соответствующими типу поступивших данных. В случае поступления запроса происходит его конвертация в транзакцию (приоритет равен 0, iu1=-1, iu2=-1), а в случае поступления транзакции проставляется признак завершенности ее обработки (iu2=0). Все исходящие транзакты направляются в приоритетную очередь Queue26.
      • «Транзит»: Поступающие в данную подсистему транзакции становятся в очередь Queue23, а затем направляются в обслуживающий прибор Serv25, в котором транзакции присваивается признак завершенности обработки данной подсистемой (iu1=0). Все исходящие транзакции направляются в приоритетную очередь Queue26.

Все исходящие данные прикладных мониторов  направляются в приоритетную очередь Queue26, а затем в обслуживающий прибор с приоритетным обслуживанием Serv27, где производится анализ поступивших данных:

А) Если поступает  неисправность БД (приоритет равен 2), то она обслуживается за интервал времени, подчиняющийся равномерному распределению с априорными параметрами, и направляется в терминатор Term21.

Б) Если поступает запрос (приоритет  равен 1), то он без задержки направляется в неприоритетную очередь Queue26, а затем в обслуживающий прибор Serv30, который имитирует формирование оператором транзакции, содержащей вкладную операцию. Далее запрос, преобразованный в транзакцию, направляется в подсистему доставки (Queue3).

В) Если поступает транзакция, то она  без задержки направляется на обработку подсистемой Mon (в узел Queue14).

 

 

 

Глава 3 Применение модели и анализ полученных результатов

 

  1. Исходные данные задачи нахождения оптимальных временных характеристик подсистем

 

В следствие того, что транзакция, содержащая вкладную операцию, формируется после формирования запросу по счету вкладчика и получения на него ответных данных (алфавитных данных, остатка и т.п.), предлагается считать, что запрос, поступивший в АС ЦОД, возвращается транзакцией с некоторой задержкой. Также предлагается из множества данных, обрабатываемых АС ЦОД, выделить два: запросы и транзакции и дальнейшее решение проводить используя маршруты их обработки (см. рис.15).

Для моделирования оценки производительности банковской автоматизированной системы для каждого маршрута обработки требуется выполнить следующую последовательность действий:

  1. На имитационной модели или из существующей документации на систему получить существующие временные характеристики подсистем, находящихся в маршруте обработки рассматриваемого типа данных. Если временные характеристики даны в виде интервальных оценок, то их необходимо усреднить для последующего использования в аналитической модели.
  2. Определить наиболее вероятный (или средний размер) очереди [L] каждого из рассматриваемых типов данных.
  3. Задать значение критерия оптимальности решения [Тнеобх].
  4. Построить аналитическую модель (задачу нелинейного программирования) вида

где [n] - число подсистем маршрута обработки

[ti] - среднее значение времени обработки данных рассматриваемого типа i-й подсистемой маршрута.

  1. Подставить полученные с использованием аналитической модели результаты (найденные характеристики подсистем маршрута обработки) в имитационную модель и сравнить среднее время жизни транзакта со значением критерия оптимальности [Tнеобх].

 

За время эксплуатации АС ЦОД  была накоплена статистическая информация, на основании которой были получены усредненные временные характеристики подсистем, находящихся в маршруте обработки запросов и транзакций. Также были получены средние значения длин очередей запросов и транзакций.

 

В силу сделанного допущения о конвертации  запроса, поступившего в АС ЦОД, в  транзакцию предлагается маршрут обработки  запроса и транзакции (см. рис. 15) слить воедино, т.е. аналитическая модель запишется в виде:

Временные характеристики подсистем, находящихся в обобщенном маршруте обработки запросов представлены в таблице №4.

 

«Временные характеристики подсистем, находящихся в 

обобщенном маршруте обработки запросов»

Таблица №4

 

Номер подсистемы маршрута

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Время

0,001

0,002

0,006

0,00001

0,00002

0,001

0,004

0,002

0,004

0,005

0,004

0,001


 

Примечание: Обслуживающие приборы, соответствующие подсистемам №4 и №5 имеют заданное количество каналов обработки (100), поэтому соответствующие временные характеристики приведены в соотношении t/100.

 

  • Модельное время равно Tмод=2.
  • Средняя длина очереди запросов в течение модельного времени равна L=430.

 

3.2 Решение  задачи нахождения оптимальных  временных характеристик подсистем

 

  1. Согласно формуле получим среднее значение времени обработки очереди запросов L=430:

  1. Учитывая, что заданное модельное время равно Tмод=2, а расчетное равно Tрасч.=2,6, покажем, что при заданных характеристиках подсистем очередь запросов, средняя длина которой равна L=430, не может быть обработана за заданное модельное время. Для этого подставим текущие характеристики подсистем, представленные в табл. 4, в имитационную модель и получим необходимые характеристики маршрута обработки запросов (см. табл. 5). Как следует из данной таблицы, по истечение модельного времени в очередях к обслуживающим приборам осталось 214 необработанных транзактов, из чего следует невозможность обработки заданного числа транзактов (L=430) за модельное время, равное Tмод.=2.
  2. Зададимся критерием оптимальности времени обработки очереди запросов Тнеобх.=Tтек.=2. Таким образом, необходимо повысить производительность АС ЦОД на 30%. Построим аналитическую модель (используя текущие временные характеристики подсистем и заданный критерий оптимальности):

 

Решение данной задачи нелинейного  программирования проведем градиентным  методом (методом сопряженных градиентов) средствами Microsoft Excel 7.0. В ППП Microsoft Excel решение задач условной оптимизации (т.е. при наличии граничных условий) осуществляется путем сведения исходной оптимизационной задачи к задаче безусловной оптимизации методом множителей Лагранжа:

  1. Запишем задачу оптимизации в общем случае:

  1. Запишем ограничения в виде

  1. Представим исходную задачу в виде функции Лагранжа:

где li - множитель Лагранжа.

  1. Производится решение системы уравнений

  1. Полученные значения li подставим в функцию Лагранжа. При этом задача п.3 будет представлять собой задачу безусловной оптимизации.

 

Зададим точность вычислений e=0.000001. Исходные временные характеристики подсистем и результаты решения задачи нелинейного программирования представим в таблице 6:

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 6

 

№ п/с в

Временные характеристики подсистем

маршруте

Исходные

Найденные

1

0,00001

0,00001

2

0,002

0,00113

3

0,006

0,00113

4

0,00001

0,00001

5

0,00002

0,00002

6

0,001

0,00100

7

0,004

0,00113

8

0,002

0,00113

9

0,004

0,00113

10

0,005

0,00463

11

0,004

0,00113

12

0,001

0,00100


 

Подставим найденные  временные характеристики подсистем  в имитационную модель и получим  характеристики работы системы, которые  представим в таблице №7.

 

  1. Анализ полученных результатов

 

Заданный критерий оптимальности (Tнеобх.=2) времени обработки системой очереди запросов заданного размера (L=430) «сильно» отличается от аналогичного показателя, полученного аналитическим путем (Tтек.=2,6). Как было показано ранее, текущие временные характеристики системы не могут обеспечить выполнение заданного критерия оптимальности: по окончании модельного времени, равного критерию, в системе остается порядка 215 необработанных транзактов, что составляет половину длины очереди запросов, поступающих за модельное время в систему. В следствие этого, для соответствия времени обработки очереди запросов (L=430) системой критерию Tнеобх.=2, производительность системы необходимо увеличить на 30%, поэтому можно говорить о том, что при неизменной структуре системы необходимо существенно увеличить производительность ее отдельных подсистем и, в первую очередь, наименее производительных.

Информация о работе Автоматизированные банковские системы