Telekom Yazılımı İş Yükü Karakterizasyonu

Telekom yazılım sistemleri, yönetim, denetim ve izleme amacıyla kullanılan telekomünikasyon ağlarının önemli bir parçasıdır. Telekom yazılım sistemlerinin en önemli özelliklerinden biri performansıdır. Bunun nedeni telekom yazılımının etkileşim içinde olduğu yerleşik sistemler içinde kullanılan çok farklı ağ elemanları vardır. İş yükü karakterizasyonu, üretim ortamına maruz kalan belirli bir altyapı için yük kullanımını simüle etmek için temel bir metodolojidir. Bu nedenle, iş yüklerinin özelliklerini iyi araştırmak, sistem verimliliği ve performansında artışa neden olmaktadır. Bununla birlikte, literatürde iş yükü karakterizasyonunun Telekom Yazılım Sistemlerinin performansına etkileri henüz iyi bir şekilde incelenmemiştir. Bu yazıda, iş yükünü modellemek ve ağ elemanının davranışını simüle etmek için yeni bir iş yükü karakterizasyon mimarisi önerilmiş ve uygulanmıştır. Bu mimari, daha yüksek doğrulukta performans testleri için iş yükü modellerinin doğruluğu hakkında bilgi sağlamaktadır. Ek olarak, çalışma da önerilen mimariden elde edilen iş yükü karakterizasyon sonuçları gerçek bir yazılım sistemi ile doğrulanmaktadır. Performans sonuçları, önerilen iş yükü modeline dayalı simülasyon ortamının yazılım sistemlerinin performansını öngörmeyi vaat ettiğini göstermektedir.

WORKLOAD CHARACTERIZATION OF TELECOM SOFTWARE

Telecom software systems are a major aspect of telecommunications networks used for managing, administrating, auditing and monitoring purposes. One of the most significant features is the performance of the telecom software system, since there is a great variety of network elements in use within built systems through which the telecom software interacts. Workload characterization is an essential methodology for simulating load usage for a given infrastructure that is exposed to a production environment. Hence, exploring the characteristics of workloads well leads an increase on system efficiency and performance. Nevertheless, workload characterization has not been well examined yet for Telecom Software System. In this paper, a new workload characterization architecture is proposed and implemented to model the workload and simulate the behavior of the network element. This architecture provides information regarding the accuracy of the workload models for more precise performance testing. Additionally, we verify our workload characterization results obtained from our architecture in a real software system. Performance results show that proposed workload model-based simulation environment is promising to predict the performance of the software systems.

___

  • Almeida, V., Fonseca R., Menasce, D.A., Mendes M.A., 1999. A Methodology for Workload Characterization of E-commerce Sites. In ACM Conference on Electronic Commerce.
  • Amrehn, E., Busch A., Kounev S., Koziolek A., Noorshams Q., Reussner R., Jan. 2015. Automated work-load characterization for i/o performance analysis in virtualized environments. In Proc. of the 6th ACM/SPEC International Conference on Performance Engineering, pp. 265-276.
  • Avritzer, A., Kondek J., D. Liu., July 2002. Software performance testing based on workload characterization.Proceedings of the 3rd international workshop on Software and performance.
  • Calzarossa M.C., Luisa M., Tessera D. 2016. Workload Characterization: A Survey Revisited. ACM Computing Surveys, Vol. 48, No. 3, Article 48.
  • Casalicchio E., Iannucci S., Silvestri L., Mar. 2015. Cloud desktop workload: A characterization study. In IEEE International Conference on Cloud Engineering (IC2E). IEEE, pp. 66-75.
  • Celik, I., Gunaydın M., Resber C., Sonmez O., Tasdemir B., Unlu O.F. 2015.Network Element Simulation Based On Log Files. ICCIT Conference.
  • Curiel, M., Pont A., January 2018. Workload Generators for Web-Based Systems: Characteristics, Current Status and Challenges. In IEEE Communication Surveys & Tutorials.
  • Daniel, V., Mahmoud A., November 3-5 2015. Automated Workload Characterization Using System Log Analysis. In Computer Measurement Group Conf., San Antonio. Feitelson, D. G., Rudolph L., May 1996. Evaluation of design choices for gang scheduling using distributed hierarchical control. J. Parallel & Distributed Comput. 35(1), pp. 18-34, DOI:10.1006/jpdc.1996.0064.
  • Feitelson, D. G., 21 Oct 2014. Workload Modeling for Computer Systems Performance Evaluation. Cambridge University Press.
  • Feitelson, D. G., Zakay N., 2014. Workload resampling for performance evaluation of parallel job schedulers. Concurrency and Computation: Practice and Experience, Vol. 26, No. 12, pp. 2079-2105.
  • Franks, G., Woodside M., Petriu D.C., 2007. Future software performance engineering. Washington: IEEE Computer Society, pp. 171-187.
  • Goren, H., Gorgun O., Yigit M., February 2017. IMS Automated Audit and Configuration: Parameters Audit SmartApp (PAS). International Journal of Electronics and Electrical Engineering, Vol. 5, No. 1.
  • Gruttner, K., Hartmann P. A., Ittershagen P., Nebel W., 2015. A Workload Extraction Framework for Software Performance Model Generation. RAPIDO '15 Proceedings of the 2015 Workshop on Rapid Simulation and Performance Evaluation: Methods and Tools, Article No. 3.
  • Hasselbring, W., Rohr M., Van Hoorn A., 2008. Generating probabilistic and intensity-varying workload for Web-based software systems. In Proc. SIPEW '08, pp. 124-143.
  • Hasselbring, W., Krcmar H., Schulz E., Van Hoorn A., Vogele C., 2014. Automatic extraction of probabilistic workload specifications for load testing session-based application systems. In Proc. Valuetools.
  • Helm, B. R., Malony A. D., September 2001. A theory and architecture for automating performance diagnosis. Future Generation Computer Systems - I. High Performance Numerical Methods and Applications. II. Performance Data Mining: Automated Diagnosis, Adaption, and Optimization archive, Volume 18, Issue 1, pp. 189-200.
  • Jain, R., 2008. The art of computer systems performance analysis. John Wiley & Sons.
  • Java Swing Framework - https://en.wikipedia.orgnwikinSwing (Java)
  • Menasce, D. A., Pentakalos O. I., Yesha Y., 1996. Automated Clustering-Based Workload Characterization. In Proceedings of the 5th NASA Goddard Mass Storage Systems and Technologies Conference.
  • Nakaike, T., Ohara M., Ueda T., Sept. 2016. Workload Characterization for Microservices. In IEEE Workload Characterization (IISWC), pp. 25-27.
  • Neuts, M. F., 17 July 1989. Structured stochastic matrices of M/G/1 type and their applications. CRC Press.
  • Politi, R., Ruffo G., Schifanella R., Sereno M., 2004. WALTy (Web application load-based testing tool): A User Behavior Tailored Tool for Evaluating Web Application Performance. In: Proceedings of the third IEEE International Symposium on Network Computing and Applications (NCA04).
  • Saraswathi, S., Sheela M. I., November 2014. A Comparative Study of Various Clustering Algorithms in DataMining. IJCSMC, Vol. 3 Issue 11, pp.422-428.
  • Shirasb, S., 1983. Workload Modeling and Characterization in Computer Systems Performance Evaluation. North Dakota State University Press.
  • Tietjen, G.L., 1986. The analysis and detection of outliers. In Goodness-of-Fit Techniques, R. B. D'Agostino and M. A. Stephens (eds.), pp. 497-522, Marcel Dekker, Inc.
  • WEKA Java API - http://weka.sourceforge.netndoc.stablen
  • Xu D., Tian Y., June 2015. A Comprehensive Survey of Clustering Algorithms. Volume 2 Issue 2 pp 165-193.
Konya Journal of Engineering Sciences-Cover
  • Yayıncı: Konya Teknik Üniversitesi
Sayıdaki Diğer Makaleler

Biaril Bileşiklerinin Sentezi İçin Kitosan-Guar Sakizi Kompoziti İçeren Biyobozunur Mikrokapsüller Üzerine İmmobilize Edilmiş Oldukça Aktif ve Sağlam Paladyum Nanopartiküller

Talat BARAN

GENİŞ BAŞLIKLI SAVAKLARDAKİ SAVAK YÜKLERİNİN DENEYSEL VE SAYISAL OLARAK MODELLENMESİ

Murat Can YILDIZ, Alpaslan YARAR

LQR KONTROLCÜ PARAMETRELERİNİN SİSTEM DAVRANIŞINA ETKİ ANALİZİ: ÇİFT ÇUBUKLU TERS SARKAÇ SİSTEMİ

Tuğçe YAREN, Selçuk KİZİR

ZAYIF KAYA MALZEMELERİNİN YERİNDE DAYANIMININ BELİRLENMESİNDE İNDEKS DENEYLERİN KULLANIMI İLE İLGİLİ BİR YAKLAŞIM

İhsan ÖZKAN, Meriç KAYA

RADYOAKTIF PERTEKNETAT OKSO ANYONU ADSORPSIYONUNUN TERMODINAMIK ANALIZI

Fatih DEMIR, Omer LACIN, Burak BASTABAN

MERRIFIELD REÇİNESİNE DESTEKLENMİŞ KALİKS[4]AREN DİNİTRO TÜREVİNİN SULU ORTAMDAKİ FENOLİK TÜRLERE KARŞI EKSTRAKSİYON ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

Farabi TEMEL

LNG’nin Soğuk Enerjisini Kullanan Yeni Bir Birleşik Güç Sistemin Termodinamik Analizi

Dilek Nur ÖZEN

ESNEK ZAMAN PENCERELİ ARAÇ ROTALAMA PROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜ İÇİNÖNCE KÜMELE-SONRA ROTALA TEMELLİ BİR YÖNTEM ÖNERİSİ; BİR SÜPERMARKET ÖRNEĞİ

Serap ERCAN CÖMERT, Harun Reşit YAZGAN, Büşra ÇAKIR, Nazan SARI

KİRİŞLERDE BASINÇ DONATISI ORANININ MOMENT-EĞRİLİK İLİŞKİSİNE ETKİSİ

Süleyman YÜKSEL, Rohullah JAMAL, Saeid FOROUGHİ

ÇAVUŞCUGÖL LİNYİT AÇIK OCAĞINDAKİ DURAYSIZLIKLARIN İNCELENMESİ

Hakan ÖZŞEN, Berk KAYGUSUZ, Dursun KAYA