Präzise Vorhersage der Rechnerkapazität bei Mehrzweckdiensten Gruppe 5 Modellierungswoche Lambrecht 23. Juni bis 28. Juni 2002.

Slides:



Advertisements
Ähnliche Präsentationen
Fast Fourier Transformation
Advertisements

Matrixmultiplikation
Schnelle Matrizenoperationen von Christian Büttner
Vorlesung Prozessidentifikation
11. Matrizen. 11. Matrizen Eine mn-Matrix ist ein Raster aus mn Koeffizienten, die in m Zeilen und n Spalten angeordnet sind. = (aij)1  i  m, 1.
3. Kapitel: Komplexität und Komplexitätsklassen
Lösung von linearen Gleichungssystemen - Grundlagen
Übung 6.1Turing-Maschine 1.Machen Sie sich mit der Funktionsweise des Busy Beaver-Programms vertraut Vollziehen sie die 11 Schritte der ersten Turing-Tabelle.
Forschungsstatistik II
Dynamische Programmierung (2) Matrixkettenprodukt
Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen Halbzeit: Was haben wir bisher gelernt? Prof. Th. Ottmann.
WS Algorithmentheorie 08 – Dynamische Programmierung (2) Matrixkettenprodukt Prof. Dr. Th. Ottmann.
Computerkurs: Quantitative Auswertung biochemischer Experimente Guten Morgen.
Konfidenzintervalle für Parameter
Lösung linearer Gleichungssysteme
Beispiele für Gleichungssysteme
V. Algebra und Geometrie
AC Analyse.
AC Analyse. 2Ausgewählte Themen des analogen Schaltungsentwurfs Sprungantwort.
Zahlen geschickt addieren
ISWeb - Information Systems & Semantic Web Marcin Grzegorzek 5.4 Latent Semantic Indexing und Singulärwertzerlegung Zerlegung von.
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Gymnasien
Berechnung des Osterdatums
Univariate Statistik M. Kresken.
Folie 1 § 29 Determinanten: Eigenschaften und Berechnung (29.1) Definition: Eine Determinantenfunktion auf K nxn ist eine Abbildung (im Falle char(K) ungleich.
§ 29 Determinanten: Eigenschaften und Berechnung
Tutorium
Generalisierte additive Modelle
Vorlesung Biometrie für Studierende der Veterinärmedizin Begriff der Zufallsgröße Ergebnisse von Zufallsexperimenten werden als Zahlen dargestellt:
Projektarbeit zur Veranstaltung „Programmieren in Fortran 90/95“
Matrix-Algebra Grundlagen 1. Matrizen und Vektoren
Vorbereitung zur Reife- und Diplomprüfung Kostenrechnung
Agenda Motivation Grundlagen der Matrix-Vektor-Multiplikation
Chi Quadrat Test Tamara Katschnig.
Lineare Algebra Komplizierte technologische Abläufe können übersichtlich mit Matrizen dargestellt werden. Prof. Dr. E. Larek
Computational Thinking Online Algorithmen [Was ist es wert, die Zukunft zu kennen?] Kurt Mehlhorn Konstantinos Panagiotou.
§20 Der Rang einer Matrix Jede (m,n)-Matrix kann auch als ein n-Tupel von Spaltenvektoren geschrieben werden: wobei (20.1) Definition:
Folie 1 Kapitel IV. Matrizen Inhalt: Matrizen als eigenständige mathematische Objekte Zusammenhang zwischen Matrizen und linearen Abbildungen Produkt von.
§3 Allgemeine lineare Gleichungssysteme
Einführung in die Matrizenrechnung
Polynome und schnelle Fourier-Transformation
Parallel Matrix Multiplication
Lineare Algebra, Teil 2 Abbildungen
Technische Informatik Reihungen – Felder - Arrays.
Lineare Algebra Außerdem bieten Determinanten
Ausgleichungsrechnung
4 6 5 Rechenoperationen hoch 2 ??? hoch 2 ??? hoch 2
Die spline-Interpolation
Determinanten und Cramer‘sche Regel
bgFEM04 Federn FEM: exakte Lösung - Näherungslösung Scheibe Einführung
CuP - Java Neunte Vorlesung Entspricht Kapitel 4.2 und 5 des Skriptums
Multivariate Statistische Verfahren
§22 Invertierbare Matrizen und Äquivalenz von Matrizen
Betriebsbelastung WA eines Linearbeschleunigers
Einführung zur Fehlerrechnung
Lineare Algebra 11. Matrizen Eine m  n-Matrix ist ein Raster aus m  n Koeffizienten, die in m Zeilen und n Spalten angeordnet sind. = (a ij )
Dr.-Ing. R. Marklein - GET I - WS 06/07 - V Grundlagen der Elektrotechnik I (GET I) Vorlesung am Fr. 08:30-10:00 Uhr; R (Hörsaal)
Theorie, Anwendungen, Verallgemeinerungen
Anfang Präsentation 3. November, 2004 Tarjan’s Schleifenaufbrechalgorithmus In dieser Vorlesung wird ein Verfahren vorgestellt, welches in der Lage ist,
Anwendung der Ellipsoidmethode in der Kombinatorischen Optimierung
6. Thema: Arbeiten mit Feldern
Graphische Datenverarbeitung
PCA Principal Component Analysis. Gliederung PCA – Warum eigentlich? PCA – Was ist zu tun? Was passiert eigentlich? Anwendungen Zusammenfassung.
Spärliche Kodierung von Videos natürlicher Szenen Vortragender: Christian Fischer.
Umsetzung einer Methode zur Online- Kalibrierung von Sauerstoffsensoren in oberflächenbegasten Bioreaktoren Seminarvortrag Daniel Jansen.
Independent Component Analysis: Analyse natürlicher Bilder Friedrich Rau.
Lineare Algebra Softwareprojekt: Anwendung von Algorithmen Sebastian Kürten, Philipp Borgers SoSe 2010.
Ausgleich nach der Methode der kleinsten Quadrate
► Zahlen kleiner 0 heissen negative Zahlen.
Microsoft Excel S-Verweis Excel: SVerweis.
 Präsentation transkript:

Präzise Vorhersage der Rechnerkapazität bei Mehrzweckdiensten Gruppe 5 Modellierungswoche Lambrecht 23. Juni bis 28. Juni 2002

Gliederung Grundinformationen Grundinformationen Was sind Mehrwertdienste ? Was sind Mehrwertdienste ? Was ist die CPU-Last ? Was ist die CPU-Last ? Quantitativer Zusammenhang zwischen der CPU- Last und den Mehrwertdiensten Quantitativer Zusammenhang zwischen der CPU- Last und den Mehrwertdiensten

Gliederung Verfahren zur Berechnung Verfahren zur Berechnung Graphischer Zusammenhang zwischen CPU-Auslastung und Summe aller Anrufe & Annäherung durch ein Polynom höherer Ordnung Graphischer Zusammenhang zwischen CPU-Auslastung und Summe aller Anrufe & Annäherung durch ein Polynom höherer Ordnung Abstandsfunktion D & Minimierung der Abstandssumme Abstandsfunktion D & Minimierung der Abstandssumme Zusammenhang zwischen der CPU-Auslastung, den erfolgreich vermittelten und den nicht erfolgreich vermittelten Anrufen Zusammenhang zwischen der CPU-Auslastung, den erfolgreich vermittelten und den nicht erfolgreich vermittelten Anrufen Die vollständige Beziehung zwischen den Anrufen und der CPU-Last Die vollständige Beziehung zwischen den Anrufen und der CPU-Last Die 6 x n Matrix und der Weg über die transponierte Matrix zur quadratischen Matrix (6 x 6) Die 6 x n Matrix und der Weg über die transponierte Matrix zur quadratischen Matrix (6 x 6) Die Güte der Näherung Die Güte der Näherung

Gliederung Abschließende Überlegungen und Kommentare Abschließende Überlegungen und Kommentare

Grundinformationen Servicerufnummern wie 0180, 0190, 0700, 0800, 0137, etc. Servicerufnummern wie 0180, 0190, 0700, 0800, 0137, etc. Auskunft, Ted-Schaltungen usw. Auskunft, Ted-Schaltungen usw. Aus den gemessenen Anrufen und der CPU-Last Belastung des Systems pro Anruf Aus den gemessenen Anrufen und der CPU-Last Belastung des Systems pro Anruf Auslastung des Systems ausloten Auslastung des Systems ausloten Was sind Mehrwertdienste ?

Grundinformationen Anzahl der Rechenoperationen Anzahl der Rechenoperationen Auslastungsprozentsatz der Dienste & CPU-Grundlast gesamte CPU-Last Auslastungsprozentsatz der Dienste & CPU-Grundlast gesamte CPU-Last Unterschiedliche CPU-Lasten pro Dienst Unterschiedliche CPU-Lasten pro Dienst Was ist die CPU-Last ?

Grundinformationen Faktoren der CPU Belastung Faktoren der CPU Belastung Prognose für die Maximalbelastbarkeit des Systems Prognose für die Maximalbelastbarkeit des Systems Quantitativer Zusammenhang zwischen der CPU- Last und den Mehrwertdiensten Gliederung

Grundinformationen Faktoren der CPU-Belastung Zahl der Anrufe: Zahl der Anrufe: momentan momentan Nachwirkend Nachwirkend Systemprozesse Systemprozesse Selbsterhaltung/Grundlast Selbsterhaltung/Grundlast Hintergrundspeicherungen (punktuell) Hintergrundspeicherungen (punktuell) Backups (in anrufschwacher Zeit) Backups (in anrufschwacher Zeit) Ziel: Annahme über Zusammenhang zwischen Anrufen und CPU-Belastung Ziel: Annahme über Zusammenhang zwischen Anrufen und CPU-Belastung Systemprozesse im Vergleich zu Anrufen relativ gering, damit sie vernachlässig werden können Systemprozesse im Vergleich zu Anrufen relativ gering, damit sie vernachlässig werden können Nur zu den Hauptverkehrszeiten können gute Ergebnisse erzielt werden Nur zu den Hauptverkehrszeiten können gute Ergebnisse erzielt werden

Grundinformationen Prognose für die Maximalbelastbarkeit des Systems

Verfahren zur Berechnung Graphischer Zusammenhang zwischen CPU-Auslastung und Summe aller Anrufe Annäherung durch ein Polynom CPU Messungen D=

Verfahren zur Berechnung Zusammenhang zwischen der CPU-Auslastung, den erfolgreich vermittelten und den nicht erfolgreich vermittelten Anrufen CPU A+A+ A-A- 3-dimensional

Verfahren zur Berechnung Die vollständige Beziehung zwischen den Anrufen und der CPU-Last Lineare Näherung für die Beziehung zwischen den einzelnen Diensten und der CPU - Last

Verfahren zur Berechnung Beschreibung des Verfahrens Beschreibung des Verfahrens Die Entstehung der transponierten Matrix Die Entstehung der transponierten Matrix Multiplikation der Matrix A mit der transponierten Matrix A T Multiplikation der Matrix A mit der transponierten Matrix A T Lösung der 6 x 6 Matrix Werte für a, a, b, b, c, c Lösung der 6 x 6 Matrix Werte für a +, a -, b +, b -, c +, c - Gliederung

Verfahren zur Berechnung vielfach überbestimmt vielfach überbestimmt Die Entstehung der transponierten Matrix Näherungslösung mit Spiegelung an der Hauptdiagonalen Spiegelung an der Hauptdiagonalen AT=transponierte Matrix von A AT= transponierte Matrix von A

Verfahren zur Berechnung Multiplikation von Matrizen (Allgemein) z.B.: Bei der Multiplikation wird immer die Spalte der einen Matrix mit der Zeile der anderen multipliziert. Bei der Multiplikation wird immer die Spalte der einen Matrix mit der Zeile der anderen multipliziert.

Verfahren zur Berechnung Multiplikation der Matrix A mit der transponierten Matrix A T Die transponierte Matrix A T n(=24) Die Matrix A 6

Verfahren zur Berechnung Multiplikation der Matrix A mit der transponierten Matrix A T Hier gilt: A + 1 =callsA + (1) wird zuC=A T. A

Verfahren zur Berechnung Lösung der 6 x 6 Matrix Werte für a, a, b, b, c, c Lösung der 6 x 6 Matrix Werte für a +, a -, b +, b -, c +, c - Man erhält ein 6 x 6 Gleichungssystem, das Werte für a +, a -, b +, b -, c +, c - liefert, wenn man den Gauß-Algorithmus anwendet. Man erhält ein 6 x 6 Gleichungssystem, das Werte für a +, a -, b +, b -, c +, c - liefert, wenn man den Gauß-Algorithmus anwendet. Für diese Anwendung wird folgende Matrix benutzt:

Abschließende Überlegungen und Kommentare Daten relativ ungeordnet, schwer zuordenbar zeitintensiv Daten relativ ungeordnet, schwer zuordenbar zeitintensiv CPU-Belastung stark gerundet und zusätzlich von anderen Rechenaktivitäten wie Backups beeinflusst CPU-Belastung stark gerundet und zusätzlich von anderen Rechenaktivitäten wie Backups beeinflusst Prognose für den höheren Leistungsbereich nicht möglich, da keine Daten mit einer hohen Auslastung verfügbar waren und nicht angenommen werden kann, dass der Prozess linear verläuft Prognose für den höheren Leistungsbereich nicht möglich, da keine Daten mit einer hohen Auslastung verfügbar waren und nicht angenommen werden kann, dass der Prozess linear verläuft Vielfach überbestimmtes, schlecht konditioniertes Gleichungssystem ergab keine sinnvollen Lösungen Vielfach überbestimmtes, schlecht konditioniertes Gleichungssystem ergab keine sinnvollen Lösungen Probleme

Präzise Vorhersage der Rechnerkapazität bei Mehrzweckdiensten Microsoft PowerPoint Präsentation der Gruppe 5 Matthias Altenhöfer (St. Willibrord-Gymnasium, Bitburg) Daniela Krüger (Konrad-Adenauer-Gymnasium, Westerburg) Meike Steffen (Otto-Hahn-Schule, Hanau) Thomas Totzeck (Weidigschule, Butzbach) Immanuel Willerich (Kurfürst-Ruprecht-Gymnasium, Neustadt) Heike Mayer (Odenwaldschule, Ober-Hambach) Thilo Vollrath (Hohenstaufen-Gymnasium, Kaiserslautern)