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Grafi di dipendenze tra parametri di qualità nella Piattaforma Mais C. Cappiello(+), F. Durante(*), C. Batini(*) (*) Univ. di Milano Bicocca (+) Politecnico di Milano Milano, 18 Novembre 2004

Grafi di dipendenze tra parametri di qualità nella Piattaforma Mais C. Cappiello(+), F. Durante(*), C. Batini(*) (*) Univ. di Milano Bicocca (+) Politecnico

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Grafi di dipendenze tra parametri di qualità nella Piattaforma MaisC. Cappiello(+), F. Durante(*), C. Batini(*) (*) Univ. di Milano Bicocca (+) Politecnico di Milano

Milano, 18 Novembre 2004

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Classificazione delle variabili di qualità del servizio

Nei primi mesi dell’anno 2004 è stata effettuata una analisi delle fonti, costituite dai deliverables MAIS dell’anno 2003 + alcuni rapporti. Dall’analisi bottom up dei deliverables del progetto MAIS emersero circa 225 dimensioni di qualità.

Ciascuna, a partire dalle fonti, e’ stata caratterizzata in termini delle seguenti proprietà:

• Codice deliverable

• Strato citato

• Sottostrato

• Componente

• Nome qualità/caratteristica tecnica

• Definizione

• Sottocaratteristica

• Definizione sottocaratteristica

• Metrica

• Metodo/misura

• Valore

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Analisi del Registry della QoS

Le qualità sono state classificate in base ai diversi livelli definiti in MAIS:

• Architectural Model

• Functional Model

• Context Model

• Channel Model

• Piattaforma MAIS

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Modello leggero

Obiettivo principale del modello leggero: avere una visione completa, accurata ed esaustiva delle dimensioni di qualità definite dai vari gruppi di lavoro partecipanti al progetto MAIS

Tutte le unità sono state chiamate ad identificare per ogni dimensione di qualità che attiene alla loro area di interesse:• Nome e definizione: ad ogni dimensione deve essere

associato un nome univoco e una definizione completa ed e esaustiva.

• Metrica: ad ogni dimensione di qualità deve essere associato un dominio di valore, ordinale (i.e. alto medio, basso) o numerico (ad esempio l’insieme dei valori decimali compresi tra 0 e 1).

• Dipendenze con altre dimensioni di qualità del registry: per ogni dimensione di qualità è necessario specificare le dimensioni ad essa correlate.

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Modello leggero

I contributi delle varie unità sono stati integrati con il fine di individuare eventuali:

• Sinonimie

• Omonimie

Stato attuale del Registry: 321 dimensioni di qualità

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NETWORK

PHYSICAL

DEVICE

PLAIN REFLECTIVE ARCHITECTURE

EXTENDED REFLECTIVE ARCHITECTURE

USER MODEL

SERVICE MODEL

Dipendenze tra i livelli caratteristici dell’architettura MAIS

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Legenda per la comprensione delle slides

A influenza B

A e B rappresentano la stessa dimensione di qualità a livelli differenti

-

La correlazione tra A e B è positiva

La correlazione tra A e B è negativa

A

A

A

A

B

B B

B

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Rappresentazione di alberi integrati nei livelli dell’architettura MAIS

Capacity

E-Service Cost

Service Availability

Supported Standard

Completeness

Authorization

USER MODEL

Channel Availability

Bandwidth

PriceServiceAvailability

Response Time

Data Accuracy

Data Timeliness

Data Completeness

Session availability

SERVICE MODEL

E-Service Confidentiality

E-Service Data Encryption

Data Reliability

EXTENDED REFLECTIVE ARCHITECTURE

Strategies

E-Service Accuracy

Flexibility

End-to-end speed

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Dipendenze esterne - User Model/Service Model

E-service Cost

E-service Availability

PriceService

availability

Service Model

Supported Standard

Conformityto standard

E-service authentication

Security-Authentication

E-service confidentiality

Security-confidentiality

E-service non repudiation

Security-non repudiation

E-service dataencryption

Security-Data integrity

User Model

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Esempio di albero integrato tra il livello User Model e Service Model

E-service Availability

Capacity

Service Availability

Channel Availability

Session Availability

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Rappresentazione di alberi integrati nei livelli dell’architettura MAIS

PLAIN REFLECTIVE ARCHITECTURE

DEVICENETWORK LAYER

Goodput

Delay

Bit rate QoS RoutingResource Reservation

Scheduling

Reliability Congestion avoidance

Buffer management Packet

Marking

NetworkAvailability

Redundancy

Traffic Shaping

Accelerator Capabilities

VideoProcessorVideoMemoryType

MaxMemorySupported

AvailableCapacity

CapacityCompress

MountPrinterStatus DetectedErrorState

PowerPrinterStatus

Packet Loss

Bandwidth

QosScreen QosNetworkInterface

QosMemory Flow

NetworkService

NetworkLink

QosMediaAccess

QosPrinter

QosSerialController

QosAudioController

QosControllerQosBattery

QosSound

QosCPU QosSpeaker QosModem

QosKeiboard

QosUSBPort

Resolution

FrequencyResolution

ActivePower

JobCountSinceLastReset

TimeofLastReset

HorizontalResolutionPrinter

VerticalResolutionPrinter

Scaling

Delay Jitter

-

Throughput

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Rappresentazione di alberi integrati nei livelli dell’architettura MAIS

MaxCopies

PaperType

PrinterTipe

ColorEnable

Capabilities

CapabilitiesSerial Controller

BaudRate

Papersize

Pagesize

DEVICE

HorizontalResolution

VerticalResolution

ColorDepth

RefreshRate - Screen

NumberOfColor

Dimension

DPI

NumberOfRows

NumberOfColumns

FrequencyClockSpeed

CPU Model

Usage

BatteryCapacity

TypeOfBattery

CurrentLevel

ExpectedLife

MemoryType

TotalMount

BlockSizeBlockNumbers

AvailableMemory

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Rappresentazione di alberi integrati nei livelli dell’architettura MAIS

PHYSICAL LAYER

Reconfigurability

Power Consumption

BER: bit error rate

Bit rate

Adaptivity

PortNumberController

NumberControlled

ConnectionState

CallLenght

DataRateModem

Keyboard-NumberOfFunctionKeys

Layout

Password

TestImputCapable

InputCharSet

DEVICE

Network Interoperability

Fairness Throughput Delay CrossLayering

NumberOfColumnsVideo controller

HorizontalResolution

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Dipendenze esterne – Service model/Plain reflective architecture

End-to-endspeed

Service Model

System workload

Throughput Bandwidth

Plain reflective architecture

Available memory

Total amountmemory

CPU-Usage

CPU-frequency

CPU-Clockspeed

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Dipendenze esterne – Service model/Plain reflective architecture

Service Model

Response Time Bandwidth

Throughput Packet loss

Plain reflective architecture

Delay Bandwidth

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Dipendenze esterne – Service model/Plain reflective architecture

ChannelReliability

Service Model

Channel availability

Network availability

Media availablecapacity

Plain reflective architecture

Network reliability Redundancy

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Dipendenze esterne tra e Livello Fisico e di Rete

Part of performance indicators (QoS)

Throughput Delay

Throughput Delay

Physical layer

Network layer

Fairness

Packet loss

Network interoperability

Bit Error Rate Latency Power consumption

Goodput Bit rate

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Esempio di albero integrato tra il livello Service Model /Plain reflective architecture

Response Time

Plain reflective architecture

Service Model

Goodput

Delay

Bit rate QoS RoutingResource Reservation

Scheduling

Reliability Congestion avoidance

Buffer management Packet

Marking

Packet Loss

Bandwidth

Delay Jitter

-

Throughput

Frequency

ClockSpeed

CPU Model Usage

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Dimensioni Negoziabili

E’ opportuno inserire nel modello un ulteriore distinzione tra dimensione:

• Controllabile: qualsiasi dimensione su cui l’utente può esprimere una preferenza

• Negoziabile: qualsiasi dimensione in cui la preferenza espressa dall’utente dà luogo a un processo di negoziazione (interazione con la piattaforma)

MAIS Servizio

User

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Lavori in corso e obiettivi futuri

Definizione di metriche e metodi di misura

Composizione delle qualità

Specifica delle dimensioni di qualità del servizio nei singoli domini applicativi

Studio dei linguaggi per la qualità

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Definizione di metriche

Una classificazione possibile associabile alle metriche distingue tra:

• Metriche tassonomiche

• Nominali

• Ordinali

• Di rango

• Metriche numeriche

• Intervallari

• Razionali

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Definizione di metriche e metodi di misura– Stato dei lavori

Definizione di metriche: 203/321 63% Definizione di metodi di misura:

• Indicazione di precise relazioni funzionali tra variabili: 26/321 8,1%

• Es. Channel Availability=100*(1-(T(o)/T(sc)))=

100*(T(a) /T(sc))

dove T(o) è il tempo di non disponibilità del canale, T(sc) è il tempo schedulato totale e T(a) è il tempo di disponibilità del canale

• Indicazione di dipendenze funzionali: 19/321 5,91%

• Valori dichiarati come osservabili da simulazioni o dati dal produttore del componente di riferimento: 163/321 50,7%

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Composizione delle qualità

Partendo dagli “alberi” di qualità e dalle dipendenze che rilevano si può pensare di usare dei metodi di composizione dei valori di qualità per ricavare degli indicatori aggregati. La composizione si può ottenere attraverso le seguenti metodologie:

• Simple Ratio

• Min or Max

• Weighed Average

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Specificare la qualità del servizio nei singoli domini applicativi

Le dimensioni di qualità del servizio si dividono in dimensioni:

• Domain dependent

• Domain independent

Le dimensioni nel QUALITY REGISTRY sono tutte DOMAIN INDEPENDENT

Come integrare le dimensioni di qualità domain dependent che sono considerate dalle specifiche applicazioni di dominio?

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Specificare la qualità del servizio nei singoli domini applicativi

Sono stati considerati due approcci per la combinazioni delle variabili Domain Dependent e Domain Independent

• Integrazione di tutte le tipologie di dimensioni nel Registry

• Lasciare nel Registry solo le variabili indipendenti dal dominio

Domain independent

Domain dependent

Applicazione A

Applicazione B

Applicazione A

Applicazione B

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Studio dei linguaggi per la qualità

Il linguaggio attualmente in uso per la rappresentazione e descrizione delle dimensioni qualità è WSOL

Lo studio sui linguaggi verrà continuato e approfondito in futuro considerando nuove alternative