Preview

Труды Института системного программирования РАН

Расширенный поиск

Метод анализа производительности критичных по времени приложений с помощью DB-Nets

https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2021-33(3)-9

Аннотация

В настоящее время большинство критичных по времени бизнес-процессов выполняются с использованием компьютерных технологий. В качестве примера можно рассмотреть финансовые процессы, включая торговлю на фондовых биржах, использующие такие протоколы передачи информации, как Financial Information eXchange (FIX) Protocol. Один из основных вызовов, возникающих относительно таких процессов, – это поддержка наилучшей производительности, так как любая задержка, не установленная спецификацией, может привести к большим финансовым потерям и иному ущербу. Следовательно, необходимо проводить анализ производительности критичных по времени систем и приложений. В данной работе предложен новый метод для анализа производительности критичных по времени приложений, основанный на формализме db-net. Этот формализм позволяет моделировать поток управления системой с использованием цветных сетей Петри, а также моделировать состояния реляционной базы данных. Метод позволяет проводить анализ производительности критичных по времени приложений, которые работают как транзакционные системы и создают логи с сообщениями, представимыми в форме записей в таблице реляционной базы данных. Примером таких приложений является коммуникационная система для торговли на фондовой бирже, работающая на основе протокола FIX. Эта система рассматривается в данной работе для демонстрации применимости предложенного метода. В то же время существует множество подобных систем в различных предметных областях, и предложенный метод может быть также применён и для анализа производительности таких систем. Для тестирования и апробирования метода разработан программный прототип. Он основан на расширении программного инструмента Renew – симулятора ссылочных сетей Петри. Прототип протестирован на логе, содержащем сообщения протокола FIX, предоставленном разработчиком решений для тестирования программного обеспечения одной из мировых фондовых бирж. Показано применение метода для количественного анализа превышений максимально допустимых задержек между сообщениями. Разработанный метод позволяет выполнять анализ производительности как часть проверки соответствия свойств системы заданной модели (conformance checking). Метод может быть использован как для научно-исследовательских целей, так и для анализа производительности реальных информационных систем.

Об авторах

Антон Михайлович РИГИН
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия

Магистр в области системной и программной инженерии



Сергей Андреевич ШЕРШАКОВ
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия

Кандидат компьютерных наук, доцент департамента больших данных и информационного поиска, научным сотрудником научно-учебной лаборатории процессно-ориентированных информационных систем



Список литературы

1. Harris L. Back Office Operations. Trading and Exchanges: Market Microstructure for PractitionersOxford Univуversity Press, 2003, chapter 7, section 7.2.2, pp. 148-149.

2. Introduction, FIX Trading Community, Available at: https://www.fixtrading.org/online-specification/introduction/, accessed 28.03.2021.

3. FIX TagValue Encoding, FIX Trading Community, Available at: https://www.fixtrading.org/standards/tagvalue-online/, accessed 28.03.2021.

4. Rigin A., Shershakov S. Data and Reference Semantic-Based Simulator of DB-Nets with the Use of Renew Tool. Lecture Notes in Computer Science, vol. 12602, 2021, pp. 453-465, DOI: 10.1007/978-3-030-72610-2_34.

5. Montali M., Rivkin A. DB-Nets: On the Marriage of Colored Petri Nets and Relational Databases. Lecture Notes in Computer Science, vol. 10470, 2017, pp. 91-118.

6. Renew – The Reference Net Workshop. Renew.de, Available at: http://www.renew.de/, accessed 28.03.2021.

7. Vetter J. Performance analysis of distributed applications using automatic classification of communication inefficiencies. In Proc. of the 14th international conference on Supercomputing (ICS '00), 2000, pp. 245-254.

8. Marsan M. A., Bianco A. et al. A LOTOS extension for the performance analysis of distributed systems. IEEE/ACM Transactions on Networking, vol. 2, no. 2, 1994, pp. 151-165.

9. van der Aalst W., Adriansyah A., van Dongen B. Replaying history on process models for conformance checking and performance analysis. WIREs Data Mining and Knowledge Discovery, vol. 2, no. 2, 2012, pp. 182-192.

10. Haerder T., Reuter A. Principles of transaction-oriented database recovery. ACM Computing Surveys, vol. 15, no. 4, 1983, pp. 287-317.

11. 2. Open Capture Files, Wireshark.org, Available at: https://www.wireshark.org/docs/wsug_html_chunked/ChIOOpenSection.html, accessed 28.03.2021.


Рецензия

Для цитирования:


РИГИН А.М., ШЕРШАКОВ С.А. Метод анализа производительности критичных по времени приложений с помощью DB-Nets. Труды Института системного программирования РАН. 2021;33(3):109-122. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2021-33(3)-9

For citation:


RIGIN A.M., SHERSHAKOV S.A. Method of Performance Analysis of Time-Critical Applications Using DB-Nets. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2021;33(3):109-122. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2021-33(3)-9



Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2079-8156 (Print)
ISSN 2220-6426 (Online)