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MATERIALI DIDATTICI / DATA ANALYTICS

Computer Systems Modeling and Semantic Web

Un corso sui modelli per i sistemi informatici, la valutazione delle prestazioni, le reti di code e le reti di Petri stocastiche, con metodi analitici e di simulazione.

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Un corso sui modelli per i sistemi informatici, la valutazione delle prestazioni, le reti di code e le reti di Petri stocastiche, con metodi analitici e di simulazione.

Le lezioni passano dalla modellazione delle prestazioni a probabilità, code, reti di Petri stocastiche e sistemi multiclass, collegando le ipotesi dei modelli alle misure di prestazione.

Le slide restano in inglese, come nei materiali originali. I commenti introduttivi sono in italiano; è disponibile anche la versione inglese.

Ateneo
Università degli Studi della Campania “Luigi Vanvitelli”
Dipartimento
Dipartimento di Matematica e Fisica
Corso di studi
Corso di laurea triennale in Data Analytics (L-41)

Percorso del corso

Le lezioni passano dalla modellazione delle prestazioni a probabilità, code, reti di Petri stocastiche e sistemi multiclass, collegando le ipotesi dei modelli alle misure di prestazione.

01 / LEZIONI

Lezioni
teoriche.

Ordine numerico dei materiali ricevuti.

  1. 01IntroduzioneLa lezione introduttiva presenta obiettivi, impegno, esame e riferimenti. Inquadra la modellazione come strumento per descrivere i sistemi informatici e preparare l’analisi delle prestazioni, sviluppata poi attraverso code e simulazione.
  2. 02Introduzione ai modelli di prestazione e alle reti di codeLa lezione introduce sistemi che ricevono richieste, le elaborano e restituiscono risultati. Le reti di code rappresentano clienti, stazioni, instradamento e congestione, collegando la struttura a tempo di risposta e throughput.
  3. 03Modelli apertiI modelli aperti descrivono carichi le cui richieste arrivano dall’esterno. La lezione sviluppa tassi di arrivo, instradamento, stabilità e domanda di servizio per interpretare le prestazioni al variare del carico.
  4. 04Analisi dei modelli chiusiI modelli chiusi descrivono una popolazione fissa di utenti o processi. La lezione collega popolazione, tempo di riflessione, domanda di servizio, throughput e risposta, distinguendoli dai carichi aperti.
  5. 05Probabilità e statistica per la valutazione delle prestazioniLe misure variano perché carichi e tempi di servizio sono incerti. La lezione riprende gli strumenti per descrivere la variabilità, interpretare distribuzioni e ragionare sulle stime senza affidarsi a una sola osservazione.
  6. 06Distribuzioni di probabilitàLa lezione presenta distribuzioni usate per modellare variabili casuali nelle analisi di prestazione. Collega ipotesi e parametri ai fenomeni rappresentati, per scegliere un modello adatto al sistema.
  7. 07Adattamento e generazione di distribuzioniLa lezione passa dalla scelta di una distribuzione alla stima dei parametri dai dati e alla generazione di campioni per simulare. Distingue l’adattamento del modello alle osservazioni dalla generazione di valori secondo il modello.
  8. 08Uno sguardo approfondito alle codeArrivi, servizio, disciplina e capacità determinano il comportamento delle code. Gli esempi mostrano come ipotesi graficamente simili possano produrre misure di prestazione diverse.
  9. 09Reti di Petri stocasticheLe reti di Petri stocastiche aggiungono il tempo alla rappresentazione di stati, eventi e concorrenza. La lezione descrive sincronizzazione, contesa e transizioni casuali, collegando i modelli grafici all’analisi quantitativa.
  10. 10Modelli separabiliLe reti separabili ammettono soluzioni in forma prodotto quando valgono determinate ipotesi. Questa proprietà rende trattabili reti complesse, analizzandone i centri di servizio per ricavare misure globali.
  11. 11M/M/1Il modello M/M/1 combina arrivi casuali, servizio esponenziale e un solo servente. Rende concreti stabilità e rapporti tra utilizzazione, lunghezza della coda, attesa e tempo di risposta.
  12. 12M/M/2 e modelli correlatiLa lezione estende M/M/1 a più serventi, sistemi con infiniti serventi e code a capacità finita. Il confronto mostra come parallelismo, blocco e buffer limitati cambino la congestione.
  13. 13Code con tempi di servizio generaliLa lezione supera l’ipotesi di tempi esponenziali e introduce distribuzioni più generali. Confronta ipotesi su arrivi e servizio e spiega come condizionino i metodi di soluzione.
  14. 14Introduzione ai modelli multiclassI modelli multiclass distinguono processi con percorsi, domande di servizio o priorità diverse. La lezione spiega perché il comportamento delle singole classi incida sulle prestazioni complessive.
  15. 15Modelli aperti multiclassLa lezione applica i modelli aperti a più classi di carico. Tassi di arrivo e domande di servizio specifici mostrano perché un solo tasso aggregato possa nascondere differenze rilevanti.
  16. 16Modelli chiusi multiclassI modelli chiusi multiclass descrivono popolazioni fisse con domande di servizio o tempi di riflessione diversi. La lezione collega le misure per classe ai centri condivisi e ai tempi di risposta globali.
  17. 17Modelli mistiI modelli misti combinano classi aperte e chiuse. La lezione spiega come gli arrivi esterni interagiscano con una popolazione fissa quando condividono le risorse.
  18. 18Funzionalità avanzate di JMT per le codeLa lezione conclusiva presenta funzionalità avanzate di JMT per modellare e studiare code. Riunisce modelli formali e flusso pratico: costruzione del modello, interpretazione dei risultati e verifica delle ipotesi.

SUI MATERIALI

Consultazione
online delle slide.

Le slide restano in inglese, come nei materiali originali. I commenti introduttivi sono in italiano; è disponibile anche la versione inglese. I file originali non sono inclusi nel pacchetto del sito.

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