Obiettivi Formativi

Il corso mira a fornire le conoscenze di base per poter analizzare i comportamenti di un generico sistema, con particolare riferimento ai sistemi informatici, facendo uso di tecniche di rappresentazione formale. A tal fine vengono forniti i concetti di base relativi a modellazione stocastica, affidabilità e disponibilità, acquisendo le nozioni su: - tecniche di analisi di un sistema esistente per valutarne il comportamento dal punto di vista delle prestazioni e della affidabilità; - determinazione delle componenti di un sistema per ottimizzarne i parametri comportamentali di interesse; - definizione di piani di test per la valutazione di metriche di comportamento di un sistema. Facendo largo uso in laboratorio di software di analisi assistita al calcolatore si mira inoltre a far maturare la capacità di sintetizzare un modello di comportamento di un sistema informatico e derivare le informazioni quantitative sulle metriche di interesse ad esso relative.

Metodi didattici

- Lezioni frontali facendo uso di materiale didattico in formato elettronico reso disponibile dal docente tramite il sito di e-learning dell’Università. - Esercitazioni in laboratorio con uso di software tool di modellazione e realizzaziono di casi di studio di valutazione delle prestazioni ed affidabilità di sistemi informatici e di telecomunicazione.

Prerequisiti

Per una utile comprensione degli argomenti, sono richieste conoscenze di base su: - teoria delle probabilità e processi stocastici - architetture hardware e software dei sistemi informatici - linguaggi di programmazione

Verifiche dell'apprendimento

La verifica dell’apprendimento in itinere è demandata alle frequenti esercitazioni svolte durante lo svolgimento delle lezioni. Periodicamente, viene richiesto l’applicazione delle metodologie presentate per risolvere un problema che viene posto alla classe e la cui soluzione è proposta dagli studenti e discussa con la classe sotto la guida del docente. La prova finale consiste nello sviluppo di un semplice progetto da svilupparsi secondo le metodologie presentate e sperimentate durante le verifiche periodiche svolte in classe, con una breve discussione degli aspetti teorici ad esso collegati, durante cui si dovrà adeguatamente supportare e giustificare le scelte di progetto fatte.

Programma del Corso

- Basic concepts on Performance Evaluation - Basics on probability theory. Random variables. Probability distribution functions. Operation with random variables. The exponential distributed random variable. - Reliability: definition, failure rate, bath tube curve. Weibull distribution. - Reliability Block Diagram: systems in series, systems in parallel. - Redundancy: component, system, standby, N/K system. - Availability. Availability computation. Mean Time To Failure (MTTF). Mean Time To Repair (MTTR). Availability of systems in series. Availability of parallel system. - Modeling with stochastic Markov chain. - Examples: birth-death processes, availability with different repair policies. - Performability. Reward processes. - Petri nets: formal definition, marking process. Stochastic Petri nets. Generalized stochastic Petri nets. Solution techniques. Stochastic reward nets. Performance and reliability evaluation with Petri nets. - Discrete event simulation. Structure of a discrete event simulator. Random-number generators. Simulation models. Output analysis for a single model: measures of performance and their estimation. Confidence-interval estimation. Output analysis for terminating simulation. Output analysis for steady-state simulation. - Test plan definition. Measurements campaign definition and verification. Laboratory activities: use of software tools for the design and numerical analysis of Reliability Block Diagrams, and stochastic Petri nets.