A Method for Time Characteristics Calculating in the Service Platforms of Infocommunication Transactional Services with Parallel Requests Processing

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This paper addresses the problem of combining loosely coupled services into a single workflow and investigates methods for calculating its time characteristics. The goal of the study is to provide quality control over service quality and to identify bottlenecks in the information system. In addition to the analysis of request service processes in chains of local transactions, the possibility of introducing mass service tools, such as paralleling service by Fork-Join system, which can increase the efficiency of service and improve the performance of the system is considered. The paper considers the mathematical apparatus of Jackson networks, which is used to determine the time characteristics of the workflow of the transaction system as a network of mass service systems. The main result of the research is the development and presentation of a mathematical tool for determining the time characteristics of the workflow of a transactional system. The developed mathematical apparatus can be used to calculate the time characteristics of work processes in the developed and operated information systems, to ensure a high level of service quality.

About the authors

N. M. Redrugina

The Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of Telecommunications

Email: redrugina.nm@sut.ru
ORCID iD: 0000-0002-9385-3293

References

  1. Алзагир А.А., Парамонов А.И., Кучерявый А.Е. Исследование качества обслуживания в сетях 5G и последующих поколений // Электросвязь. 2022. № 6. С. 2‒7. doi: 10.34832/ELSV.2022.31.6.001
  2. Волков А.Н., Мутханна А.С.А., Кучерявый А.Е. Сети связи пятого поколения: на пути к сетям 2030 // Информационные технологии и телекоммуникации. 2020. Т. 8. №. 2. С. 32‒43. doi: 10.31854/2307-1303-2020-8-2-32-43
  3. Казьмин О.Ю., Симонина О.А. Использование нейронных сетей для решения задачи оптимизации электромагнитной обстановки в сетях радиодоступа // Труды учебных заведений связи. 2021. Т. 7. № 3. С. 25‒37. doi: 10.31854/1813-324X-2021-7-3-25-37
  4. Новиков Е.А., Севостьянов А.С., Шадрин А.Г. Исследование качества обслуживания трафика реального времени в условиях сложной помеховой обстановки // Труды учебных заведений связи. 2022. Т. 8. № 3. С. 50‒56. doi: 10.31854/1813-324X-2022-8-3-50-56
  5. O’Riordan D. Business Process Standards for Web Services // In: Web Services Business Strategies and Architectures. Berkeley: Apress, 2002. PP. 156‒173. doi: 10.1007/978-1-4302-5356-3_11
  6. Назаревич С.А., Меркулова А.Ю. Марковские цепи для решения проблем управления технологическим процессом в производственной системе // Системный анализ и логистика. 2023. № 1(35). С. 67–73. doi: 10.31799/2077-5687-2023-1-67-73
  7. Nagano H., Shimosawa T., Shimamura A., Komoda N. Blockchain based cross organizational workflow management system // Proceedings of the 17th International Conference on Applied Computing (AC, Lisbon, Portugal, 18‒20 November 2020). 2020. PP. 97–104.
  8. Weber J.H., Kuziemsky C. Pragmatic interoperability for eHealth Systems: The Fallback Workflow Patterns // Proceedings of the 1st International Workshop on Software Engineering for Healthcare (SEH, Montreal, Canada, 27 May 2019). IEEE, 2019. PP. 29‒36. doi: 10.1109/SEH.2019.00013
  9. Wang S., Ding Z., Jiang C. Elastic Scheduling for Microservice Applications in Clouds // IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems. 2020. Vol. 32. Iss. 1. doi: 10.1109/TPDS.2020.3011979
  10. Avritzer A., Ferme V., Janes A., Russo B., van Hoorn A., Schulz H., et al. Scalability Assessment of Microservice Architecture Deployment Configurations: A Domain-Based Approach Leveraging Operational Profiles and Load Tests // Journal of Systems and Software. 2020. Vol. 165. P. 110564. doi: 10.1016/j.jss.2020.110564
  11. Zheng Z., Lyu M.R. A Distributed Replication Strategy Evaluation and Selection Framework for Fault Tolerant Web Services // Proceedings of the IEEE International Conference on Web Services (ICWS, Beijing, China, 23‒26 September 2008). IEEE, 2008. PP. 145‒152. doi: 10.1109/ICWS.2008.42
  12. Zheng Z., Trivedi K.S., Qiu K., Xia R. Semi-Markov Models of Composite Web Services for their Performance, Reliability and Bottlenecks // IEEE Transactions on Services Computing. 2016. Vol. 6(1). PP. 1939‒1374. doi: 10.1109/TSC.2015.2475957
  13. Yu T., Lin K.J. The Design of QoS Broker Algorithms for QoS-Capable Web Services // International Journal of Web Services Research. 2004. Vol. 1. Iss. 4. PP. 17‒24. doi: 10.1109/EEE.2004.1287283
  14. Johnsson M., Jennings B. Meeting latency targets for complex SOA-based transactions in data centers // Proceedings of the IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium (NOMS 2016, Istanbul, Turkey, 25‒29 April 2016). IEEE, 2016. PP. 695‒698. doi: 10.1109/NOMS.2016.7502879
  15. Cheung L., Golubchik L., Sha F. A Study of Web Services Performance Prediction: A Client's Perspective // Proceedings of the 19th Annual International Symposium on Modelling, Analysis, and Simulation of Computer and Telecommunication Systems (Singapore, Singapore, 25‒27 July 2011). IEEE, 2011. PP. 75‒84. doi: 10.1109/MASCOTS.2011.66
  16. Xiong K. Web services performance modeling and analysis // Proceedings of the International Symposium on High-Capacity Optical Networks and Enabling Technologies (Charlotte, USA, 06‒08 September 2006). IEEE, 2006. DOI:10.1109/ HONET.2006.5338403
  17. Lozhkovskyi A., Klymash M., Pyrih Y., Shpur O. Method for Evaluating the Quality of Service Characteristic of a Packet Access Network for IoT Devices // Proceedings of the 4th International Conference on Advanced Information and Communication Technologies (AICT, Lviv, Ukraine, 21‒25 September 2021). IEEE, 2021. PP. 79‒83. doi: 10.1109/AICT52120.2021.9628912
  18. Колмогоров А.Н., Фомин С.В. Элементы теории функций и функционального анализа. М.: Наука, 1968. 496 с.
  19. Кожанов Ю.Ф. Теория телетрафика: учебное пособие. СПб.: СПбГУТ, 2020. 203 с.
  20. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. Пер. с англ. М.: Машиностроение, 1979. 432 с.
  21. Горбунова А.В., Вишневский В.М. Оценка времени отклика среды для вычислений с интенсивным использованием данных // Информационно-управляющие системы. 2022. №4(119). С. 12‒19. doi: 10.31799/1684-8853-2022-4-12-19
  22. Song Z., Tilevich E. Equivalence-Enhanced Microservice Workflow Orchestration to Efficiently Increase Reliability // Proceedings of the International Conference on Web Services (ICWS, Milan, Italy, 08‒13 July 2019). IEEE, 2019. PP. 426‒433. doi: 10.1109/ICWS.2019.00076
  23. Редругина Н.М., Алексеева Н.Н., Савельева А.А., Тарабанов И.Ф. Математическая модель записи информации на узлы распределенной системы хранения данных // XI Международная научно-техническая и научно-методическая конференция «Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании» (АПИНО 2022, Санкт-Петербург, Россия, 15–16 февраля 2022 года). СПб: СПбГУТ, 2022. С. 65‒70.
  24. Gorbunova A.V., Lebedev A.V. Response Time Estimate for a Fork-Join System with Pareto Distributed Service Time as a Model of a Cloud Computing System Using Neural Networks // Proceedings of the 24th International Conference on Distributed Computer and Communication Networks (DCCN, Moscow, Russia, 20–24 September 2021). Communications in Computer and Information Science. Vol. 1552. Cham: Springer, 2022. PP. 318–332. doi: 10.1007/978-3-030-97110-6_25
  25. Горбунова А.В., Зарядов И.С., Самуйлов К.Е., Сопин Э.С. Обзор систем параллельной обработки заявок. Часть 1 // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Математика, информатика, физика. 2017. Т. 25. № 4 С. 350‒362. doi: 10.22363/2312-9735-2017-25-4-350-362

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».