詳解システムパフォーマンスを読む⑲

↓前回分

P.58あたりから

　モデリングは色々な場面で使えるが、負荷やリソースの増減に伴ってパフォーマンスがどのようにスケーリングするかを研究するスケーラビリティ分析で重要となる。

　　パフォーマンスは、以下のうち少なくとも2つを使ったときに完全に理解される

　　　・アナリティカルモデリング

　　　・シミュレーション

　　　・計測

　　　　エンタープライズシステムVSクラウドシステム

　　　　　モデリングすることで、環境を作らずに測定ができるが、実際には複雑なモデリングは難しい

　　　　　クラウドでは実際に構築を行うことができる分、見えない問題を発見できる可能性がある

　　　　視覚的な究明

　　　　　実験によってデータを集められる場合は、複数回測定した結果をプロットすることで、特異点を図示することができる場合がある

　　　　　※スレッド数に対するスループット、など

　　　　　形状について

　　　　　　・線形スケーラビリティ：リソースに比例してパフォーマンスが上がる

　　　　　　・競合：一部リソースが競合し、かつシングルスレッドだとリソースが増えることで少しずつパフォーマンスが落ちていく

　　　　　　・コヒーレンス：データのコヒーレンシを維持するため、リソースが一定を超えるとパフォーマンスが天井をつけて下がっていく

　　　　　　・ニーポイント：ある点までは線形に進むが、特定の値を超えるとリソースに対するパフォーマンスが上がりにくくなる

　　　　　　・スケーラビリティシーリング：ある点までは線形に進むが、特定の値を超えるとそれ以上パフォーマンスが上がらなくなる

以上。　