RYCHLICKI Mariusz 1 KASPRZYK Zbigniew 2 Wpływ równomiernego obciążenia serwera na wzrost wydajności transportowych systemów informacyjnych WSTĘP Sprawny obieg i wydajne przetwarzanie informacji to podstawa dzisiejszego świata, a także współczesnych, informacyjnych społeczeństw. Informacja niczym towar uzyskała swoją wartość, podlega wymianie, a nawet i sprzedaży. Jest wartością o istotnym, a często fundamentalnym, znaczeniu dla sprawnego funkcjonowania współczesnego przedsiębiorstwa w wielu dziedzinach techniki i gałęzi przemysłu. Jednym z mocnych przykładów jest tutaj nowoczesny transport, dla którego informacja np. o położeniu środków transportu ma kluczowe znaczenie dla prawidłowej realizacji procesu transportowego. Wychodząc naprzeciw tego typu potrzebom w procesie sprawnej i efektywnej wymiany informacji znalazły swoje miejsce dwie kluczowe usługi telekomunikacyjne: poczty elektronicznej email (ang. electronic mail), będącej usługą internetową, służącą do przesyłania wiadomości tekstowych i graficznych oraz SMS (ang. Short Message Service), czyli usługi przesyłania krótkich wiadomości tekstowych w cyfrowych sieciach telefonii komórkowej GSM. Usługi SMS liczą sobie już ponad 20 lat i przetrwały niemal w niezmienionej postaci, co jest w dziedzinie telekomunikacji ewenementem. Pierwsze wizje idei nowej formy komunikacji, opartej na wymianie krótkich wiadomości tekstowych, stworzył na początku lat 90-tych XX wieku Ian Pearson. Już 3 grudnia 1992 r. idea ta został urzeczywistniona w Wielkiej Brytanii, gdzie pracownik firmy Vodafone Neil Papworth złożył w ten sposób świąteczne życzenia swoim współpracownikom. Pozytywna reakcja na pojawienie się nowej formy komunikacji spowodowała wprowadzeniem przez firmy telekomunikacyjne nowej usługi [1]. Pierwotnie miała służyć ona przesyłaniu informacji do klientów np. o stanie sieci, jej problemach technicznych itp. Nikt nie przewidywał, że ta nieskomplikowana usługa przyczyni się do swoistej rewolucji telekomunikacyjnej. Przyczyna niewyobrażalnego sukcesu usługi SMS jest jednak dość oczywista. Tkwi właśnie w jej prostocie, a do tego szybkości i niezawodności. Nie można się zatem dziwić, że przy tak istotnych zaletach znajduje ona wciąż nowe zastosowania i wdrożenia w nowych obszarach techniki w czym wydatnie pomogło wprowadzenie protokołu SMPP (ang. Short Message Peer to Peer Protocol) [2]. Jednym z takich obszarów są systemy informacyjne, gdzie w wielu dziedzinach (np. w transporcie) szybkość i prostota pozyskania określonej informacji ma duże znaczenie praktyczne. 1. WYKORZYSTANIE USŁUG SMS W SYSTEMACH INFORMACYJNYCH Chęć maksymalnego uniezależnienia się od zewnętrznych usługodawców zmusza do poszukiwań rozwiązań pozwalających na łatwą implementację usług SMS oraz ich integrację z systemami informacyjnymi. Rozwiązania tego typu wymagają dedykowanego oprogramowania systemowego o maksymalnie rozbudowanych możliwościach konfiguracyjnych. Warunek taki spełnia np. oprogramowanie ActiveXperts SMS Messaging Server, będące oprogramowaniem typu framework [3]. Jest ono dedykowane wysyłaniu, odbieraniu oraz przetwarzaniu wiadomości SMS i e-mail, a także tworzeniu własnych aplikacji wykorzystujących te funkcje i mechanizmy. Razem z bazą sprzętową i dostępem do baz danych oprogramowanie to pozwala na tworzenie systemów informacyjnych, realizujących różnorodne funkcje informacyjne np. typu pytanie-odpowiedź. Praktycznym przykładem takiego systemu informacyjnego może być system informacji o czasie oczekiwania na polskiej, wschodniej granicy. Jest to dla firm logi-stycznych oraz kierowców 1 Politechnika Warszawska, Wydział Transportu, Zakład Telekomunikacji w Transporcie, ul. Koszykowa 79, 02-008 Warszawa, mry@wt.pw.edu.pl 2 Politechnika Warszawska, Wydział Transportu, Zakład Telekomunikacji w Transporcie, ul. Koszykowa 79, 02-008 Warszawa, zka@wt.pw.edu.pl 5518
pojazdów ciężarowych bardzo istotny parametr, mający bezpośredni wpływ na realizację procesów transportowo-logistycznych. Wychodząc naprzeciw takim potrzebom Izba Celna w Białymstoku udostępniła i udostępnia dane o czasach oczekiwania na granicy poprzez usługę typu Web Service. Jest to narzędzie, które pozwala automatycznie pobierać dane przez serwer, bez udziału użytkownika. Dane te mogą zostać wykorzystane do wyliczania optymalnej drogi przejazdu, analizy ruchu na przejściach granicznych, czy wyboru najlepszej drogi. Dodatkowo rozszerzono zakres danych o dane dotyczące przywozu i wywozu samochodów osobowych, ciężarowych oraz autokarów [4]. Zakres i swoboda odczytu udostępnionych danych pozwala na praktyczną realizację takiego systemu informacyjnego w oparciu o opisaną wcześniej bazę sprzętową i oprogramowanie systemowe ActiveXperts SMS Messaging Server. W rozwiązaniu tym nie ma potrzeby korzystania z sieci Internet, a także przeglądania określonej strony Internetowej w celu uzyskania informacji. Wystarcza proste zapytanie, zawarte w wiadomości SMS wg ustalonego formatu i otrzymanie tą samą drogą informacji o czasie oczekiwania. Na rysunku 1 przedstawiono przykładowe zapytanie i obieg informacji w systemie, gdzie wiadomość SMS o treści PL.UA oznacza żądanie przesłania informacji o czasie oczekiwania na wyjazd z Polski na granicy z Ukrainą, a wiadomość UA.PL o czasie oczekiwania na wjazd do Polski z Ukrainy. Rys. 1. Przykładowe zapytanie SMS dla systemu informacyjnego Podobnych przykładów systemów informacyjnych można przytoczyć wiele, jak chociażby system informacji o aktualnej cenie paliw w danym rejonie kraju. Wszystkie je charakteryzuje prostota, duża elastyczność i łatwość dostępu do informacji, co ma szczególne znaczenie dla transportu. To wszystko czyni te rozwiązania interesującymi i wartymi uwagi. Szczególne istotne jest określenie stopnia ich wykorzystania oraz możliwości, rozumianych jako zdolność do obsługi określonej liczby zapytań (wiadomości SMS) w warunkach reżimu czasowego. Oczywiście kwestie wydajności nie są jedynymi, jakie należy rozważyć podczas projektowania systemów informacyjnych. Do najistotniejszych, szczególnie w zastosowaniach np. transportu kolejowego, będą należały zagadnienia wpływu zakłóceń elektromagnetycznych (głównie małej częstotliwości) [5] oraz wpływu struktury systemu na jego niezawodność [6]. 2. CZASY PRZETWARZANIA WIADOMOŚCI SMS W pracy własnej [7] przedstawiono szczegółowo wyniki pomiarów, uzyskanych podczas badań opracowanego systemu informacyjnego, opartego na usłudze SMS. Ich celem było określenie czasu niezbędnego do obsługi określonej liczby wiadomości SMS przy wykorzystaniu standardowych modemów GSM. Dodatkowym warunkiem, w celu minimalizacji kosztów i zwiększenia elastyczności rozwiązania, było założenie wykorzystania wyłącznie krajowego operatora sieci komórkowej oraz brak udziału dodatkowego, pośredniczącego usługodawcy i brak wykorzystania protokołu SMPP. W tym celu o różnych porach dnia, w różnych sieciach komórkowych (Orange, Plus, Play, Heyah) i przy wykorzystaniu różnych modemów GSM wysyłano porcje 10, 20, 50 i 100 wiadomości SMS. Przykładowe i częściowe wyniki pomiarów, w tym przypadku średnich czasów wysyłki SMS, zostały zebrane w tablicy nr 1. 5519
Tab. 1. Wyniki pomiarów średnich czasów wysyłki wiadomości SMS w sieciach GSM Sieć GSM Orange Plus Play Heyah Siła sygnału 51% 55% 52% 53% Porcja SMS t śr t śr t śr t śr 10 2.200 2.300 2.000 2.400 20 2.175 2.200 2.125 2.100 50 2.730 2.290 2.030 2.200 100 2.770 2.150 2.065 2.185 Otrzymane wyniki nie wykazały znaczących różnic ani w zależności od ilości wiadomości SMS w jednorazowym pakiecie (wysyłanej porcji SMS), ani w zależności od wykorzystywanej sieci GSM. Jedynie w przypadku sieci Orange odnotowano zauważalny wzrost czasu wysyłki wiadomości SMS w zależności od liczby wiadomości SMS w pakiecie. W sieci tej występowała także utrata kolejności w dostarczanych wiadomościach SMS (każda wiadomość SMS posiadała unikalny identyfikator), czego nie zaobserwowano podczas wysyłki w pozostałych sieciach. Wyniki badań pozwoliły na określenie wartości granicznych i oczekiwanych czasów obsługi wiadomości SMS, które powinien zapewnić analizowany system. 3. OCENA WYDAJNOŚCI SYSTEMU INFORMACYJNEGO Zauważmy, że opracowany wg wcześniej opisanych reguł system informacyjny jest ideowo bardzo zbliżony do ogólnego modelu serwera centralnego. Jest on obszernie i bardzo dobrze opisany w literaturze [8, 9], a także poparty licznymi przykładami. Analizowany system informacyjny składa się z serwera SMS, będącego jednostką centralną S1, której pracą steruje procesor P1. Do serwera podłączone są modemu GSM, będące jednostkami wejścia/wyjścia Si które, wprawdzie o znacznie mniejszej mocy obliczeniowej, ale także sterowane są własnymi procesorami Pi (i = 2, 3,..., M). Do modemów napływają zgłoszenia (wiadomości SMS), które kierowane są do serwera w celu przetworzenia. Serwer realizuje odbiór wiadomości SMS, obsługuje bazę danych, formatuje odpowiedź do wysyłki informacji zwrotnej (odpowiedzi) i kieruje ją do jednego z modemów GSM. Dodatkowo serwer i procesor P1 muszą realizować zadania systemu operacyjnego i dostępu do bazy danych, co oznacza że muszą posiadać zapas mocy i czasu dla ich realizacji. Takie podejście pozwala potraktować analizowany system informacyjny jak uogólniony model sieci wykładniczej zamkniętej, której schemat został przedstawiony na rysunku 2. Rys. 2. Schemat uogólnionego modelu systemu informacyjnego 5520
Zakładamy, że nie zachodzi prawdopodobieństwo utraty wiadomości SMS z powodu zajętości modemu GSM sieć GSM nie wyśle wiadomości przy braku gotowości modemu i dysponuje nieograniczonym, z punktu widzenia systemu informacyjnego, buforem pamięci. Czasy obsługi wiadomości SMS realizowanych przez procesory Pi każdego z modemów są niezależne statystycznie od siebie i podlegają rozkładowi wykładniczemu µi. Rygorem obsługi kolejki wiadomości SMS jest dyscyplina FIFO. Serwer zajmuje się obsługą każdej wiadomości SMS przez określony czas, po czym generuje do modemu odpowiedź z prawdopodobieństwem pi i przechodzi do obsługi kolejnej wiadomości SMS. Przyjmujemy oznaczenie średniego czasu obsługi, dla i = 1,..., M (1) oraz określamy wskaźnik aktywności i-tego modemu Ui (0 Ui 1), który określa w jakiej części analizowanego przedziału czasu modem jest zajęty obsługą przychodzących wiadomości SMS. Z twierdzenia Changa-Lavenberga [9] oraz, dla i = 1,..., M (2), dla i = 1,..., M (3) A zatem Ui/Uj nie zależy od strumieni xi oraz xj, a więc dla modemu, który ma jeden kanał obsługi dla dowolnego x A więc dla oraz x = x 1, dla i = 1,..., M (5), dla i = 1,..., M (6) Średnia liczba zgłoszeń przebywających w modemie w stanie ustalonym: (4) gdzie (7) p (8) oraz gdzie U i jest wskaźnikiem aktywności i-tego modemu. G (9) (10) Ponieważ to dla k = 1 z zależności (8) otrzymujemy (11), dla i = 1,..., M (12) dla U i = i oraz 5521
G (13) otrzymujemy zależność oraz g, dla m > 1 i n > 0 (14) Rozpatrując przykładowy system informacyjny oparty na serwerze SMS, trzech modemach GSM (zatem M = 4) oraz oprogramowaniu ActiveXperts SMS Messaging Server na podstawie otrzymanych wcześniej wyników [7] przyjmujemy odpowiednio: µ 1 = 20, µ 2 = 2, µ 3 = 2, µ 4 = 5, p 1 = 0.45, p 2 = 0.10, p 3 = 0.10, p 4 = 0.35. Dla tych wartości poszukujemy maksymalnej liczby wiadomości SMS N 1, które mogą być przetworzony przez system, przy zachowaniu warunku, że wskaźnik aktywności U i każdego z procesorów P i był mniejszy od wartości granicznej U gr. Weryfikację uzyskanych wyników zapewnia sprawdzenie warunku (16) (15) (16) gdzie określa średnią liczbę wiadomości przetworzonych w jednostce czasu. Tab. 2. Obliczenie wielkości g(n,m), [n 0, U i (n i ) < U gr ] dla i = 1, 2, 3, 4 1 =1.000 2 =1.000 3 =1.000 4 =1.400 n/m 1 2 3 4 G(n,20) 0 1.00 1.00 1.00 1.00 G(0,20) 1 1.00 2.00 3.00 4.40 G(1,20) 2 1.00 3.00 6.00 12.16 G(2,20) 3 1.00 4.00 10.00 27.02 G(3,20) 4 1.00 5.00 15.00 52.83 G(4,20) 5 1.00 6.00 21.00 94.97 G(5,20) 6 1.00 7.00 28.00 160.95 G(6,20) 7 1.00 8.00 36.00 261.34 G(7,20) 8 1.00 9.00 45.00 410.87 G(8,20) 9 1.00 10.00 55.00 630.22 G(9,20) 10 1.00 11.00 66.00 948.30 G(10,20) Z zależności (15) wyznaczamy Przy założeniu, że x = µ 1 = 20 z zależności (5) otrzymujemy 1 (20) = 1.00, 2 (20) = 1.00, 3 (20) = 1.00, 4 (20) = 1.40. Następnie z (12) oraz (15) wyznaczamy wielkości g(n,m) oraz wartości wskaźnika aktywności U i (n). Wyniki zostały przedstawione w tabeli 2 oraz tabeli 3. Tab. 3. Obliczenie wskaźnika aktywności U i (n), [n 0, U i (n i ) < U gr ] dla i = 1, 2, 3, 4 1 =1.000 2 =1.000 3 =1.000 4 =1.400 n/ U i U 1 U 2 U 3 U 4 0 --- --- --- --- 1 0.227 0.227 0.227 0.318 2 0.362 0.362 0.362 0.507 3 0.450 0.450 0.450 0.630 4 0.511 0.511 0.511 0.716 5 0.556 0.556 0.556 0.779 (17) 5522
6 0.590 0.590 0.590 0.826 7 0.616 0.616 0.616 0.862 8 0.636 0.636 0.636 0.890 9 0.652 0.652 0.652 0.913 10 0.665 0.665 0.665 0.930 Analizując otrzymane wyniki poszukujemy maksymalnej liczby N 1, dla której spełniony jest warunek i {1, 2, 3, 4}, U i (N 1 ) < U gr. Przyjmując U gr = 0.80 dla otrzymanych wyników warunek ten jest spełniony dla N 1 = 5. Następnie z (12) oraz (10) wyznaczamy wartość U i (n) oraz obliczamy kolejno,,,. Zauważmy, że spełniony jest warunek (16), co weryfikuje poprawność otrzymanych wyników. Przyjmujemy, że z punktu widzenia stabilności systemu wskazane jest, by wszystkie procesory P i były obciążone równomiernie. Z tablicy 3 widać, że wskaźnik U 4 znacząco różni się od pozostałych wskaźników aktywności, U 1, U 2 oraz U 3. Poszukujemy zatem takich prawdopodobieństw p i, aby spełniona była zależność: czyli oraz z których wyznaczamy (18) (19) (20) (21) (22) Ponownie przy założeniu, że x = µ 1 = 20 dla wartości p 1 = 0.450, p 2 = 0.122, p 3 = 0.122 oraz p 4 = 0.306 z zależności (5) otrzymujemy 1 (20) = 1.00, 2 (20) = 1.22, 3 (20) = 1.22, 4 (20) = 1.22. Następnie ponownie z (12) oraz (15) wyznaczamy wielkości g(n,m) oraz wartości wskaźnika aktywności U i (n). Wyniki zostały przedstawione w tabeli 4 oraz tabeli 5. Tab. 4. Obliczenie wielkości g(n,m), [n 0, U i (n i ) < U gr, U 2 = U 3 = U 4 ] dla i = 1, 2, 3, 4 1 =1.000 2 =1.222 3 =1.222 4 =1.222 n/m 1 2 3 4 G(n,20) 0 1.00 1.00 1.00 1.00 G(0,20) 1 1.00 2.22 3.44 4.67 G(1,20) 2 1.00 3.72 7.93 13.63 G(2,20) 3 1.00 5.54 15.23 31.89 G(3,20) 4 1.00 7.77 26.39 65.36 G(4,20) 5 1.00 10.50 42.75 122.64 G(5,20) 6 1.00 13.83 66.09 215.97 G(6,20) (23) (24) 5523
7 1.00 17.91 98.68 362.65 G(7,20) 8 1.00 22.89 143.50 586.73 G(8,20) 9 1.00 28.97 204.36 921.47 G(9,20) 10 1.00 36.41 286.18 1412.43 G(10,20) 11 1.00 45.50 395.28 2121.59 G(11,20) Zauważmy, że tym razem maksymalna liczba wiadomości SMS N 2, które mogą być przetworzony przez system, przy zachowaniu warunku, że wskaźnik aktywności U i każdego z procesorów P i jest mniejszy od wartości granicznej U gr = 0.8 wynosi N 2 = 10. Średnie wartości liczby wiadomości wynoszą odpowiednio,,,. Także i w tym przypadku spełniony jest warunek (16), co weryfikuje poprawność otrzymanych wyników. Tym samym równomierne obciążenie każdego z modemów GSM pozwala na dwukrotne zwiększenie liczby wiadomości SMS do przetworzenia, czyli przyczynia się do dwukrotnego wzrostu wydajności systemu informacyjnego. Tab. 5. Obliczenie wskaźnika aktywności Ui(n), [n 0, Ui(ni) < Ugr] dla i = 1, 2, 3, 4 1 =1.000 2 =1.222 3 =1.222 4 =1.222 n/ U i U 1 U 2 U 3 U 4 0 --- --- --- --- WNIOSKI 1 0.214 0.262 0.262 0.262 2 0.342 0.418 0.418 0.418 3 0.427 0.522 0.522 0.522 4 0.488 0.596 0.596 0.596 5 0.533 0.651 0.651 0.651 6 0.568 0.694 0.694 0.694 7 0.596 0.728 0.728 0.728 8 0.618 0.755 0.755 0.755 9 0.637 0.778 0.778 0.778 10 0.652 0.797 0.797 0.797 11 0.666 0.814 0.814 0.814 W świecie opartym na wymianie i przetwarzanie informacji teleinformatyczne systemy informacyjne zajmują znaczącą i ugruntowaną pozycje. Ich elastyczność i uniwersalność zastosowań w połączeniu z łatwością implementacji na poziomie systemowym daje wręcz nieograniczone możliwości zastosowań. Sprzyja temu dość prosta technologicznie baza sprzętowa oraz dostęp do oprogramowania systemowego o rozbudowanych możliwościach konfiguracyjnych. W połączeniu z wykorzystaniem klasycznych usług SMS daje to kompletne, systemowe rozwiązanie służące wymianie informacji na zasadzie formuły pytanie-odpowiedź. Praktyczna implementacja takich rozwiązań systemowych wymagać będzie rozwiązania szeregu zagadnień. Jednym z nich są kwestie wydajności systemu, czyli jego zdolności do przetworzenia założonej liczby informacji oraz zapytań w określonym przedziale czasowym. Miarą tak rozumianej wydajności systemowej może być wskaźnik aktywności. W analizowanym przypadku wykazano, że jego wielkość zależy nie tylko od liczby zadań (wiadomości) do przetworzenia, ale także od ich równomiernego rozłożenia na poszczególne, systemowe urządzenia wejścia/wyjścia. Spełnienie tego warunku umożliwia dwukrotne zwiększenie liczby zadań do przetworzenia, czyli przyczynia się do dwukrotnego wzrostu wydajności systemu informacyjnego. Różnica ta jest na tyle znacząca, że powinna być obiektem dalszych badań, których celem powinno być określenie możliwości praktycznej implementacji tego kryterium w rzeczywistych systemach informacyjnych 5524
Streszczenie Artykuł zwraca uwagę na istotne znaczenie systemów informacyjnych dla współczesnego świata i społeczeństw. Przedstawia duże możliwości, jakie daje wykorzystanie w nich prostych usług SMS i przedstawia przykłady ich implementacji. Podkreśla kluczowe znaczenie wydajności tego typu systemów. Na podstawie uzyskanych wcześniej wyników badań eksperymentalnych dokonuje analizy wydajności tego typu systemu. Wskazuje, poprzez wyznaczenie zależności i określenie wielkości wskaźnika aktywności, na możliwości zwiększenia wydajności systemu poprzez analizę i syntezę przykładowego systemu informacyjnego, wykorzystującego usługi SMS. Impact of load balancing on increasing performance of SMS based information systems Abstract This paper presents how do information systems influence and permeate the world and the society. The simple and powerful SMS services were illustrated in this paper with the example implementations. The importance of system efficiency was investigated to analyze how efficient are those systems. Relationships were derived and activity ratio determined that show how system performance could be improved through analysis and synthesis of an example information system using SMS service BIBLIOGRAFIA 1. Hillebrand F., Short Message Service (SMS): The Creation of Personal Global Text Messaging, John Wiley & Sons, West Sussex 2010, 2. Short Message Peer to Peer Protocol Specification v3.4, SMPP Developers Forum 1999, 3. Product catalogue, http://www.activexperts.com/sms-messaging-server/, Dec-16-2013, 4. Opis usługi udostępnienie danych o czasie oczekiwania na granicy RP, http://www.granica.gov.pl/nowa_usluga.php?v=pl, Dec-16-2013, 5. Paś J., Duer S.: Determination of the impact indicators of electromagnetic interferences on computer information systems, Neural Computing & Applications 2012, DOI:10.1007/s, 00521-012-1165-1, 6. Rosiński A.: Design of the electronic protection systems with utilization of the method of analysis of reliability structures. Proceedings of the Nineteenth International Conference On Systems Engineering ICSEng 2008, 978-0-7695-3331-5, Las Vegas, USA 2008, 7. Rychlicki M., Kasprzyk Z., Integracja usług poczty elektronicznej oraz sms w małych i średnich przedsiębiorstwach transportowych, Zeszyty Naukowe Politechniki Warszawskiej, Seria Transport, z. nr 92, 1230-9265, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej 2013, 8. Czachórski T., Modele kolejkowe systemów komputerowych, Politechnika Śląska, Gliwice 1999, 9. Filipowicz B., Modele stochastyczne w badaniach operacyjnych - analiza i synteza systemów obsługi i sieci kolejkowych,, WNT, Warszawa 1996. 5525