Métricas de Rendimiento de Sistemas Operativos

1. Métricas de Rendimiento de Sistemas Operativos

2. Métricas de Rendimiento de Sistemas Operativos La medición es fundamental para cualquier disciplina de ingeniería. Según Loard Kelvin “Cuando pueda medir lo que está diciendo y expresarlo con números, ya conoce algo sobre ello; cuando no pueda medir, cuando no pueda expresar con números lo que dice, su conocimiento es precario y deficiente: puede ser el comienzo del conocimiento, pero en sus pensamientos, apenas está avanzando hacia el escenario de la ciencia”.

3. Métricas de Rendimiento de Sistemas Operativos Indicadores Medida : Indicación cuantitativa de la extensión, cantidad, dimensiones, capacidad o tamaño de algunos atributos de un proceso o producto. Métrica: Medida cuantitativa del grado en que un sistema, componente o proceso posee un atributo dado. Indicador: Es una métrica o combinación de métricas que proporcionan una visión profunda del proceso de SW, del proyecto o producto en sí. Permite al gestor de proyectos ajustar el producto, proyecto o proceso para que las cosas salgan mejor.

4. Métricas de Rendimiento de Sistemas Operativos Formas de medir el rendimiento: • Tiempo de respuesta • Tiempo entre el comienzo y finalización de una tarea. También llamado tiempo de ejecución. • Productividad (throughput) • Cantidad total de trabajo realizado en un tiempo determinado. • Una mejor medida desde el punto de vista del sistema pero no desde el punto de vista del usuario.

5. Métricas de Rendimiento de Sistemas Operativos Métricas de software Medidas directas: Ejm: costo, esfuerzo 2. Medidas indirectas: Ejm: LDC, velocidad de ejecución, defectos durante un período de tiempo. Métricas orientadas al Tamaño Provienen de la normalización de las medidas de calidad y/o productividad, considerando el “tamaño” del SW producido. Métricas orientadas a la Función Utilizan una medida de “funcionalidad” de la aplicación como valor de normalización Puntos de fusión y factores de complejidad

6. Rendimientoy tiempo de ejecución • El rendimiento de un computador X es inversamente proporcional al tiempo de ejecución: • Computador X es n% más rápido que el computador Y • Computador Y es n% más lento que el computador X Cap 2: Rendimiento de un computador

7. Medidas del tiempo • Tiempo (segundos) • Única medida completa y fiable del rendimiento de un computador. • Comando Unix: time “programa” -->90.7 u 12.9 s 2:39 65% Cap 2: Rendimiento de un computador

8. Reloj Rendimiento de la CPU:Ecuación clásica (CPIMEDIO : Nos permite comparar dos implementaciones de una misma arquitectura) Cap 2: Rendimiento de un computador

9. Factores de la ecuación clásica:Análisis de dependencias Cap 2: Rendimiento de un computador

10. Métricas populares de rendimiento (I)MIPS y MFLOPS • MIPS (millones de instrucciones por segundo) • Inconvenientes de la métrica: • Los MIPS dependen del repertorio de instrucciones. No podemos comparar distintas arquitecturas. • Los MIPS varían entre programas en el mismo computador. • Los MIPS pueden variar inversamente al rendimiento. Cap 2: Rendimiento de un computador

11. Métricas populares de rendimiento (II)MIPS y MFLOPS • MFLOPS (Millones de operaciones en punto flotante por segundo) • Inconvenientes: • Sólo aplicable a las operaciones en punto flotante. • Instrucciones en punto flotante no comparables entre diferentes máquinas. Máquina A: *, -, * y / Máquina B: No tiene “/” (dará mas MFLOPS) • Mezcla de operaciones rápidas y lentas. • Los MFLOPS para 100 sumas serán mayores que para 100 divisiones. • MFLOPS normalizados: Cap 2: Rendimiento de un computador

12. Programas para la evaluación del rendimiento (I) Benchmarks Programas que forman una carga de trabajo con la que el usuario espera predecir el rendimiento de la carga de trabajo real. • Programas reales típicos • Ejemplos: Compiladores (gcc), tratamiento de textos (TeX), herramientas CAD (spice). • Núcleos obtenidos de programas reales (Kernels) • Pequeñas partes intensivas en el tiempo de programas reales. • Ejemplo: LivermoreLoops y Linpack. • Programas triviales o benchmarks reducidos (toys) • 10 -100 líneas de programa. Resultado conocido antes de ejecutarlo. • Ejemplo:Quicksort, puzzle, ... • Programas sintéticos • Creados artificialmente (programas sintéticos). • Ejemplo: Whetstone y Dhrystone. Cap 2: Rendimiento de un computador

13. Programas para la evaluación del rendimiento (II) Benchmarks • SPEC: Cooperativa de Evaluación del Rendimiento de Sistemas (System Performance EvaluationCooperative) • En 1988 representantes de unas cuantas compañías - Apollo/Hewlett-Packard, DEC, MIPS y Sun- fundan una cooperativa para la evaluación del rendimiento de sistemas. • Llegan al acuerdo de ejecutar todos un conjunto de programas y entradas reales. Factible debido en gran parte a: • Sistemas Operativos portables (Unix) • Popularidad de los Lenguajes de Alto Nivel. • Ahora, los compiladores, también forman parte del rendimiento de un computador y deben ser medidos en cualquier evaluación. Cap 2: Rendimiento de un computador

14. Problemas de los programas de prueba • Los benchmarks reducidos (toys) y los sintéticos no cargan la memoria principal del sistema de forma realista (todo el programa cabe en la memoria cache) • Una vez que el benchmark se estandariza inmediatamente aparecen mejoras específicas para el mismo elevando los resultados de rendimientos. Si los benchmarks fuesen nuestros programas nos veríamos beneficiados ya que los interesados harían que nuestra aplicación fuese más rápida. • Los benchmarks reales son difíciles de realizar, situación que se agudiza en los casos de: • Máquina no construida, simuladores más lentos. • Benchmarks no portables • Compiladores no disponibles Cap 2: Rendimiento de un computador

15. Comparación y resumen de rendimientos: Combinación de medidas de rendimiento • ¿Cómo combinar el rendimiento de un conjunto de programas? Cap 2: Rendimiento de un computador

16. F 1-F 1 Ley de Amdahl • El posible aumento de rendimiento para una mejora dada está limitado por la cantidad que se utiliza la característica mejorada. • Si suponemos que la mejora acelera una fracción F de la tarea en un factor de S, entonces la ganancia de velocidad (speedup) vendrá dada por: • Corolario: Hacer rápido el caso común. Cap 2: Rendimiento de un computador

17. Ejemplo de ganancia de velocidad (Speedup):Uso de Procesadores Paralelos (I) • Suponga una aplicación que casi toda es paralela (90%) o lo que es lo mismo, una tarea que puede ejecutarse por varios procesadores simultáneamente. Número de procesadores: P • Al pasar de 100 a 1000 procesadores el aumento de rendimiento no ha sido tanto como el esperado. Para aumentarlo es necesario acelerar la parte secuencial del programa o que la fracción factible de ejecutarse en paralelo aumente. Cap 2: Rendimiento de un computador

18. Ejemplo de ganancia de velocidad (Speedup):Uso de Procesadores Paralelos (II) • Veamos que ocurre si mejoramos en cantidad 2 la parte no paralela: • Veamos que ocurre si aumentamos la fracción paralelizable en 0.05 • Algunas direcciones de interés relacionadas con el rendimiento: • http://www.specbench.org • http://performance.netlib.org/performance/html/PDSreports.html Cap 2: Rendimiento de un computador

19. Métricas de Rendimiento de Sistemas Operativos Pruebas http://translate.google.com.mx/translate?hl=es&langpair=en%7Ces&u=http://www.pcmag.com/article2/0,2817,2355703,00.asp http://blog.itechtalk.com/2010/simple-tips-to-improve-windows-7-performance/