Perforamnce evaluation of the priority multi-service system mmap/ph/m/n using the monte carlo method

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

In this paper, we present the results of a study of a priority multiline queuing system with a marked Markov arrival process (MMAP), phase-type service time (PH), and a buffer with finite capacity. Priority traffic classes differ in the probability of joining the queue, which depends on the number of customers in buffer, and in the service time PH distribution. If the buffer is full, customers don't join the system. An analytical model has been developed and studied for a particular case of a queueing system with two priority classes. We present an algorithm for calculating stationary probabilities of the system state, loss probabilities, the average number of customers in the queue, and other performance characteristics for this particular case. For the general case of a system with K-classes, a simulation model is constructed, with the help of which various characteristics of the system are studied.

About the authors

Vladimir Mironovich Vishnevsky

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: vishn@inbox.ru
Moscow

Valentina Ivanovna Klimenok

Belarusian State University

Email: klimenok@bsu.by
Minsk

Andrey Alekseevich Larionov

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: larioandr@gmail.com
Moscow

Amir Amangel'dyevich Mukhtarov

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: mukhtarov.amir.a@gmail.com
Moscow

Aleksandr Mikhaylovich Sokolov

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: aleksandr.sokolov@phystech.edu
Moscow

References

  1. 1. AKAN M. et al. A broader view of designing the liver allocationsystem // Oper. Res. – 2012. – Vol. 60, No. 4. – P. 757–770.
  2. 2. AWAN I., YOUNAS M., NAVEED W. Modelling QoS in IoTapplications // Proc. 2014 Int. Conf. Network-Based Inf. Syst.NBiS-2014. – 2014. – P. 99–105.
  3. 3. BOCHAROV P.P., D’APICE C., PECHINKIN A.V. QueueingTheory. – Berlin, Boston: De Gruyter, 2003.
  4. 4. DUDIN A.N., KLIMENOK V.I., VISHNEVSKY V.M. Thetheory of queuing systems with correlated flows. // SpringerPublishing Company, Inc., 2019. – Iss. 1. – P. 1–410.
  5. 5. DUDIN S. et al. Improvement of the fairness of non-preemptivepriorities in the transmission of heterogeneous traffic //Mathematics. – 2020. – Vol. 8, No. 6.
  6. 6. DUDINA O., KIM C., DUDIN S. Retrial queuing systemwith Markovian arrival flow and phase-type service timedistribution // Comput. Ind. Eng. – 2013. – Vol. 66, No. 2. –P. 360–373.
  7. 7. EMARA M., ELSAWY H., BAUCH G. PrioritizedMultistream Traffic in Uplink IoT Networks: SpatiallyInteracting Vacation Queues // IEEE Internet of ThingsJournal. – 2021. – Vol. 8(3). – P. 1477–1491. – DOI:https://doi.org/10.1109/JIOT.2020.3012515.
  8. 8. GRAHAM A. Kronecker Products and Matrix Calculus withApplications. – Courier Dover Publications, 2018.
  9. 9. HE Q.M., XIE J., ZHAO X. Priority queue with customerupgrades // Nav. Res. Logist. – 2012. – Vol. 59, No. 5. –P. 362–375.
  10. 10. HORVATH G. Efficient analysis of the queue length moments ofthe MMAP/MAP/1 preemptive priority queue // Perform. Eval. –2012. – Vol. 69, No. 12. – P. 684–700.
  11. 11. HEYMAN D.P., LUCANTONI D. Modeling Multiple IP TrafficStreams with Rate Limits // IEEE/ACM Trans. Netw. – 2003. –Vol. 11, No. 6. – P. 948–958.
  12. 12. JOHNSON M.A., TAAFFE M.R. Matching moments to phasedistributions: Mixtures of erlang distributions of commonorder // Commun. Stat. Stoch. Model. – 1989. – Vol. 5, No. 4. –P. 711–743.
  13. 13. KLIMENOK V. et al. Queuing system with two types ofcustomers and dynamic change of a priority // Mathematics. –2020. – Vol. 8, No. 5.
  14. 14. KLIMENOK V., DUDIN A., VISHNEVSKY V. Prioritymulti-server queueing system with heterogeneous customers //Mathematics. – 2020. – Vol. 8, No. 9.
  15. 15. KLIMENOK V. et al. Lack of invariant property of the erlangloss model in case of MAP input // Queueing Syst. – 2005. –Vol. 49, No. 2. – P. 187–213.
  16. 16. LUCANTONI D.M. New results on the single server queuewith a batch markovian arrival process // Commun. Stat. Stoch.Model. – 1991. – Vol. 7, No. 1. – P. 1–46.
  17. 17. NEUTS M.F. Matrix-Geometric Solutions to StochasticModels // DGOR / Eds: H. Steckhan et al. – Berlin, Heidelberg:Springer Berlin Heidelberg, 1984. – P. 425.
  18. 18. LUCANTONI D.M. Algorithms for the Multi-Server Queuewith Phase Type Service // Commun. Stat. Stoch. Model. –1985. – Vol. 1, No. 3. – P. 393–417.
  19. 19. MCWHERTER D.T. et al. Priority mechanisms for OLTP andtransactional Web applications // Proc. Int. Conf. Data Eng. –2004. – Vol. 20. – P. 535–546.
  20. 20. MURALIDHARAN S., ROY A., SAXENA N. MDP-IoT: MDPbased interest forwarding for heterogeneous traffic in IoT-NDNenvironment // Futur. Gener. Comput. Syst. – 2018. – Vol. 79. –P. 892–908.
  21. 21. RAMASWAMI V. Independent Markov Processes in Parallel //Commun. Stat. Stoch. Model. – 1985. – Vol. 1, No. 3. –P. 419–432.
  22. 22. TACHIBANA T., FURUICHI T., MINENO H. Implementingand evaluating priority control mechanism for heterogeneousremote monitoring IOT system // ACM Int. Conf. ProceedingSer. – 2016. – Vol. 28 – November. – P. 239–244.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 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».