Vorlesung Performance Engineering SS13
| Semester: | Sommersemester 2013 |
| LP (ECTS): | 3 |
| SWS: | 2 |
| Studiengang: | Master Informatics, Diplom Informatics, Master Information Engineering, Diplom Information Engineering |
| Dozent: | Dr.-Ing. Samuel Kounev |
- Ort und Zeit der Lehrveranstaltung
| Mittwochs, 11:30 - 13:00 Uhr | |
| HS -101 (Gebäude 50.34 UG) |
- ILIAS-Bereich
- Seite im Vorlesungsverzeichnis
Themen der Vorlesung
An moderne Softwaresysteme für Unternehmenseinsatz, die auf Technologien wie Java EE oder .NET basieren, werden hohe und immer weiter steigende Anforderungen in Bezug auf Performance und Skalierbarkeit gestellt. Es gibt dazu zahlreiche Studien: Sie zeigen, dass das Nichterfüllen von Performance-Anforderungen zu erheblichen finanziellen Verlusten und Kundenabwanderung führen können. Das Ziel der Vorlesung besteht darin, eine Einführung in die wichtigsten Methoden und Techniken für Performance Engineering im Bereich der Unternehmensanwendungen zu bieten.
Themen:
- Einführung in Performance-Engineering von betrieblichen Softwaresystemen
- Performance-Messtechniken
- Benchmarking von betrieblichen Softwaresystemen
- Modellierung zur Performanz-Vorhersage
- Fallstudien
Vorlesungsbeschreibung
An moderne Softwaresysteme für Unternehmenseinsatz, die auf Technologien wie Java EE oder .NET basieren, werden hohe und immer weiter steigende Anforderungen in Bezug auf Performance und Skalierbarkeit gestellt. Es gibt dazu zahlreiche Studien, insbesondere in den Bereichen wie eBusiness, Telekommunikation, Gesundheitswesen und Verkehr: sie zeigen, dass das Nichterfüllen von Performance-Anforderungen zu erheblichen finanziellen Verlusten, Kundenabwanderung, Ansehensverlust und sogar zu menschlichen Opfern führen können. Um die Fallgruben zu vermeiden, die zu inadequater Dienstgüte führen, ist es wichtig, die erwartete Performance abzuschätzen, und die Skalierungsvermögen von Systemen zu analysieren – und zwar in jeder Phase des Lebenszykluses der Software-Systeme. Die Vorgehensweisen, um dies zu bewerkstelligen, sind teil einer Informatik-Disziplin, die sich „Performance Engineering“ nennt. Diese Disziplin setzt sich zum Ziel, die Performance abzuschätzen, die ein System erbringen kann, und erarbeitet Empfehlungen, um ein möglichst optimales Performance-Niveau zu erreichen.
Das Ziel der Vorlesung besteht darin, eine Einführung in die wichtigsten Methoden und Techniken für Performance Engineering im Bereich der Unternehmensanwendungen zu bieten. Die Studenten werden zunächst mit modernen Techniken der Performance-Messungen vertraut gemacht, wie z.B. Plattform-Benchmarking, Profiling von Anwendungen und Lasttests von Systemen. Die verschiedenen Typen der Arbeitslast-Modelle werden diskutiert, wie sie in Studien für Performance-Evaluation verwendet werden. Eine Übersicht aktueller Benchmarks für Geschäftsanwendungen wird ebenso präsentiert. Aufbauend darauf werden aktuelle Methoden für Performance-Modellierung und Performance-Vorhersage vorgestellt, sodass die Studenten die wichtigsten Typen von Performance-Modellen aus der Praxis kennen, mitsamt ihrer Vor- und Nachteile. Schliesslich wird ein Überblick über aktuelle entwurfsorientierte Meta-Modelle im Bereich Performance geboten. Über die gesamte Vorlesung hinweg werden Fallstudien von realen Systemen verwendet, um die diskutierten Konzepte zu veranschaulichen.
Vorlesungsunterlagen
Die nachfolgend verlinkte Materialien werden auf 
http://sdqweb.ipd.kit.edu/lehre/SS13-PE für Sie bereit gestellt. Der Zugang ist passwortgeschützt; Benutzername: stud. Das Passwort wird Ihnen in der Vorlesung mitgeteilt.
| Nr. | Thema | Folien
|
|---|---|---|
| 1. | Einführung und Begriffsdefinitionen. | 1-auf-1 2-auf-1 6-auf-1 |
| 2. | QoS-Eigenschaften; Lebenszyklus eines Enterprise-Systems. | 1-auf-1 2-auf-1 6-auf-1 |
| 3. | Performance-Metriken. Modellierung der Messfehler, Konfidenzintervale für Mittelwerte und Proportionen. | 1-auf-1 2-auf-1 6-auf-1 |
| 4. | Vergleichen von Alternativen basierend auf Messdaten. | 1-auf-1 2-auf-1 6-auf-1 |
| 5. | Mehrfaktorielle Varianzanalyse. | 1-auf-1 2-auf-1 6-auf-1 |
| 6. | Experimentelle Performance-Analyse mit R. | 1-auf-1 2-auf-1 6-auf-1 |
| 7. | Benchmarking. | 1-auf-1 2-auf-1 6-auf-1 |
| 8. | From Systems to Descriptive Models. | 1-auf-1 2-auf-1 6-auf-1 |
| 9. | Operational Analysis. | 1-auf-1 2-auf-1 6-auf-1 |
| 10. | Bounds Analysis (Schranken-Analyse). | 1-auf-1 2-auf-1 6-auf-1 |
| 11. | Modellierung mit Warteschlangen. | 1-auf-1 2-auf-1 6-auf-1 |
| 12. | Warteschlangennetze. | 1-auf-1 2-auf-1 6-auf-1 |
| 13. | Fallstudien: Modellierung mit Warteschlangennetzen. | 1-auf-1 2-auf-1 6-auf-1 |
| 14. | Modellierungsmethodik. | 1-auf-1 2-auf-1 6-auf-1 |
| 15. | Ressourcen-Demand Schätzung bei Netzwerken und Festplatten. | 1-auf-1 2-auf-1 6-auf-1 |
| 16. | Petri-Netze - Einführung und Anwendungsbeispiele. | 1-auf-1 2-auf-1 6-auf-1 |
| 17. | Fallstudien. |
- Lesegruppe
- Praktikum Software Quality Engineering mit Eclipse SS13
- Praktikum Software-Qualität auf Cloud-Großrechner IBM z10 SS13
- Projektgruppe Modellgetriebene Software-Entwicklung - Teil 1 SS13
- Proseminar Inside Eclipse SS13
- Seminar Methoden des Requirements Engineering SS13
- Vorlesung Komponentenbasierte Software-Architektur SS13
- Vorlesung Modellgetriebene Software-Entwicklung SS13
- Vorlesung Performance Engineering SS13