Biological inspired algorithm for Storage Area Networks (ACOSAN)

The routing algorithms like Storage Area Networks (SAN) algorithms are actually deterministic algorithms, but they may become heuristics or probabilistic just because of applying biological inspired algorithms like Ant Colony Optimization (ACO) of Dorigo. A variant suggested by Navarro and Sinclair in the University of Essex in UK, it is called MACO and it may open new paths for adapting routing algorithms to changes in the environment of any network. A new algorithm is anticipated in this paper to be applied in routing algorithms for SAN Fibre Channel switches, it is called ACOSAN.IFIP International Conference on Artificial Intelligence in Theory and Practice - Integration of AI with other TechnologiesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Biological inspired algorithm for Storage Area Networks (ACOSAN)

The routing algorithms like Storage Area Networks (SAN) algorithms are actually deterministic algorithms, but they may become heuristics or probabilistic just because of applying biological inspired algorithms like Ant Colony Optimization (ACO) of Dorigo. A variant suggested by Navarro and Sinclair in the University of Essex in UK, it is called MACO and it may open new paths for adapting routing algorithms to changes in the environment of any network. A new algorithm is anticipated in this paper to be applied in routing algorithms for SAN Fibre Channel switches, it is called ACOSAN.IFIP International Conference on Artificial Intelligence in Theory and Practice - Integration of AI with other TechnologiesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Messung und Modellierung von SAP R/3- und Storage-Systemen für die Kapazitätsplanung

Die betriebswirtschaftliche Standardsoftware SAP R/3 wird von vielen Firmen zur Verarbeitung ihrer Geschäftsprozesse eingesetzt. Hohe Antwortzeiten bei der Transaktionsverarbeitung in einem R/3-System und eine daraus folgende mangelnde Dienstgüte oder mangelnde Systemverfügbarkeit können weitreichende Folgen für die Firmen nach sich ziehen, so dass z. B. Produkte nicht rechtzeitig fertiggestellt werden können. Verursacht werden derartige Leistungsengpässe u. a. durch einen Anstieg der Benutzeranzahl, einen R/3-Release-Wechsel oder Lastzuwächse, die z. B. durch die Installation weiterer Business Components verursacht werden. Das Ziel muss somit sein, derartige Szenarien frühzeitig zu erkennen, um bereits im Voraus Leistungsengpässen durch z. B. die rechtzeitge Durchführung notwendiger System-Upgrades entgegenzuwirken. In dieser Arbeit wird ein Vorgehensmodell zur Kapazitätsplanung von SAP R/3-Systemen vorgestellt, das zum einen das Monitoring, die Messung und die Analyse von R/3-Performance-Daten umfasst und zum anderen die Performance-Prognose für mögliche Zukunftsszenarien auf Basis der zuvor gewonnenen Messdaten beinhaltet. Im Rahmen der Datenerfassung wird ein Konzept zur Workload-Charakterisierung einschließlich Dienstgütedefinition beschrieben. Die Performance-Prognose wird mit Hilfe von effizient lösbaren mathematisch-analytischen Modellen (Warteschlangennetzwerken) durchgeführt. Sowohl für die Analyse als auch für die Modellierung werden in dieser Arbeit Konzepte, Methoden und Werkzeuge detailliert beschrieben und anhand von verschiedenen Fallstudien demonstriert. Nahezu jede Transaktion in einem SAP-System muss auf die zentrale Datenbank zugreifen und somit in Abhängigkeit des Datenbank-Cache auf das zugehörige IO-System. Die Antwortzeit pro Transaktion steht daher neben der Prozessorleistung der Server auch in starker Abhängigkeit zur IO-Performance. Einen weiteren Schwerpunkt dieser Arbeit bildet somit die Performance-Analyse und -Prognose von IO-Systemen. Es werden Konzepte zur Lastbeschreibung der IO-Aktivität in Abhängigkeit zu der Last in einem SAP R/3-System sowie ein analytisches Festplattenmodell erarbeitet. Das Modell unterstützt die Festplatteneigenschaft Tagged Command Queueing sowie die Caching-Strategien für Lese- und Schreibzugriffe und berücksichtigt Einflussgrößen des Betriebssystems auf die IO-Verarbeitung. Es wird im Gegensatz zu bisherigen Arbeiten anhand von realen Messdaten validiert, d. h. es werden verschiedene Lastszenarien betrachtet, die mittels eines IO-Benchmarks generiert und mit Hilfe eines IO-Monitoring-Werkzeugs analysiert werden