(Bachelor/Praktikum/Master) Analyse von Warteschlangenmodellen für Container Deployments

Motivation

Die Antwortzeit von Software System vorhersagen zu können ermöglicht es frühzeitig die Performance des Systems zu optimieren. Mithilfe von Warteschlangenmodellen lässt sich die Performance (Antwortzeit, Auslastung, …) von nativen Deployments und von virtuellen Maschinen vorhersagen. Container sind ähnlich wie virtuelle Maschinen CPU limitiert, allerdings erfolgt im Gegensatz zu virtuellen Maschinen typischerweise kein Pinning auf spezifische Kerne. Im Laufe dieser Arbeit sollen Performance Messungen für Container Deployments durchgeführt werden und anschließend die Anwendbarkeit von traditionellen Warteschlangenmodellen, Layered Queueing Modellen und Queueing Petri Netzwerken evaluiert werden.

Ziele

• Performance Analyse von CPU-limitierten Containern
• Literaturrecherche von bestehenden Modellierungsansätzen
• Erstellung und Evaluation von traditionellen Warteschlangenmodellen, Layered Queueing Modellen und Queueing Petri Netzwerken

Wir bieten

• Arbeit mit Containern (Docker + Kubernetes)
• Einführung in die Simulation von Softwaresystemen
• Durchführung von Performance Messungen innerhalb unseres Clusters

Dauer

3-6 Monate

Kontakt

Simon Eismann, M.Sc.
simon.eismann@uni-wuerzburg.de

https://go.uniwue.de/eismann


Jóakim von Kistowski, M.Sc.
joakim.kistowski@uni-wuerzburg.de 

https://go.uniwue.de/kistowski