7.6.まとめ：Quantitative System Performance
7.6.まとめ
この章で我々は複数クラス分離可能待ち行列ネットワークに注目してきた。分離可能ネットワークはコンピュータ・システムの適度に正確なモデルであり効率的に解くことが出来るので、我々はそれに興味を持っている。より一般的なモデルは極端に大量の時間とスペースを要求する。少数の客クラスを持つ分離可能モデルの解は、適度なマシン・リソースで得られる。
複数クラス・モデルの単一クラス・モデルに比べての利点は主要な欠点でもある。区別出来る作業負荷要素を特定することにより、おのおのについての出力性能尺度を別々に与えることが出来る。同時に、入力パラメータの値は各々のクラスについて要求される。これは、測定ツールはしばしばクラス毎のリソース消費について充分な情報を提供しないので、通常単一クラス・モデルのための労力よりもかなり余分な労力を要求する。
分離可能モデルを構築するために若干の制約する仮定が必要であるが、これらの制約にもかかわらず分離可能モデルは複雑なコンピュータ・システムの振舞を正確に予測する。コンピュータ・システムの性能にとって重要な側面を直接表現出来ない場合、単純分離可能モデルの変形を用いなければならない。これらの変形はパートIIIの主題である。
「7.7.参考文献」に続きます。
