8.3.パラメータの獲得：Quantitative System Performance

「8.2.フロー等価サービスセンターの作成」の続きです。（目次はこちら）

8.3.パラメータの獲得

　ＦＥＳＣの仕様を指定するのに必要なパラメータは可能なキュー個体数の関数としての個々のクラスについての負荷依存処理レートである。前述のように、レベルモデルについてのレートは通常、対応するレベルモデルの解から得られる。しかし、レベルモデルを評価することが出来る多くのさまざまな方法が存在する。

• 測定：若干の場合、総体にしたサブシステムを観察することが、そして存在する客の数の関数としてのそのスループットを得ることが可能であるだろう。例えば、チャネル／ストリングのスループットのペアを、そのストリングへの未処理の要求の数の関数として測定することが出来るであろう。次にこれらの測定されたスループットはＦＥＳＣの処理レートを設定するのに直接用いられるだろう。

• 待ち行列ネットワーク・モデル：レベルＦＥＳＣは負荷独立サービスセンター（そしてたぶん若干のＦＥＳＣはより下のレベルのモデルの解によって処理レートが設定されている）からなる待ち行列ネットワークとしてレベルで表現可能であろう。このレベルモデルは解析的に評価可能であり、その解から予測されるスループットはレベルＦＥＳＣの処理レートを設定するのに用いることが出来る。

• シミュレーション：もし総体の若干の側面が解析的に評価するのを困難にしているならば、要求される負荷依存スループットを得るために総体のシミュレーションを実行することが出来る。

• 特殊目的解析手法：複雑なＩ／Ｏサブシステムのような特定のサブシステムに特有のモデルを開発し解析的に解くことが出来る。これらのモデルの出力は負荷依存スループットであり、次にそれは次に高いレベルで必要なＦＥＳＣを定義するために使用されるであろう。

ほとんどの場合我々は一般に待ち行列ネットワーク・モデルを使用することを推奨するのと同じ理由で、ＦＥＳＣのパラメータを決めるために待ち行列ネットワーク・モデルを使用することを推奨する。つまり、妥当な精度と使いやすさの組合せである。さらに、この方法はＦＥＳＣをパラメータ化するのに必要な個全てのレートを低レベル・モデルの唯一の解で作成するという圧倒的な利点を持っている。（厳密ＭＶＡ解法アルゴリズムは個体数での解を得ることの副産物としてからまでの全ての個体数についての解を生成することを思い出そう。）
　レベルＦＥＳＣのパラメータを得たならば、今や我々はレベルモデルを評価しなければならない。このモデルは単にレベルＦＥＳＣを定義する低レベル・モデルの１つであるので、この解析を遂行するために前のテクニックのどれでも使用出来ることは明白である。しかし、上にあらましを述べた理由により、２番目の方法（待ち行列ネットワーク・モデル）を用いるのが一般的である。次のセクションではこのテクニックを適用する過程をより詳細に考察する。