11.3.優先度スケジューリング規律（２）：Quantitative System Performance
「11.3.優先度スケジューリング規律（１）」の続きです。（目次はこちら）
アルゴリズム１１．１はシャドウＣＰＵ技法をより精密に記述している。さまざまなクラスのＣＰＵ稼動率は事前に知られていないので、繰返しを使用することが必要である。最初に、個々のクラスのスループットはゼロであると見積もる。これは個々のクラスのＣＰＵ稼動率がゼロであると見積もることに対応している。モデルが評価され、個々のクラスのスループットの、よってＣＰＵ稼動率の、改善された見積りがもたらされる。新しいモデル入力はこれらの改善された見積りに基づいて計算される。繰返しは個々のクラスのスループットの連続する見積りが充分近くなるまで続ける。アルゴリズム１１．１の、複数センターが優先度スケジュールである場合への拡張は簡単である。
- １．
- ２．
- ３．
- 全体としてのシステムについての、そしてＣＰＵ以外の個々のセンターについての最終性能尺度は、最後の繰返しから直接得られる。ＣＰＵでの個々のクラスの滞在時間
と、個々のクラスの待ち行列長
は直接得られる。しかし、個々のクラスの稼動率は
として得られる。（
個のシャドウＣＰＵについて報告される稼動率は、サービス要求時間を水増しした仕方のために、意味がない。）
アルゴリズム１１．１ ＣＰＵでの優先度スケジューリング
表１１．１は特定の例へアルゴリズム１１．１を適用した結果を示す。我々は４台のディスクと１台の優先度スケジュールＣＰＵを持つシステムを考察する。２つのクラスが存在する。クラス
は端末タイプであるが、バッチ・タイプであるクラス
より高い優先度を持つ。
- モデル入力
変動、
、
- （全ての時間の単位は秒）
- クラスＡ応答時間
- （全ての時間の単位は秒）
- 表１１．１ 優先度スケジューリング
アルゴリズム１１．１の価値を評価するために我々はその結果が、優先度スケジューリングを無視して（つまり、プロセッサ・シェアリングを用いると仮定して）得られた結果より顕著によいかどうかを知りたい。あいにく我々は、我々の例の正確な性能尺度を決定出来ない。それがたった５つのセンターと２つのクラスしか持たなくても、（セクション８．５．１で記述した）大域バランス技法を用いて解析するにはそれは大きすぎる。正確な性能尺度の見積もりを得るために我々はシミュレーションを用いてきた。セクション８．５．２に示すように、コンピュータ・システム解析についてシミュレーションは待ち行列ネットワーク・モデル化よりもそれを魅力あるものに出来ないような２つの重要な欠点がある。第１に、シミュレーションの確率的な性格はその結果の精度をシミュレーション期間に依存させることになる。（ここと、セクション１１．５と１１．６で用いる期間について、得られた見積りの誤差は５％から１０％の間でなければならない。） 第２に、シミュレーションの計算コストはそれを常時用いるには大きすぎる。
表において我々は５つの異なるクラス
ＭＶＡとアルゴリズム１１．１の結果を比較すると、優先度スケジューリングを無視するよりもアルゴリズム１１．１の結果を用いることのメリットが明らかになる。アルゴリズム１１．１とシミュレーションの結果を比較すると、考察中の特定の例についてのアルゴリズム１１．１の精度が明らかになる。アルゴリズム１１．１は常に、シミュレーションの結果とのこのような近い一致を示すわけではないであろう。しかし幸いに、アルゴリズムが信頼出来ない場合は簡単に特定出来る。大部分のシステムでは、優先度スケジューリングはＣＰＵサービスの短いバーストを要求する客がＣＰＵサービスの長いバーストを要求する客によって過度に遅れさせられないことを確認するために用いられる。（ＦＣＦＳスケジューリングに比べてプロセッサ・シェアリングはこの方向における第一歩であるが、この優先度スケジューリングはさらに一歩先であることに注意しよう。） このセクションで提示した技法はこの状況でうまくいくように設計されている。それは高優先度の客による中断を反映するために低優先度のサービス要求時間の引き伸ばしに基づいている。この引き伸ばしは高優先度の客のサービス・バーストが、低優先度の客のバーストに比較して非常に短く、かつ非常に頻繁な時に適切である。しかし、低優先度のサービス・バースト長が高優先度のサービス・バーストよりも充分に長くない時にはいつも、このセクションで提案したアルゴリズムは慎重に使用しなければならない。
「11.4.優先度スケジューリングのバリエーション」に続きます。
