11.5.クラス依存平均サービス時間を持つＦＣＦＳスケジューリング：Quantitative System Performance

「11.4.2.目標指向スケジューリング」の続きです。（目次はこちら）

11.5.クラス依存平均サービス時間を持つＦＣＦＳスケジューリング

　もしＦＣＦＳセンターにおいて異なるクラスがかなり異なる、１訪問あたりの平均サービス時間（）を持つのであれば、第７章からの我々の標準の評価技法は受入れ可能な精度を提供出来ないだろう。この状況はこれらの技法の滞在時間方程式のもうひとつの修正によって極めて容易に処理される。滞在時間方程式の元々の形は、

• 

である。全てのクラスがＦＣＦＳセンターでの同じ１訪問あたりのサービス時間を（分離可能ネットワークでは）持たなければならないので、我々はこの方程式を以下の短縮形とみなすことが出来る。

• 

　互いに等しくないを上の方程式に単純に代入すると、異なるクラスが異なる１訪問あたり平均サービス時間を持つＦＣＦＳセンターについての直感的に魅力的な方程式の技法が提供される。つまりある到着したクラス 客の前に見つかる個々のクラス客はクラスのサービス時間で掛け算される。標準ＭＶＡアルゴリズムの１つの方程式へのこの小さな変更を用いて、平均サービス時間がクラスによって異なるようなＦＣＦＳセンターを含むモデルについてのかなり精度の高い解が得られる。
　表１１．２に一例を示す。我々は４台のディスクとＦＣＦＳでスケジュールされた１台の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Ａは端末タイプであり、クラスＢはバッチ・タイプである。表にはＣＰＵでの１訪問あたりのクラスＡサービス時間の５つの異なる値について、クラスＡユーザが経験する応答時間を示している。３つの異なる仕方で我々は結果を得る。すなわち、クラス依存平均サービス時間を無視し、平均値解析を直接適用することによって（表内の「ＭＶＡ」）、とこのセクションで提案したアルゴリズムを用いることによって（表内の「セクション11.5」）、とシステムをシミュレートすることによって（表内の「シミュレーション」）である。

• モデル入力
  • 、、、
  • 
    • （時間の単位は全て秒）
• クラスＡ応答時間
  • 
    • （時間の単位は全て秒）
• 表１１．２　クラス依存平均サービス時間を持つＦＣＦＳ

　結果は、クラス依存平均サービス時間の効果は明白であり得ることと、ここで提案したアルゴリズムは考察した例についてよい結果をもたらすこと、を示している。

「11.6.高変動のサービス時間を持つＦＣＦＳスケジューリング（１）」に続きます。