ID:
8149
Durata (ore):
96
CFU:
12
Url:
ENGINEERING AND COMPUTER SCIENCE/PERCORSO COMUNE Anno: 1
Anno:
2023
Dati Generali
Periodo di attività
Ciclo Annuale (25/09/2023 - 17/05/2024)
Syllabus
Obiettivi Formativi
Il corso mira a far acquisire le competenze sui concetti di base relativi a:
- tecniche di analisi di un sistema esistente per valutarne il comportamento dal punto di vista delle prestazioni e della affidabilità;
- determinazione delle componenti di un sistema per ottimizzarne i parametri comportamentali di interesse;
- definizione di piani di test per la valutazione di metriche di comportamento di un sistema.
Far acquisire le capacità per poter analizzare i comportamenti di un generico sistema, con particolare riferimento ai sistemi informatici, facendo uso di tecniche di rappresentazione formale e di strumenti software specifici.
Fare acquisire la capacità di individuare le componenti salienti di un sistema e la loro rappresentazione, nonché di scegliere la metodologia più adatta all’analisi del sistema da esaminare.
Fare acquisire la capacità di redigere una relazione tecnica con l’uso del linguaggio più appropriato e correttamente strutturata rispetto alla presentazione del problema di analisi in esame.
Sviluppo un metodo di studio individuale adeguato a consentire l'approfondimento delle conoscenze e ad affrontare ulteriori tematiche del settore.
Prerequisiti
Conoscenze di base su: Teoria delle probabilità e processi stocastici, architetture hardware e software dei sistemi informatici, linguaggi di programmazione
Metodi didattici
Il corso, al fine di raggiungere gli obiettivi formativi previsti, si svolge prevalentemente attraverso lezioni frontali. Sono inoltre previste esercitazioni in laboratorio su valutazione delle prestazioni ed affidabilità di sistemi informatici e di telecomunicazione con uso di software tool di modellazione ed esercitazioni guidate svolte dagli studenti, con lo scopo di stimolare l’approccio ai problemi con autonomia e senso critico.
Tutte le attività sono svolte con supporto di slide delle lezioni rese disponibile dal docente tramite il sito di e-learnig dell’Università.
Tutte le attività sono svolte con supporto di slide delle lezioni rese disponibile dal docente tramite il sito di e-learnig dell’Università.
Verifica Apprendimento
La verifica dell’apprendimento in itinere è demandata alle frequenti esercitazioni svolte durante lo svolgimento delle lezioni. Periodicamente, viene richiesto l’applicazione delle metodologie presentate per risolvere un problema che viene posto alla classe e la cui soluzione è proposta dagli studenti e discussa con la classe sotto la guida del docente.
L’esame finale consiste nello sviluppo di un semplice progetto da svilupparsi secondo le metodologie presentate e sperimentate durante le verifiche periodiche svolte in classe, con una breve discussione degli aspetti teorici ad esso collegati, durante cui si dovrà adeguatamente supportare e giustificare le scelte di progetto fatte.
L’esame finale ha il duplice scopo di verificare il livello di conoscenza e di comprensione dei contenuti del corso e di valutare l'autonomia di giudizio, la capacità di apprendimento, l'abilità comunicativa e proprietà di linguaggio scientifico acquisite dallo studente. Il voto finale è espresso in trentesimi.
L’esame finale consiste nello sviluppo di un semplice progetto da svilupparsi secondo le metodologie presentate e sperimentate durante le verifiche periodiche svolte in classe, con una breve discussione degli aspetti teorici ad esso collegati, durante cui si dovrà adeguatamente supportare e giustificare le scelte di progetto fatte.
L’esame finale ha il duplice scopo di verificare il livello di conoscenza e di comprensione dei contenuti del corso e di valutare l'autonomia di giudizio, la capacità di apprendimento, l'abilità comunicativa e proprietà di linguaggio scientifico acquisite dallo studente. Il voto finale è espresso in trentesimi.
Testi
"Performance and Reliability Analysis of Computer Systems: An Example-Based Approach Using the SHARPE Software Package"; Robin A. Sahner, Kishor S. Trivedi and Antonio Puliafito; Kluwer Academic Publishers, 1996.
"Discrete-event system simulation"; Jerry Banks; Pearson Prentice Hall
"Discrete-event system simulation"; Jerry Banks; Pearson Prentice Hall
Contenuti
CONCETTI DI BASE SULLA VALUTAZIONE DELLE PRESTAZIONI: Nozioni di base sulla teoria della probabilità. Variabili casuali. Funzioni di distribuzione di probabilità. Operazioni con variabili casuali. La distribuzione esponenziale di variabile casuale.
SIMULAZIONE AD EVENTI DISCRETI: Struttura di un simulatore ad eventi discreti. Generatori di numeri casuali. Modelli di simulazione. Analisi dell'output per un singolo modello: misure delle prestazioni e loro stima. Stima dell'intervallo di confidenza. Analisi dell'output per terminare la simulazione. Analisi dell'output per la simulazione allo stato stazionario. Definizione del piano di test. Definizione e verifica della campagna di misure.
AFFIDABILITA’: Definizione, tasso di fallimento, curva di affidabilità a “vasca da bagno”. Distribuzione di Weibull. Diagramma a blocchi di affidabilità: sistemi in serie, sistemi in parallelo. Ridondanza: per componente, per sistema, standby, sistema N/K.
DISPONIBILITA’: Calcolo della disponibilità. Tempo medio di guasto (MTTF). Tempo medio di riparazione (MTTR). Disponibilità di sistemi in serie. Disponibilità del sistema parallelo.
MODELLAZIONE CON CATENE DI MARKOV: Catene di Markov tempo discrete e tempo continue. Esempi: processi di nascita-morte, disponibilità con diverse politiche di riparazione. - Processi di reward.
RETI DI PETRI: Definizione formale, processo di marcatura. Reti di Petri stocastiche. Reti petri stocastiche generalizzate. Tecniche di soluzione. Reti di ricompensa stocastiche. Valutazione delle prestazioni e dell'affidabilità con le reti di Petri.
LABORATORIO: utilizzo di strumenti software per la progettazione e l'analisi numerica di diagrammi a blocchi di affidabilità e reti di Petri stocastiche.
SIMULAZIONE AD EVENTI DISCRETI: Struttura di un simulatore ad eventi discreti. Generatori di numeri casuali. Modelli di simulazione. Analisi dell'output per un singolo modello: misure delle prestazioni e loro stima. Stima dell'intervallo di confidenza. Analisi dell'output per terminare la simulazione. Analisi dell'output per la simulazione allo stato stazionario. Definizione del piano di test. Definizione e verifica della campagna di misure.
AFFIDABILITA’: Definizione, tasso di fallimento, curva di affidabilità a “vasca da bagno”. Distribuzione di Weibull. Diagramma a blocchi di affidabilità: sistemi in serie, sistemi in parallelo. Ridondanza: per componente, per sistema, standby, sistema N/K.
DISPONIBILITA’: Calcolo della disponibilità. Tempo medio di guasto (MTTF). Tempo medio di riparazione (MTTR). Disponibilità di sistemi in serie. Disponibilità del sistema parallelo.
MODELLAZIONE CON CATENE DI MARKOV: Catene di Markov tempo discrete e tempo continue. Esempi: processi di nascita-morte, disponibilità con diverse politiche di riparazione. - Processi di reward.
RETI DI PETRI: Definizione formale, processo di marcatura. Reti di Petri stocastiche. Reti petri stocastiche generalizzate. Tecniche di soluzione. Reti di ricompensa stocastiche. Valutazione delle prestazioni e dell'affidabilità con le reti di Petri.
LABORATORIO: utilizzo di strumenti software per la progettazione e l'analisi numerica di diagrammi a blocchi di affidabilità e reti di Petri stocastiche.
Lingua Insegnamento
INGLESE
Corsi
Corsi
ENGINEERING AND COMPUTER SCIENCE
Laurea Magistrale
2 anni
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