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Performance Evaluation of Transition-based Systems with Applications to Communication Networks

Kar, Sounak (2022)
Performance Evaluation of Transition-based Systems with Applications to Communication Networks.
Technische Universität Darmstadt
doi: 10.26083/tuprints-00020961
Dissertation, Erstveröffentlichung, Verlagsversion

Kurzbeschreibung (Abstract)

Since the beginning of the twenty-first century, communication systems have witnessed a revolution in terms of their hardware capabilities. This transformation has enabled modern networks to stand up to the diversity and the scale of the requirements of the applications that they support. Compared to their predecessors that primarily consisted of a handful of homogeneous devices communicating via a single communication technology, today's networks connect myriads of systems that are intrinsically different in their functioning and purpose. In addition, many of these devices communicate via different technologies or a combination of them at a time. All these developments, coupled with the geographical disparity of the physical infrastructure, give rise to network environments that are inherently dynamic and unpredictable. To cope with heterogeneous environments and the growing demands, network units have taken a leap from the paradigm of static functioning to that of adaptivity. In this thesis, we refer to adaptive network units as transition-based systems (TBSs) and the act of adapting is termed as transition. We note that TBSs not only reside in diverse environment conditions, their need to adapt also arises following different phenomena. Such phenomena are referred to as triggers and they can occur at different time scales. We additionally observe that the nature of a transition is dictated by the specified performance objective of the relevant TBS and we seek to build an analytical framework that helps us derive a policy for performance optimization. As the state of the art lacks a unified approach to modelling the diverse functioning of the TBSs and their varied performance objectives, we first propose a general framework based on the theory of Markov Decision Processes. This framework facilitates optimal policy derivation in TBSs in a principled manner. In addition, we note the importance of bespoke analyses in specific classes of TBSs where the general formulation leads to a high-dimensional optimization problem. Specifically, we consider performance optimization in open systems employing parallelism and closed systems exploiting the benefits of service batching. In these examples, we resort to approximation techniques such as a mean-field limit for the state evolution whenever the underlying TBS deals with a large number of entities. Our formulation enables calculation of optimal policies and provides tangible alternatives to existing frameworks for Quality of Service evaluation. Compared to the state of the art, the derived policies facilitate transitions in Communication Systems that yield superior performance as shown through extensive evaluations in this thesis.

Typ des Eintrags: Dissertation
Erschienen: 2022
Autor(en): Kar, Sounak
Art des Eintrags: Erstveröffentlichung
Titel: Performance Evaluation of Transition-based Systems with Applications to Communication Networks
Sprache: Englisch
Referenten: Steinmetz, Prof. Dr. Ralf ; Rizk, Prof. Dr. Amr
Publikationsjahr: 2022
Ort: Darmstadt
Kollation: xix, 119 Seiten
Datum der mündlichen Prüfung: 5 Oktober 2021
DOI: 10.26083/tuprints-00020961
URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/20961
Kurzbeschreibung (Abstract):

Since the beginning of the twenty-first century, communication systems have witnessed a revolution in terms of their hardware capabilities. This transformation has enabled modern networks to stand up to the diversity and the scale of the requirements of the applications that they support. Compared to their predecessors that primarily consisted of a handful of homogeneous devices communicating via a single communication technology, today's networks connect myriads of systems that are intrinsically different in their functioning and purpose. In addition, many of these devices communicate via different technologies or a combination of them at a time. All these developments, coupled with the geographical disparity of the physical infrastructure, give rise to network environments that are inherently dynamic and unpredictable. To cope with heterogeneous environments and the growing demands, network units have taken a leap from the paradigm of static functioning to that of adaptivity. In this thesis, we refer to adaptive network units as transition-based systems (TBSs) and the act of adapting is termed as transition. We note that TBSs not only reside in diverse environment conditions, their need to adapt also arises following different phenomena. Such phenomena are referred to as triggers and they can occur at different time scales. We additionally observe that the nature of a transition is dictated by the specified performance objective of the relevant TBS and we seek to build an analytical framework that helps us derive a policy for performance optimization. As the state of the art lacks a unified approach to modelling the diverse functioning of the TBSs and their varied performance objectives, we first propose a general framework based on the theory of Markov Decision Processes. This framework facilitates optimal policy derivation in TBSs in a principled manner. In addition, we note the importance of bespoke analyses in specific classes of TBSs where the general formulation leads to a high-dimensional optimization problem. Specifically, we consider performance optimization in open systems employing parallelism and closed systems exploiting the benefits of service batching. In these examples, we resort to approximation techniques such as a mean-field limit for the state evolution whenever the underlying TBS deals with a large number of entities. Our formulation enables calculation of optimal policies and provides tangible alternatives to existing frameworks for Quality of Service evaluation. Compared to the state of the art, the derived policies facilitate transitions in Communication Systems that yield superior performance as shown through extensive evaluations in this thesis.

Alternatives oder übersetztes Abstract:
Alternatives AbstractSprache

Seit Beginn des einundzwanzigsten Jahrhunderts haben Kommunikationssysteme einen fundamentalen Wandel erlebt. Dieser Wandel hat moderne Kommunikationsnetze in die Lage versetzt, eine sehr große Vielfalt und einen großen Umfang der Anforderungen der Anwendungen zu unterstützen. Im Vergleich zu herkömmlichen Kommunikationssystemen, die über eine einzige Kommunikationstechnologie kommunizierten, verbinden heutige Netzwerke eine sehr hohe Anzahl an Systemen, die mit der Fähigkeit ausgestattet sind, gleichzeitig über verschiedene Technologien zu kommunizieren. All diese Entwicklungen, gepaart mit der geografischen Disparität der physischen Infrastruktur, führen zu Netzumgebungen, die von Natur aus dynamisch und unvorhersehbar sind. Um mit solchen Herausforderungen und gleichzeitig mit den wachsenden Anforderungen fertig zu werden, haben Netzkomponenten einen Paradigmenwechsel von der statischen Funktionsweise zu dem der Adaptivität, bzw. der transitionsbasierten Systeme, gemacht. In dieser Arbeit bezeichnen wir adaptive Netzkomponenten als transitionsbasierte Systeme (TBS), und der Akt der Anpassung wird als Transition bezeichnet. Wir stellen fest, dass sich TBS nicht nur in unterschiedlichen Umgebungsbedingungen befinden, sondern dass ihr Anpassungsbedarf auch nach verschiedenen Ereignissen entsteht. Solche Ereignissen werden als Auslöser (Trigger) bezeichnet und sie können auf unterschiedlichen Zeitskalen auftreten. Weiterhin wird die Art einer Transition durch das spezifizierte Leistungsziel des betreffenden TBS diktiert. In dieser Arbeit wird ein analytischer Rahmen geschaffen um Strategien zur Leistungsoptimierung unter Adaptivitätsaspekten in TBS abgeleitet.

Da dem Stand der Technik ein einheitlicher Ansatz zur Modellierung der unterschiedlichen Funktionsweisen der TBS und ihrer verschiedenen Leistungsziele fehlt, schlagen wir zunächst einen allgemeinen analytischen Rahmen vor, der auf der Theorie der Markov-Entscheidungsprozesse basiert. Dies erleichtert die fundierte Ableitung optimaler Strategien in TBS. Darüber hinaus zeigen wir die Bedeutung von systemspezifischen Analysen in bestimmten Klassen von TBS, bei denen die obige Formulierung zu einem hochdimensionalen Optimierungsproblem führt. Konkret betrachten wir die Leistungsoptimierung in sowohl offenen Systemen, die Parallelität nutzen, als auch in geschlossenen Systemen, die Batching-Mechanismen verwenden. In diesen Systembeispielen greifen wir auf Approximationstechniken zurück, wie z. B. eine Mean-Field-Analyse, wenn das zugrundeliegende TBS aus einer großen Anzahl von Komponenten besteht. Unsere Analyse führt zu einer kompakten Bewertung von Dienstgütemetriken für adaptive Kommunikationssysteme in geschlossener Form und darüber hinaus zur Berechnung optimaler Transitionsstrategien für offene und geschlossene transitionsbasierte Kommunikationssysteme.

Deutsch
Status: Verlagsversion
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-209618
Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Datentechnik
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Datentechnik > Multimedia Kommunikation
TU-Projekte: DFG|SFB1053|SFB1053 TPZ Steinmet
Hinterlegungsdatum: 21 Mär 2022 13:11
Letzte Änderung: 22 Mär 2022 08:13
PPN:
Referenten: Steinmetz, Prof. Dr. Ralf ; Rizk, Prof. Dr. Amr
Datum der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung: 5 Oktober 2021
Export:
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