SOFTWARE PERFORMANCE AND SCALABILITY

Lo studente acquisirà conoscenze avanzate su metodi matematici e computazionali per l’ottimizzazione, le conoscenze fondamentali per progettare software e sistemi per la gestione e l’elaborazione di grandi moli di dati digitali.
Lo studente conoscerà gli aspetti fondamentali da considerare nella progettazione di software con requisiti di prestazioni e scalabilità.

Alla fine del corso lo studente sarà in grado di:
- riconoscere i fondamentali performance patterns di un sistema: colli di bottiglia, collasso per congestione, collasso latente per congestione, effetti collaterali della competizione
- Programmare un banchmark professionale ed eseguire degli esperimenti per determinare gli indici di prestazione
- Interpretare correttamente i risultati di un benchmark
- Modellare un sistema software mediante un sistema a coda o a reti di code
- Individuare colli di bottiglia e bounds per gli indici di performance in sistemi che consistono di più componenti modellati mediante reti di code
- Calcolare gli indici di prestazione medi per sistemi complessi modellati tramite reti di code

Statistica e calcolo delle probabilità di base
- variabili casuali continue e discrete
- processi di Markov

Programmazione server side in un linguaggio a scelta

Uso di database relazionali

Introduzione alla performance evaluation
- Performance patterns
- Indici di prestazione
- Metodologie per la valutazione delle prestazioni

Introduzione alle architetture hardware/software
- classificazione del parallelismo nei processori (hyper threading, multi core, multi processor) ed impatto sulle performance del software
- sistemi di dischi RAID e loro impatto sulle performance del software
- reti ed impatto sulle performance del software
- introduzione alle architetture software

Benchmarking
- Progettazione di un esperimento di benchmarking
- Benchmarking in open loop e closed loop
- Intervalli di confidenza

Single queueing systems
- Notazione Kendall
- Legge di Little
- Code: M/M/1, M/M/m, M/M/Infinity. Formule di Erlang
- Code M/G/1

Reti di code
- Analisi operazionale
- Reti di code di Jackson
- Reti di code di Gordon Newell: algoritmi di convoluzione e di Mean Value Analysis
- Reti di code BCMP
- Utilizzo di Java Modelling Tool (JMT) per lo studio di reti di code

Introduzione al profiling del software

Case study: performance di applicazioni basate su bitcoin/blockchain

Henry H. Liu: Software performance and scalability. A quantitative approach. Wiley. 2009
Mor Harchol-Balter: Performance Modeling and Design of Computer Systems: Queueing Theory in Action. Cambridge press 2021

L’esame può essere sostenuto in due modi:
1) Una prova scritta e una prova orale. La prova scritta consiste in domande aperte sugli argomenti del corso ed in esercizi. La prova orale consisterà principalmente in una discussione della prova scritta.
2) Un progetto di laboratorio e una prova orale. La prova orale prevede la discussione della parte di laboratorio e in domande sul programma del corso.

Nel caso 1) la valutazione dell'esame terrà conto della capacità di svolgere e discutere i casi di studio proposti nella prova scritta (70%) e della capacità di esporre i concetti fondamentali della disciplina (30%)
Nel caso 2) la valutazione dell'esame terrà conto della qualità del progetto (30%), della qualità della relazione che lo descrive (20%), della capacità di esporre i concetti fondamentali della disciplina (50%)

scritto e orale

Laboratorio e lezioni frontale