Designing distributed systems to have predictable performance under high load is difficult because of resource exhaustion, non-linearity, and stochastic behaviour. Timeliness, i.e., delivering results within defined time bounds, is a central aspect of predictable performance. In this paper, we focus on timeliness using the DELTA-Q Systems Development paradigm (DELTA-QSD, developed by PNSol), which computes timeliness by modelling systems observationally using so-called outcome expressions. An outcome expression is a compositional definition of a system's observed behaviour in terms of its basic operations. Given the behaviour of the basic operations, DELTA-QSD efficiently computes the stochastic behaviour of the whole system including its timeliness. This paper formally proves useful algebraic properties of outcome expressions w.r.t. timeliness. We prove the different algebraic structures the set of outcome expressions form with the different DELTA-QSD operators and demonstrate why those operators do not form richer structures. We prove or disprove the set of all possible distributivity results on outcome expressions. On our way for disproving 8 of those distributivity results, we develop a technique called properisation, which gives rise to the first body of maths for improper random variables. Finally, we also prove 14 equivalences that have been used in the past in the practice of DELTA-QSD. An immediate benefit is rewrite rules that can be used for design exploration under established timeliness equivalence. This work is part of an ongoing project to disseminate and build tool support for DELTA-QSD. The ability to rewrite outcome expressions is essential for efficient tool support.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Beginner's All-purpose Symbolic Instruction Code(初学者通用的符号指令代码),刚开始被作者写做 BASIC,后来被微软广泛地叫做 Basic 。
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
140+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
24+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
71+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月9日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月6日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月5日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月5日
Arxiv
12+阅读 · 2022年11月21日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
Arxiv
11+阅读 · 2021年2月17日
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月26日
Simplifying Graph Convolutional Networks
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月19日
Arxiv
23+阅读 · 2018年10月24日
VIP会员
相关VIP内容
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
140+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
24+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
71+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月9日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月6日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月5日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月5日
Arxiv
12+阅读 · 2022年11月21日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
Arxiv
11+阅读 · 2021年2月17日
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月26日
Simplifying Graph Convolutional Networks
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月19日
Arxiv
23+阅读 · 2018年10月24日
相关基金
国家自然科学基金
5+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员