초록
큐(queuing) 이론은 전화회선 수를 예측하기 위해 1917년 Erlang에 의해 도입된 이후 1960년대 말이 되어서야 Scherr를 필두로 컴퓨터 시스템의 성능 분석에 적용되기 시작하였다. 2000년대 들어 인터넷의 팽창 동 IT기술의 발달로 비즈니스 환경이 속도 중심으로 바뀌면서 시스템 분석가들도 사용자의 IT서비스 만족도를 충족시키기 위해 컴퓨팅 환경 분석 및 예측을 신속히 수행할 필요가 생겼다. 또한 컴퓨터 장비 가격은 급격히 하락하고 성능은 증가하는 상황에서 컴퓨터의 성능을 분석하여 개선하기 보다는 새로운 장비를 도입하여 성능을 향상시키려 함으로서 비용의 낭비는 물론 현 시스템의 용량과 성능도 파악하지 못하고 있다. 그러므로 많은 시간을 요하는 자세하고 정확한 시뮬레이션 모델 보다는 때로는 조악하지만 신속한 모델이 필요할 수도 있다. 본 논문에서는 측정된 성능 데이터를 기초로 Menasce가 제시한 분석적 모델을 검토하고 ARENA를 이용하여 시뮬레이션 모델을 구축하여 검정함으로써 개략적이지만 신속한 성능 분석 및 예측 시뮬레이션 모델을 제시하고자 한다.
The queuing theory was adopted by Erlang to predict the availability of telephone lines in 1917 and had not been used for computer system performance analysis until late 1960s when Scherr published a performance analysis of time-shared computer system. In 2000s, the explosive Internet usage and the development of IT technology made the business environment speed-centric and analysts should react swiftly to the ever-changing situation to satisfy the user requirement. It's tempting to solve the performance problem by purchasing new devices because the price of computers and peripherals are rapidly decreasing along with their increasing performance. But this scheme not only makes it difficult to understand the overall performance of the system but also wastes money. A coarse performance model that is gotten quickly is sometimes preferred to a complex and precise one that takes longer time to get. This paper examines an analytic model suggested by Menasce based on the measured data and suggests a simulation model using ARENA that takes a short time to build.