Impact des erreurs d’estimation sur les décisions prises au niveau des tests

Les tests d’admission présentés s’appuient sur les estimations calculées par l’évaluateur de coûts du SGBD. Dans les parties précédentes, nous n’avons pas considéré les erreurs d’estimation lors de l’évaluation des performances. Or, les estimations calculées peuvent être erronées, principalement à cause des facteurs suivants : (i) les statistiques décrivant les données sont imprécises ou ne sont pas à jour, et (ii) l’environnement est instable (e.g. charge du processeur, mémoire disponible, utilisation de la bande passante). Ces erreurs peuvent conduire les tests d’admission à prendre de mauvaises décisions. Nous évaluons, dans cette partie, l’impact des erreurs d’estimation du temps de traitement du SGBD sur la qualité des décisions. Nous considérons qu’une mauvaise décision a été prise pour une requête donnée, dans les deux cas suivants : (i) la requête est rejetée alors qu’elle aurait pu respecter son échéance, ou (ii) la requête est acceptée alors qu’elle ne respecte pas son échéance. Pour affiner notre analyse, nous différencions les deux cas. Pour chacune des méthodes impliquant un test d’admission (EDF-ET et EDF-QT), nous sous-estimons d’abord le temps de traitement par le SGBD et nous mesurons le pourcentage de requêtes acceptées à tort (RAT). Ensuite, nous surestimons le temps de traitement par le SGBD et nous mesurons le pourcentage de requêtes rejetées à tort (RRT). Les résultats obtenus sont présentés dans la Figure 38 et dans la Figure 39. 0 5 10 15 20 25 30 35 40 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Erreur sur l'estimation du temps de traitement par le SGBD (%)

Re qu êt es ac c é pt é es à t or t ( % ) EDF-ET EDF-QT

Figure 38 : Pourcentage de requêtes acceptées à tort à cause de la sous-estimation du temps de traitement de la requête par le SGBD.

La Figure 38 montre que la méthode EDF-ET accepte à tort près de 7.5% des requêtes même lorsque l’erreur est nulle. Ceci s’explique par le fait que le test ET ne tient pas compte du temps d’attente dans la file. Par contre, en disposant d’estimation précise (l’erreur est nulle), la méthode EDF-QT n’accepte aucune requête à tort. Toutefois, lorsque le temps de traitement est sous-estimé, certaines requêtes sont acceptées à tort. Celles–ci causent le non respect d’autres requêtes et conduisent les tests d’admission à prendre encore plus de mauvaises décisions.

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Erreur sur l'estimation du temps de traitement par le SGBD (%)

R e q u ê tes r e je té es à to rt ( % ) EDF-ET EDF-QT

Figure 39 : Pourcentage de requêtes rejetées à tort à cause de la surestimation du temps de traitement par le SGBD.

D’un autre côté, lorsque le temps de traitement par le SGBD est surestimé, certaines requêtes vont être rejetées à tort. Les requêtes rejetées à tort ne provoquent pas le non respect des échéances d’autres requêtes. C’est pour cette raison que le RRT reste relativement faible (moins de 6% dans cette expérimentation). Nous remarquons aussi que le pourcentage de requêtes rejetées à tort est légèrement plus élevé pour EDF-QT. Ceci se justifie par le fait que le test QT parcourt toute la file à priorité et utilise l’estimation des temps de traitement par le SGBD de toutes les requêtes de la file pour prendre la décision d’accepter ou de rejeter la requête à estimer. Par conséquent, les erreurs de sous-estimation des temps de traitement par le SGBD de toutes les requêtes de la file conduisent le test QT à prendre encore plus de mauvaises décisions. Ce problème ne se pose pas dans le cas où le test ET est utilisé. En effet, ce dernier ne tient pas compte du temps d’attente dans la file à priorité. La décision n’est donc affectée que par l’erreur de surestimation du temps de réponse de la requête à insérer dans la file.

5. Conclusion

Dans ce chapitre, nous avons décrit nos propositions pour la prise en compte des contraintes de temps réel lors du traitement des requêtes de lecture. D’abord, nous avons discuté la détermination des échéances à prendre en compte selon le type de requêtes RDL et leurs contraintes. Ensuite, nous nous sommes focalisés sur l’ordonnancement des requêtes et sur l’application d’un test d’admission permettant de rejeter les requêtes n’ayant aucune chance de respecter leurs échéances. Nous proposons de nous appuyer sur l’algorithme EDF pour ordonnancer les requêtes, auquel nous ajoutons un test d’admission. Ce test nécessite d’utiliser certaines estimations. Notre idée est de nous appuyer sur les estimations calculées par l’évaluateur de coûts du SGBD sous-jacent. Nous avons présenté deux types de tests d’admission différents et nous avons évalué leurs performances par simulation. Les résultats de nos simulations montrent que les deux tests d’admission étudiés améliorent le pourcentage de requêtes respectant leurs échéances. De même, ils contribuent à la réduction des coûts de

communication. Les résultats obtenus montrent aussi qu’un test d’admission prenant sa décision en tenant compte de l’état de la file à priorités présente de meilleures performances. Cependant, la qualité de décision des différents tests dépend fortement de la précision des estimations fournies par l’évaluateur de coûts du SGBD.

Nous tenons à signaler que seule la méthode de détermination des échéances à prendre en compte dépend des opérateurs et des mots clefs du langage utilisé pour exprimer les requêtes. Toutes les autres méthodes (i.e. tests d’admission et ordonnancement, élection des requêtes à soumettre au SGBD, vérification de la validité temporelle) peuvent être utilisées indépendamment du contexte de traitement des requêtes mobiles. En effet, nous avons proposé dans [MHM+ 06b] une solution pour le traitement des requêtes de lecture (non mobiles) avec des contraintes de temps réel utilisant des SGBD traditionnels. Cette solution se base sur les méthodes que nous avons proposées dans ce chapitre.

Dans la suite, nous validons nos propositions pour l’expression et le traitement des requêtes RDL et pour la prise en compte des contraintes de temps réel en implantant différentes méthodes proposées au-dessus du SGBD Oracle.