Ego — ọrụ ịkwụ ụgwọ Ụdị dị ndụ

Ị nọ n'ọrụ ọrụ ọrụ nke switch ịkwụ ụgwọ nọ n'etiti ndị ahịa na ndị na-enye kaadị. Nkeji ọ bụla ihe dị ka azụmahịa 400 kwa nkeji ọ bụla na-abịa; a na-enye ọ bụla akara maka aghụghọ, ọ na-eche slot njikọ efu, a na-ezigakwa ya n'onye nyere kaadị ya maka azịza. Ụdị ahụ na-agbakọ ịtụ ahịrị, timeout, ịnwale ọzọ nke ndị ahịa, mgbanwe nyocha aghụghọ na ihe ize ndụ stand-in site na usoro akwụkwọ. Ọnụ ọgụgụ ego dị na ngalaba ego nkịtị (u). Simulation maka agụmakwụkwọ naanị — ọ bụghị ndụmọdụ ego, iwu ma ọ bụ itinye ego.

Ihe ị ga-amụta

Simulator

Oge 0 min
Ibu e nyere (ọhụrụ + ịnwale ọzọ) 400 · Ịnwale ọzọ 0 · Ọnụego nnabata ndị ahịa ọma 99.9% · Oge ikike 330 ms · Slot njikọ na-arụ ọrụ 69% · Sava na-arụ ọrụ 6 (+0) · Ọnụego aghụghọ (òkè nke ego e kwere) 10.4 bp · Timeout nke onye nyere kaadị 0.0% · Ihe ize ndụ stand-in 0.00 M uNyocha aghụghọt = 3.00σ✓ 99.9% · ? 0.0% · ✗ 0.1%Aghụghọ akwụsịrị 31%Ọnụego aghụghọ (òkè nke egoe kwere) 10.4 bp400 tx/s · ↻ 0Sava ikike▶▶▶▶▶▶··················Slot njikọ na-arụ ọrụ 69%330 ms · ✗ 0.0%Ndị na-enyekaadị A✓ 250 msNdị na-enyekaadị B✓ 250 ms⏱ 8 s · ⌛ 0.0% · Σ 0 uỌnụego nnabata ndị ahịa ọma 99.9% · Ihe ize ndụ stand-in 0.00 M u
  • Sava na-arụ ọrụ
  • Sava na-amalite
  • Ebe rack sava efu
  • Onye nyere kaadị na-aza nke ọma
  • Onye nyere kaadị nwayọọ ma ọ bụ adịghị
  • Stand-in processing na-aga
  • Azụmahịa na-abata

Njikwa

Sava ọ bụla na-ejide slot njikọ 32. Sava agbakwunyere na-ewe nkeji 5 ịmalite; a na-akwụ ụgwọ maka sava ọ bụla, ma ọ na-amalite ma ọ bụ na-adịghị.

Na-anabata ihe na-adịghị karịa 90 % nke ikike ma na-aza oke ozugbo "nwaa ọzọ mgbe e mesịrị", kama ịhapụ ya ka ọ kwụ n'ahịrị ma ọ gafee oge.

Otu ndị ahịa si anwale ọzọ mgbe nsogbu teknụzụ gasịrị (ruo 3 ọzọ). Ozugbo = n'ime nkeji na-esote; backoff = exponential backoff a họpụtara na enweghị usoro, nkezi oge ndaghachi 1, 2 na 4 nkeji.

A na-ajụ azụmahịa nwere akara dị n'oke a ma ọ bụ karịa. Akara dị na standard deviation nke njem n'ezie: dị ala pụtara aghụghọ karịa akwụsịrị ma ndị ahịa ọma karịa a jụrụ.

Akara dị anya n'okpuru oke na-enweta ihe ịma aka ọzọ nye onye ahịa kama mkpebi: 85 % nke ndị ahịa n'ezie na-emecha ya, 5 % nke ndị aghụghọ na-agafe. 0 = gbanyụọ.

Ogologo oge slot njikọ na-eche azịza onye nyere kaadị. Mgbe nke ahụ gasịrị switch na-ezipụ reversal ma jiri stand-in, ma ọ bụ jụ "onye nyere kaadị adịghị".

Mgbe onye nyere kaadị azaghị n'oge, switch na-anabata n'aha ya ruo ọnụ ọgụgụ a. Stand-in approval ọ bụla bụ ihe ize ndụ onye nyere kaadị lebeghị anya. 0 = gbanyụọ.

Ihe ngosi

Ọnụego nnabata ndị ahịa ọma
99.9%
nkịtị
Oge ikike
330ms
nkịtị
Ọnụego aghụghọ (òkè nke ego e kwere)
10.4bp
nkịtị
Slot njikọ na-arụ ọrụ
69%
nkịtị
Ọnụego nnabata, ndị na-enye kaadị dị mma99.9 %
Ndị ahịa ọma iwu aghụghọ jụrụ1.3 ‰
Azụmahịa ezigara na step-up0.0 %
Aghụghọ akwụsịrị31 %
Azụmahịa ọhụrụ400 tx/s
Ibu e nyere (ọhụrụ + ịnwale ọzọ)400 tx/s
Ịnwale ọzọ0 tx/s
Wepụrụ (azịza "nwaa ọzọ")0 tx/s
Ejiri na ahịrị0.0 %
Timeout nke onye nyere kaadị0.0 %
Stand-in approvals0 tx/s
Sava na-arụ ọrụ6
Sava na-amalite0
Ọnụego ọnụ ahịa sava36 u/h
Ọnụ ahịa sava ruo ugbu a0 u
Ihe ize ndụ stand-in0.00 M u
Aghụghọ e kwere ruo ugbu a0.00 M u
Azụmahịa ọma efuru ruo ugbu a0.0 k tx
Azụmahịa na-eche ịnwale ọzọ0 tx
Latency nke otu onye nyere kaadị B (nkezi)250 ms

Ọnọdụ

Ọnụego nnabata ndị ahịa ọma: — %100.00.0

Ọnọdụ nsogbu

Ọkwa 1 · Mmụba ire ahịa kachasị elu

Ire ahịa ukwu n'ịntanetị na-emepe n'nkeji 5 ma na-eme ka njem ruo ugboro abụọ ihe dị ka azụmahịa 800 kwa nkeji ọ bụla maka nkeji 45. Switch na-agba ọsọ na sava 6, e mere ya maka ụbọchị nkịtị na ihe dị ka 70 % na-arụ ọrụ. Ndị ahịa na-anwale ọzọ nsogbu teknụzụ ọ bụla ozugbo. Debe ndị ahịa ọma ka e kwere ma debe azịza ngwa ngwa na-azụghị ikike ị na-achọghị.

  • Nkezi nnabata ndị ahịa ọma ≥ 95 % site na ire ahịa
  • Nkezi oge ikike ≤ 500 ms
  • Ọnụ ahịa sava ≤ 75 u

Ọkwa 2 · Ebili mmiri aghụghọ

N'nkeji 5 a na-amalite iji otu mkpokọta nkọwa kaadị e zuru ohi: òkè aghụghọ n'ime njem na-aga site na 0.1 % ruo 1 %. A tọrọ oke jụ maka ụbọchị nkịtị (3σ) ma step-up gbanyụrụ. Belata ọnụego aghụghọ na-ajụghị ndị ahịa ọma.

  • Nkezi ọnụego aghụghọ ≤ 25 bp
  • Nkezi nnabata ndị ahịa ọma ≥ 98 %
  • Ndị ahịa ọma iwu jụrụ ≤ 5 ‰

Ọkwa 3 · Nsogbu onye nyere kaadị

N'nkeji 5 ndị na-enye kaadị nke otu B — otu ụzọ n'ụzọ anọ nke njem niile — na-ada nwayọọ ruo nkezi oge azịza nke sekọnd 12. Switch na-eche ruo 8 s maka azịza, enweghị stand-in, ma na-agba ọsọ na sava 6. Debe ndị ahịa nke ndị na-enye kaadị dị mma na-aga, jee ozi otu B n'ọkwa nchekwa nwere ike, ma debe ihe ize ndụ stand-in na ọnụ ahịa n'ime njikwa.

  • Nkezi nnabata maka ndị ahịa ndị na-enye kaadị dị mma ≥ 90 %
  • Nkezi nnabata ndị ahịa ọma ≥ 86 %
  • Ihe ize ndụ stand-in ≤ 9 M u
  • Ọnụ ahịa sava ≤ 65 u

Ntọala — ụdị dị n'azụ ọnụọgụ

Mmekọrịta ọ bụla simulator na-eji, na isi mmalite ya. Ihe na-agbanwe agbanwe akara dị ka echiche bụ nhazi ngosi.

Azụmahịa ọhụrụ na-abịa n'ọsọ ntọala ugboro ebili mmiri ire ahịa; ọnụ ọgụgụ kwa nkeji enweghị usoro (Poisson, nso nkịtị) na obere mkpokọta.
λ(t) = base × surge(t) (2-min lag); count/min ≈ N(60λ, √(60λ)) × (1 + N(0, 0.03))[2]Echiche: ọnụ ọgụgụ slot, oge ije ozi na oge onye nyere kaadị, nkewa akara, ọnụego ndị gafere step-up, òkè ọrụ efuru efu, ọnụ ọgụgụ ego na ọnụ ahịa bụ ụkpụrụ ngosi maka switch ọkara, ọ bụghị ọnụ ọgụgụ netwọk ọ bụla n'ezie.
Akara aghụghọ binormal: akara ndị ọma na akara aghụghọ bụ akụkụ nkịtị abụọ d′ n'ebe dị anya; oke na-ahọrọ otu ebe na ọnụ ọgụgụ ROC.
genuine score ~ N(0,1), fraud ~ N(d′,1), d′ = 2.5; FPR(t) = 1 − Φ(t), TPR(t) = 1 − Φ(t − d′); AUC = Φ(d′/√2) ≈ 0.96[6][7]Echiche: ọnụ ọgụgụ slot, oge ije ozi na oge onye nyere kaadị, nkewa akara, ọnụego ndị gafere step-up, òkè ọrụ efuru efu, ọnụ ọgụgụ ego na ọnụ ahịa bụ ụkpụrụ ngosi maka switch ọkara, ọ bụghị ọnụ ọgụgụ netwọk ọ bụla n'ezie.
Oke kacha mma maka ọnụ ahịa: jụọ mgbe ọnụọgụ ikwe omume gafere ọnụọgụ ọnụ ahịa e ji ọnụego ntọala tụọ — aghụghọ ugboro iri karịa na-ebugharị ya ln 10 / d′ ≈ 0.9σ ala.
decline when e^(d′x − d′²/2) ≥ (1 − π)·c_FP / (π·c_FN) ⇒ t* = [ln((1 − π)c_FP/(π c_FN)) + d′²/2] / d′[8][7]
Step-up: a na-enye akara ndị dị na band n'okpuru oke ihe ịma aka kama ikpebi ha.
scores in [t − b, t) are challenged: genuine pass 85 %, fraud pass 5 %; scores ≥ t declined[10]Echiche: ọnụ ọgụgụ slot, oge ije ozi na oge onye nyere kaadị, nkewa akara, ọnụego ndị gafere step-up, òkè ọrụ efuru efu, ọnụ ọgụgụ ego na ọnụ ahịa bụ ụkpụrụ ngosi maka switch ọkara, ọ bụghị ọnụ ọgụgụ netwọk ọ bụla n'ezie.
Latency nke onye nyere kaadị bụ exponential; a na-ejide slot maka latency ma ọ bụ timeout, ihe ọ bụla bụ nke mbụ.
L ~ Exp(mean m); E[min(L, T)] = m(1 − e^(−T/m)), P(L > T) = e^(−T/m); S = 80 ms + forwarded × Σ share·E[min(L,T)][2][9]
Iwu Little: slot ndị na-arụ ọrụ = ọnụego ọbịbịa × oge idowe.
busy slots = λ·S (Little) ⇒ utilization = λ·S / (32 × servers)[3]
Erlang C: ohere azụmahịa na-ewe ichere slot efu, na ohere ọ na-eche karịa timeout ahịrị 2-s.
P(W > 2 s) = C(a, N)·e^(−(N/S − λ)·2 s), a = λS; mean wait = C / (N/S − λ)[1][2]
Karịa ikike, switch na-etinyekwa ọrụ n'ọdịnihu na arịrịọ ọ ga-ada mgbe e mesịrị, ya mere mmepụta bara uru na-ada ka ibu na-eri elu; load shedding na-ajụ oke ahụ n'ụzọ dị ọnụ ala.
λ ≥ N/S: goodput = (N/S − ω·λ)/(1 − ω), ω = 0.3; load shedding admits ≤ 0.9·N/S and answers the rest at once[4][5]Echiche: ọnụ ọgụgụ slot, oge ije ozi na oge onye nyere kaadị, nkewa akara, ọnụego ndị gafere step-up, òkè ọrụ efuru efu, ọnụ ọgụgụ ego na ọnụ ahịa bụ ụkpụrụ ngosi maka switch ọkara, ọ bụghị ọnụ ọgụgụ netwọk ọ bụla n'ezie.
Ịnwale ọzọ nke ndị ahịa: nsogbu teknụzụ ọ bụla a na-anwale ọzọ ruo ugboro atọ, ozugbo ma ọ bụ na exponential backoff a họpụtara na enweghị usoro.
failed attempt → retry with p = 0.95, ≤ 3 retries; immediate: next minute; backoff: delay ~ Exp(mean 1, 2, 4 min)[4][5]Echiche: ọnụ ọgụgụ slot, oge ije ozi na oge onye nyere kaadị, nkewa akara, ọnụego ndị gafere step-up, òkè ọrụ efuru efu, ọnụ ọgụgụ ego na ọnụ ahịa bụ ụkpụrụ ngosi maka switch ọkara, ọ bụghị ọnụ ọgụgụ netwọk ọ bụla n'ezie.
Timeout nke onye nyere kaadị, reversal na stand-in: ọnụ ọgụgụ ego bụ lognormal, ya mere òkè n'okpuru oke na olu e kwere sitere na normal CDF.
issuer timeout → reversal; stand-in approves if amount ≤ limit: P = Φ((ln L − μ)/σ), volume = e^(μ+σ²/2)·Φ((ln L − μ − σ²)/σ)[9][11]
Ọnụego aghụghọ n'ụdị basis points nke ego e kwere; a na-eji 13 bp dị ka ọkwa ntụaka maka nkwụghachi kaadị ntakịrị site na ebe dị anya.
fraud rate = approved fraud amount / approved amount × 10,000 bp (reference scale: 13 bp)[10]
Ihe ndị ọzọ na-agbanweghị nke ụdị ahụ na-eji.
32 slots per server, 2–24 servers, +5 min boot, 6 u per server-hour · switch time 80 ms · queue timeout 2 s · issuer latency 250 ms (group B = 25 % of traffic, ±15 % per minute) · amounts lognormal, median 40 u, σ = 1, fraud ×1.5 · ω = 0.3 · shedding at 90 % · reversal = 80 ms of switch timeEchiche: ọnụ ọgụgụ slot, oge ije ozi na oge onye nyere kaadị, nkewa akara, ọnụego ndị gafere step-up, òkè ọrụ efuru efu, ọnụ ọgụgụ ego na ọnụ ahịa bụ ụkpụrụ ngosi maka switch ọkara, ọ bụghị ọnụ ọgụgụ netwọk ọ bụla n'ezie.

Enweghị usoro: ihe mmepụta mulberry32 nwere mkpụrụ; nkesa ejiri — uniform, exponential (inverse CDF), normal (Box–Muller), Poisson (Knuth). A na-egosi mkpụrụ ma nwee ike ikekọrịta ya.

Isi mmalite

  1. Teletraffic Engineering Handbook — Erlang C formula; waiting-time distribution for M/M/n, FCFS — ITU-D Study Group 2 Question 16/2 (V. B. Iversen), 2005
  2. M. Harchol-Balter — Performance Modeling and Design of Computer Systems: Queueing Theory in Action (M/M/k, capacity provisioning) — Cambridge University Press, 2013
  3. J. D. C. Little — A Proof for the Queuing Formula: L = λW — Operations Research 9(3):383–387, 1961
  4. Site Reliability Engineering — Ch. 22 Addressing Cascading Failures (retries, randomized exponential backoff, load shedding, work on requests past their deadline) — Beyer, Jones, Petoff, Murphy (eds.), O'Reilly, 2016
  5. N. Bronson, A. Aghayev, A. Charapko, T. Zhu — Metastable Failures in Distributed Systems — HotOS ’21, ACM, 2021
  6. T. Fawcett — An introduction to ROC analysis — Pattern Recognition Letters 27(8):861–874, 2006
  7. R. J. Bolton, D. J. Hand — Statistical Fraud Detection: A Review — Statistical Science 17(3):235–255, 2002
  8. C. Elkan — The Foundations of Cost-Sensitive Learning — IJCAI 2001, 2001
  9. ISO 8583-1:2003 Financial transaction card originated messages — Interchange message specifications — Part 1 (authorization, reversal messages) — ISO/TC 68/SC 9, 2003
  10. Commission Delegated Regulation (EU) 2018/389 — RTS on strong customer authentication, Annex: reference fraud rates (0.13 % for remote card payments up to EUR 100) — Official Journal of the European Union, 2018
  11. N. L. Johnson, S. Kotz, N. Balakrishnan — Continuous Univariate Distributions, Vol. 1 (lognormal distribution, partial moments) — Wiley, 1994

Ndị na-arụ nke a dị ka ọrụ

Ụdị agụmakwụkwọ — ọ bụghị maka mkpebi ọrụ. Ebe n'ezie na-edozi ihe niile na-agbanwe agbanwe dịka ngwá ọrụ na data nke ha si dị.