1. Every time an advertisement is s

1. Every time an advertisement is shown on a website, this event is counted as an im‐
pression. The concept is important in the advertising industry, since advertisers often
buy a certain number of such impressions.
CHAPTER 1
Why Feedback? An Invitation
Workflow, order processing, ad delivery, supply chain management—
enterprise systems are often built to maintain the flow of certain items
through various processing steps. For instance, at a well-known online
retailer, one of our systems was responsible for managing the flow of
packages through the facilities. Our primary control mechanism was
the number of pending orders we would release to the warehouses at
any one time. Over time, these orders would turn into shipments and
be ready to be loaded onto trucks. The big problem was to throttle the
flow of pending orders just right so that the warehouses were never
idle, but without overflowing them (quite literally) either.
Later I encountered exactly the same problem, but in an entirely dif‐
ferent context, at a large publisher of Internet display ads. In this case,
the flow consisted of ad impressions. 1 Again, the primary “knob” that
we could adjust was the number of ads released to the web servers, but
the constraint was a different one. Overflowing the servers was not a
concern, but it was essential to achieve an even delivery of ads from
various campaigns over the course of the month. Because the intensity
of web traffic changes from hour to hour and from day to day, we were
constantly struggling to accomplish this goal.
As these two examples demonstrate, maintaining an even flow of items
or work units, while neither overwhelming nor starving downstream
processing steps, is a common objective when building enterprise sys‐
3tems. However, the changes and uncertainties that are present in all
real-world processes frequently make it difficult, if not impossible, to
achieve this goal. Conveyors run slower than expected and web traffic
suddenly spikes, disrupting all carefully made plans. To succeed, we
therefore require systems that can detect changes in the environment
and respond to them.
In this book, we will study a particular strategy that has proven its
effectiveness many times in all forms of engineering, but that has rarely
been exploited in software development: feedback control. The essen‐
tial ingredient is that we base the operations of our system specifically
on the system’s output, rather than on other, more general environ‐
mental factors. (For example, instead of monitoring the ups and downs
of web traffic directly, we will base our delivery plan only on the actual
rate at which ads are being served.) By taking the actual output into
account (that’s what “feedback” means), we establish a firm and reliable
control over the system’s behavior. At the same time, feedback intro‐
duces complexity and the risk of instability, which occurs when inap‐
propriate control actions reinforce each other, and much of our at‐
tention will be devoted to techniques that prevent this problem. Once
properly implemented, however, feedback control leads to systems
that exhibit reliable behavior, even when subject to uncertainty and
change.
A Hands-On Example
As we have seen, flow control is a common objective in enterprise
systems. Unfortunately, things often seem rigged to make this objec‐
tive difficult to attain. Here is a typical scenario (see Figure 1-1).
1. We are in charge of a system that releases items to a downstream
processing step.
2. The downstream system maintains a buffer of items.
3. At each time step, the downstream system completes work on
some number of items from its buffer. Completed items are re‐
moved from the buffer (and presumably kicked down to the next
processing step).
4. We cannot put items directly into the downstream buffer. Instead,
we can only release items into a “ready pool,” from which they will
eventually transfer into the downstream buffer.
4 | Chapter 1: Why Feedback? An Invitation5. Once we have placed items into the ready pool, we can no longer
influence their fate: they will move into the downstream buffer
owing to factors beyond our control.
6. The number of items that are completed by the downstream sys‐
tem (step 3) or that move from the ready pool to the downstream
buffer (step 5) fluctuates randomly.
7. At each time step, we need to decide how many items to release
into the ready pool in order to keep the downstream buffer filled
without overflowing it. In fact, the owners of the downstream
system would like us to keep the number of items in their buffer
constant at all times.
Figure 1-1. Block diagram of a workflow system. Items are being re‐
leased into the “ready pool,” from which they are transferred to the
downstream buffer.
It is somewhat natural at this point to say: this is unfair! We are sup‐
posed to control a quantity (the number of units in the downstream
buffer) that we can’t even manipulate directly. How are we supposed
to do that—in particular, given that the downstream people can’t even
keep constant the number of items they complete at each time step?
Unfortunately, life isn’t always fair.
Hoping for the Best
What are we to do? One way of approaching this problem is to realize
that, in the steady state, the number of units flowing into the buffer
must equal the number of units flowing out. We can therefore measure
the average number of units leaving the buffer at each time step and
then make sure we release the same number of units into the ready
pool. In the long run, things should just work out. Right?
Figure 1-2 (top) shows what happens when we do this. The number
of units in the buffer (the queue length) fluctuates wildly—sometimes
exceeding 100 units and other times dropping down to zero. If the
space in the buffer is limited (which may well be the case if we are
dealing with a physical processing plant), then we may frequently be
Hoping for the Best | 5overflowing the buffer. Even so, we cannot even always keep the
downstream guys busy, since at times we can’t prevent the buffer from
running empty. But things may turn out even worse. Recall that we
had to measure the rate at which the downstream system is completing
orders. In Figure 1-3 (bottom) we see what happens to the buffer length
if we underestimate the outflow rate by as little as 2 percent: We keep
pushing more items downstream than can be processed, and it doesn’t
take long before the queue length “explodes.” If you get paged every
time this happens, finding a better solution becomes a priority.

Results (Japanese) 1:

1. たびに広告は、ウェブサイトに表示される、このイベントは、工具としてカウントされます圧縮。概念は多くの広告主から広告業界で重要ですこのようなインプレッション数を購入します。章 1なぜフィードバックですか？招待状ワークフロー、注文処理、広告配信、サプライ チェーンの管理-エンタープライズ システムは特定の項目のフローを維持するために頻繁に造られる様々 な処理手順。例えばで、よく知られているオンライン小売業者は、当社のシステムの 1 つのフローを管理するために責任があった施設を通してパッケージ。私たちの主な制御機構でした。保留中の注文で倉庫にリリースは数任意の 1 つの時間。時間をかけて、これらの注文の出荷になるだろうとトラック上にロードする準備ができてください。大きな問題は、スロットル、保留中の注文の倉庫はなかったようにちょうど右の流れ（文字通り） どちらかそれらをオーバーフローすることがなく、アイドル状態が。後で私は正確に同じ問題が発生しましたが、完全とインターネット ディスプレイ広告の大規模な出版社での異なるコンテキスト。この場合、広告の表示回数の流れから成っていた。1 もう一度、プライマリ「ノブ」を我々 を調整することができる web サーバーに公開広告の数でしたが制約は、別の 1 つだった。サーバーをあふれてではなかった、懸念は、それはからの広告をさらに納品するために不可欠今月のコース上の様々 なキャンペーン。強度web トラフィックの変化の時間から時間と一日をしました常にこの目標を達成するために苦労しています。これら 2 つの例からわかるように、アイテムも、フローを維持します。圧倒的なも下流に飢えながら作業単位、またはエンタープライズ システムを構築する際、共通の目的は、処理手順、3tems ただし、変更および不確実性は現在のすべての。実世界のプロセス頻繁に困難にする、不可能ではない、この目標を達成します。コンベヤーが予想よりも遅く実行し、web トラフィック突然のスパイク、すべて慎重に作られた計画を中断すること。成功するために我々したがって、環境内の変更を検出できるシステムが必要です。それらに対応します。この本の中で証明されている特定の戦略を検討する、工学のすべての形態がで何度も効果はほとんどありません。されてソフトウェア開発で悪用: フィードバック制御。Essen‐tial の成分は、我々 は具体的に我々 のシステムの操作をベースその他より一般的な environ‐ ではなく、システムの出力心理的要因。(たとえば、監視ではなく、浮き沈みweb トラフィックの直接、我々 はベース配信計画、実際にのみ広告の配信されている割合。)実際の出力を取ることによってアカウント （つまりどのような「フィードバック」を意味します）、事務所と信頼性を確立システムの動作を制御します。同時に、フィードバックの intro‐減速の複雑さと、リスクが発生する不安定時 inap‐該当のコントロールの操作、お互いと私たちの at‐ の多くを強化します。緊張は、この問題を回避する技術に充当されます。1 回正しく実装されて、しかし、フィードバック制御につながるシステムでもとき不確実の信頼性の高い動作を展示し、変更します。実践的な例フロー制御はエンタープライズで共通の目的、ように、システム。残念ながら、しばしば物事をこの objec‐ を作る不正tive 困難を達成します。ここでは典型的なシナリオ (図 1-1 を参照)。1. 我々 は下流に解放システムを担当しています。処理ステップ。2 ダウン ストリーム システム項目のバッファーを保持します。3. 各時間ステップでダウン ストリーム システムに作業を完了します。そのバッファーから項目のいくつかの数。完了された項目は、高温です。バッファーから移動 （そしておそらく、次ダウン蹴ら処理ステップ)。4. 我々 は、ダウン ストリームのバッファーに直接アイテムを置くことができません。代わりに、我々 だけが彼らから」準備完了プール"に項目を解放できます。最終的に、ダウン ストリームのバッファーに転送します。4 |章 1: なぜフィードバックですか？Invitation5。我々 は準備完了プールにアイテムを配置している、一度我々 は、もはや彼らの運命に影響を与える: 彼らはダウン ストリームのバッファーに移動当社のコントロールを超えての要因。6. 下流システムによって完了されるアイテムの数tem （ステップ 3） または下流へ準備完了プールから移動します。バッファー (手順 5) がランダムに変動します。7. 各時間ステップで解放する項目の数を決定する必要がありますダウン ストリームのバッファーを維持するために準備完了プールに次のように入力します。ないそれがオーバーフローします。実際には、下流の所有者システムはそのバッファー内の項目の数を維持する私たちのようなすべての回で定数です。図 1-1。ワークフロー システムのブロック図項目は高温をされています。リースに転送される「準備完了プール」に、ダウン ストリーム バッファー。この時点ではやや自然と言う： これは公正ではない ！我々 はい董 △ 海です。数量 (下流のユニットの数を制御するポーズをとったバッファー) こと我々 も直接操作することはできません。我々 はどのようになっています。-特に、与えられる下流の人々 をもできません。一定に保つため完了する項目の数各時間ステップですか？残念ながら、人生は不公平です。最高の期待我々 を行うには何ですか？この問題に接近の方法の 1 つは実現するために単位数、バッファーに流れる定常状態では、流れる単位の数と等しくなければなりません。したがってを測定することができます。時間ステップごとにバッファーを残して単位の平均数と我々 は準備完了に単位の同じ数をリリースを確認します。プール。長期的には、物事を動作する必要があります。右ですか？図 1-2 (top) はこのとき何が起こるか。数バッファー内の単位の (キューの長さ） が激しく変動する-時々100 単位と他の 0 にドロップダウンする回を超えます。場合は、バッファー内の領域が限られている （よくであるかもしれない場合我々 がいる場合物理的な処理植物を扱う）、我々 が頻繁にある可能性があります最高の期待 |5overflowing バッファー。そうであっても、我々 も常に保つことができない、下流みんな忙しい、時からバッファーを防ぐことはできませんので空を実行しています。しかし、物事がさらに悪いことが判明します。思い出して我々ダウン ストリーム システムが完了する速度を測定していた注文。図 1 3 （下） で私たちを参照してくださいバッファーの長さに何が起こる我々 はわずか 2 ％ で流出率を過小評価する場合： 私たちを維持プッシュ ダウン ストリーム処理ことができますより多くの項目とそれはないです。かなり以前に「爆発する」キューの長さ。ページングを得るかどうかすべてこれが起こるよりよい解決策を優先になりますを見つける時間。

Results (Japanese) 2:

1.広告は、ウェブサイト上に表示されるたびに、このイベントはIM-としてカウントされ
PRESSION。コンセプトは、広告主がしばしばあるため、広告業界において重要である
ような印象の一定数を購入しています。
第1章
なぜフィードバック？招待
ワークフロー、注文処理、広告配信は、サプライチェーン管理-
エンタープライズシステムは、多くの場合、特定のアイテムの流れを維持するために構築されている
様々な処理ステップを通して。例えば、よく知られたオンラインでの
小売業者、当社のシステムの一つはの流れの管理を担当した
施設を通してパッケージを。当社の主要な制御機構がなかった
私たちが倉庫にリリースすると、保留中の注文数
が一度。時間が経つにつれて、これらの受注が出荷に変わるとなり
、トラックにロードする準備ができている。大きな問題は、スロットルことだった
倉庫が決してなかったちょうどいいように、注文を保留中の流れ
アイドルをするが、どちらか（文字通り）、それらをオーバーフローさせず。
その後、私はまったく同じ問題が発生しますが、完全にDIF-で
で、異なるコンテキストインターネットディスプレイ広告の大出版社。この場合、
フローは広告インプレッションから成っていた。図1は、再び、プライマリ」ノブ「
我々は調整することができ、ウェブサーバにリリースされる広告の数だったが、
制約が異なるものだった。サーバをあふれすることはありませんでした
懸念が、それはからの広告にも配信達成するために不可欠であった
月にわたって様々なキャンペーンを。強度なので
Webトラフィックのは、時間にして日々時間から変化し、私たちはし
常にこの目標を達成するのに苦労。
この2つの例が示すように、アイテムの均一な流れを維持
または作業単位を、どちらも圧倒的なも飢えて下流ながら
処理ステップ企業システ構築する際に、共通の目的である
3temsを。しかし、すべての中に存在する変化や不確実性
、実世界のプロセスはしばしば、不可能ではないにしても、それを困難にするために
、この目標を達成する。コンベヤは、予想よりも遅く実行して、Webトラフィックが
突然スパイク、すべて丁寧に作ら計画を中断させる。成功するために、我々は
そのための環境の変化を検出することができるシステムが必要です
。そして、それらへの対応を
この本の中で、私たちはその証明されて特定の戦略検討する
エンジニアリングのすべての形態で何度も有効性が、それはめったにい
ソフトウェアで利用されなかった開発：フィードバック制御。不可欠
TiAlの成分は、我々は、特に私たちのシステムの動作をベースにということで
、システムの出力にではなく、他の、より一般的な環境で
精神的な要因。（代わりに浮き沈みの監視の例については、
直接Webトラフィックのを、私たちは、実際に私たちの配送計画の基礎となり
広告が配信されている割合。）に実際の出力を取ることによって
（「フィードバック」は何を意味するかそれはだ）アカウント、私たちはしっかりと信頼性の高い確立する
システムの挙動を制御。同時に、intro-フィードバック
duces複雑とinap-ときに発生する不安定性のリスク、
propriate制御動作が互いに補強し、かつ我々のAT-のはるか
tention社は、この問題を回避する技術に専念する。いったん
適切に実施、しかし、フィードバック制御システムにつながる
場合にも不確実性とを受け、信頼性の高い動作を示す
変更。
Aハンズオン例
私たちが見てきたように、フロー制御は、エンタープライズにおける共通の目的である
システム。残念ながら、物事は多くの場合、このobjec-作るために不正に見える
達成する電性が難しい。ここでは典型的なシナリオは、（図1-1を参照）である。
1。我々は、下流にアイテムを放出するシステムを担当する
処理ステップ。
2。下流のシステムは、アイテムのバッファを維持しています。
3。各時間ステップで、下流のシステムは、上の作業完了
そのバッファからアイテムをいくつか。完了した項目の再されている
（そしておそらく次のダウン蹴りバッファから移動
処理ステップ）。
4。私たちは、下流のバッファに直接アイテムを置くことができません。その代わりに、
我々は彼らだけが元となる「レディプール、 "にアイテムを解放することができ
、最終的には下流のバッファに転送する。
4 |第1章：なぜフィードバック？Invitation5。我々は準備ができてプールにアイテムを配置した後は、私たちはもはやでき
彼らの運命に影響を与えません：彼らは下流のバッファに移動します
私たちのコントロールを超え要因により。
6。下流シスによって完成されたアイテムの数
TEM（ステップ3）または下流への準備ができて、プールからの移動
バッファー（ステップ5）がランダムに変動する。
7。各時間ステップで、我々は解放するためにどのように多くの項目を決定する必要が
満たされた下流のバッファに維持するために準備ができてプールに
それをオーバーフローさせずに。実際には、下流の所有者は
このシステムは、そのバッファ内の項目数を保つためにご希望
常に一定。
図1-1。ワークフローシステムのブロック図。アイテムは再されている
彼らがに転送され、そこから「準備完了プール、」へリース
下流バッファ。
それは言って、この時点でやや自然である：これは不公平です！我々は支持されている
量（下流のユニット数を制御するために提起
私たちも、直接操作することはできませんバッファ）。どのように我々は想定されている
下流の人々も、できないことを与えられた、ことを-内の特定を行うために
、彼らは各時間ステップで完了アイテムの数は？一定に保つ
残念ながら、人生は常に公平ではない。
ベストを願い
私たちがどのようなものがありますでしょうか？この問題にアプローチする一つの方法は、実現することで
、定常状態で、バッファに流入する単位の数は、こと
流出ユニットの数に等しくなければならない。したがって、我々は測定することができます
各時間ステップでバッファを出る単位の平均数をし、
その後、我々は準備ができてへのユニットの同じ数を解放することを確認してください
プール。長い目で見れば、物事はちょうど動作するはずです。右？
図1-2（上）は私たちがこれを行うときに何が起こるかを示しています。数
バッファ（待ち行列の長さ）のユニットのは、乱暴に、時々変動する
100台を超えると他の回がゼロに落下。場合は
バッファ内のスペースが（私たちがしている場合もそうである可能性が制限されている
物理的な加工工場を扱う）、我々はしばしばかもしれ
バッファを5overflowing |ベストを願い。そうであっても、私たちも常に維持することはできません
常に私たちは、バッファを防ぐことができないので、忙しい下流男を
空に実行している。しかし、物事はさらに悪くなるかもしれない。私たちがいることを思い出して
下流のシステムが完成される速度を測定していた
注文を。図1-3（下）において、我々はバッファ長に何が起こるか見て
私達は保つ：私たちは、わずか2％も流出速度を過小評価した場合
に処理することができるよりも下流の複数の項目を押して、それはしない
キューの前に長い時間がかかるあなたはすべてのページング得れば長さ」が爆発。 "
よりよい解決策を見つけること、これが起こる時間が優先になります。

Results (Japanese) 3:

1。広告をウェブサイトに表示されるたびに、このイベントim‐1発現としてカウントする。概念は、広告業界で重要なのは、広告主のような印象をしばしば回の特定の数を買うので。なぜ帰還第1章？招待状の回のワークフロー、注文処理、広告配信、サプライチェーン・マネジメント・システムを維持するためにしばしば建てられた流れの特定のアイテムです様々な処理工程を経て。例えば、オンライン小売業者で有名です、我々のシステムの1つの施設を通してのパッケージのフローを管理するために責任があった。我々の主要な制御機構の数回未定の命令はいつでも倉庫をリリースしました。時間とともに、これらの命令とターンの積荷をトラック上に負荷される準備ができています。大きな問題は、未定の命令は、倉庫のアイドルは決して1が右だけの流れのスロットルにしました、しかし、彼らなしであふれている（全く文字通り）のいずれか。後に、私は正確に同じ問題に遭遇しましたが、まったくdif‐回結実の文脈では、この場合インターネット表示広告の大きな出版者においては、の流れの広告印象から成っていた。1が再び、「ノブ」が我々は、調整することができ、ウェブサーバに放出された広告の数は、制約が異なるものです。サーバがあふれて、懸念でありませんでした、しかし、それは月のコースの上に、いろいろなキャンペーンからの広告の配信を達成するためには必須であった。強度は1時間から2時間にウェブトラフィックの変化とその日その日をするので、我々は常にこの回のゴールを達成するために戦っていました。これらの2つの例を示すとしても、項目単位または仕事の流れを維持し、圧倒的1も飢えも下流処理ステップの間、共通の目的をsys 3tems企業‐回建築時です。しかし、現実に変更され、すべての回で存在していることが不確実性のプロセスは、しばしばそれを困難にするが、不可能でないならば、この目標を達成する。コンベアは予想よりも遅いとウェブトラフィックの突然のスパイク2を実行し、すべて慎重に計画を中断しました。成功するために、我々は環境の変化を検出するとそれらに対応することができるシステムを必要とするので。この本の中で、我々は技術のすべての形でその有効性が証明された多くの時間が特定の戦略を検討しますが、稀だがソフトウェア開発に利用されました：フィードバック制御。エッセン‐tialの2成分システムの出力について具体的には、我々のシステムの動作をベースというのは、他の上でよりはむしろ、精神のより一般的な環境要因‐1。（例えば、代わりに監視の浮き沈みのウェブトラフィックを直接的に、我々は我々の配達計画ベースだけ上の実際の率であるが広告を出した。）実際の出力へしアカウントのことを「フィードバック」を意味する）は、会社とは、システムの挙動についての信頼できる回制御を確立します。同時に、帰還イントロ‐3の複雑さと不安定性の危険性が生成され、1 inap‐側制御動作が発生した場合に互いを強化する、と私たちの‐回張力での多くはこの問題を防止する技術に傾倒している。一度きちんと実装です、しかし、フィードバック制御システムの信頼性の挙動を示すにつながるときでも、不確実性と対象を変更する。手の例にもあるように、フロー制御システムにおける企業回共通の目標である。残念なことに、このobjec - tive‐回を達成するために困難にする不正が多いようです。ここでは典型的なシナリオである（図1 - 1参照）。我々は、下流の処理ステップに1アイテムを放出するシステムを担当している。2。下流側のシステムの項目のバッファを維持します。3。各時間ステップにおいて、下流側のシステムは、そのバッファからのアイテムのいくつかについての作業が完了する。完了再回項目緩衝器から移動する（そして、おそらく蹴り倒した次の回の処理工程へ）。我々は、項目を直接下流のバッファに入れることはできない。その代わりに、我々は「準備だけプールにアイテムをリリースすることができたから、彼らは結局、下流のバッファに転送されます。4 |第1章：なぜフィードバック？は、invitation5。一旦我々が置かれた項目プールを準備して、我々は彼らの運命に影響を与えることは、もはやです：彼らは、より下流のバッファ回要因への我々の支配を越えてへ移動します。6。下流sys‐temによって完成ですが項目の番号を入力する（ステップ3）またはその動きは手早いプールから下流のバッファを2とする（ステップ5）をランダムに変動します。7。各時間ステップでは、リリースの準備のためにプールには、それなしでいっぱいにあふれ下流のバッファ1をどのように多くの項目を決定する必要があります。実際には、下流の所有者システムは、我々に彼らのバッファの全ての回でアイテムの数を一定に保つようにします。図1 - 1。ワークフローシステムのブロック図である。項目が「readyプールへの再回賃貸は、「彼らが、下流のバッファに転送される。言うことをこの点で、それはいくぶん自然です：これは不公平です！我々は、sup‐aの量を制御するポーズ（下流側でユニットの数バッファ）我々が直接操作することさえできません。我々は、特にそうであるのはどのようになって、その下流の人々は、彼らが各時間ステップで完全なアイテムの数を一定に保つことさえできないのですか？超残念なことに、人生は常に公平でありません。最高の私たちは何を望んでいるのですか？この問題へのアプローチの1つの方法があることを理解し、定常状態においては、バッファに流れる単位数は、流出したユニットの数に等しくなければなりません。我々は、したがって測定でき、平均数の単位バッファに残して各時間ステップ、そして我々は同じユニットの数回プールにリリースの準備を確認してください。長い目で見れば、ものはちょうど仕事をしなければなりません。右ですか？図1 - 2 - 3（最高の）我々がこうするとき、起こることを示している。数回バッファ内のユニット（キュー長）が変動することにひどく時々100単位と他の回を超える落下をゼロにする。バッファ内のスペースが制限されるならば（かもしれないが、我々は、物理的な処理植物を扱っている場合）、それから、我々は、最高の|バッファ5overflowing望んでされることが多い。それでも、我々は常に、下流の人々を忙しくしておくことができない、時々、我々は空バッファ回実行するのを防ぐことができないので。しかし、ものはさらにより悪くなるかもしれない。我々が回を思い出しました対策を、下流側の系の注文を完了しています。図1〜3において（下）はわずか2パーセント流出率を過小評価するならば、何がバッファ長を見ること：我々は、回を押して下流より多くの項目を処理することができ続けます、そして、それは2ないしない長く待ち行列の長さ」の前に爆発します。「あなたのページをこれが起こるたびに回を得るならば、より良い解決策を見つけることは、プライオリティーになります。