Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Трафикті құру моделі – байланыс желісіндегі, мысалы ұялы желі немесе компьютерлік желідегі трафик ағындарының немесе дерек көздерінің ықтималдық моделі. Пакеттік трафикті құру моделі – пакеттік коммутациялық желідегі пакеттік ағындардың немесе дерек көздерінің трафикті құру моделі. Мысалы, веб-трафик моделі – пайдаланушының веб-браузері жіберген немесе алған деректердің моделі. Бұл модельдер телекоммуникациялық технологияларды әзірлеу кезінде түрлі протоколдардың, алгоритмдердің және желілік топологиялардың тиімділігі мен өткізу қабілетін талдау үшін пайдалы.
A traffic generation model is a stochastic model of the traffic flows or data sources in a communication network, for example a cellular network or a computer network. A packet generation model is a traffic generation model of the packet flows or data sources in a packet switched network. For example, a web traffic model is a model of the data that is sent or received by a user's web browser. These models are useful during the development of telecommunication technologies, in view to analyse the performance and capacity of various protocols, algorithms and network topologies .
Қолдану
Желілік өнімділікті сынақ желісінде желілік трафикті өлшеу арқылы, iperf, bwping және Mausezahn сияқты желілік трафик генераторларын қолдану арқылы талдауға болады. Трафик генераторы әдетте бірегей пакет идентификаторы бар, мағынасыз пакеттерді жібереді, бұл желідегі пакеттердің жеткізілуін қадағалауға мүмкіндік береді. Желілік симуляцияны қолданатын сандық талдау көбінесе шығынға арзан жатады. Трафик моделінің қарапайым нұсқасы үшін кезек теориясын қолдана отырып аналитикалық тәсіл мүмкін, бірақ нақты трафик моделі қолданылса, бұл әдетте тым күрделі болады.
The network performance can be analyzed by network traffic measurement in a testbed network, using a network traffic generator such as iperf, bwping and Mausezahn. The traffic generator sends dummy packets, often with a unique packet identifier, making it possible to keep track of the packet delivery in the network. Numerical analysis using network simulation is often a less expensive approach. An analytical approach using queueing theory may be possible for a simplified traffic model but is often too complicated if a realistic traffic model is used.
Ашкөздіктің бастапқы моделі
Пакеттік деректердің қарапайым моделі – ашкөз дереккөз моделі. Бұл, қызмет сапасының ешқандай кепілдігі жоқ жақсы күш трафигі үшін максималды өнімділікті талдауға көмектеседі. Көптеген трафик генераторлары ашкөз дереккөздер болып табылады.
A simplified packet data model is the greedy source model. It may be useful in analyzing the maximum throughput for best effort traffic (without any quality of service guarantees). Many traffic generators are greedy sources.
Poisson қозғалысы моделі
Пакеттік деректер үшін трафик құрудың тағы бір қарапайым дәстүрлі моделі – Пуассон процесі, онда түсетін пакеттердің саны және/немесе пакеттердің ұзындығы экспоненциалдық үлестірім арқылы модельделеді. Пакеттердің келу аралығы экспоненциалды болғанда және пакет өлшемдері тұрақты болса, ол M/D/1 жүйесіне ұқсайды. Егер пакеттердің келу аралығы да, өлшемдері де экспоненциалды болса, онда ол M/M/1 кезек болып табылады.
Another simplified traditional traffic generation model for packet data, is the Poisson process, where the number of incoming packets and/or the packet lengths are modeled as an exponential distribution. When the packets interarrival time is exponential, with constant packet size it resembles an M/D/1 system. When both packet inter arrivals and sizes are exponential, it is an M/M/1 queue:
Ұзын құйрықты көлік үлгілері
Дегенмен, Пуассон трафик моделі жадқа сақтамайды, яғни ол пакеттік деректердің эпизодтық сипатын, сондай-ақ ұзақ мерзімді тәуелділікті ескермейді. Нақтырақ модель үшін, Парето таралымы сияқты өзіне ұқсас процесс ұзақ құйрықты трафик моделі ретінде қолданылуы мүмкін.
However, the Poisson traffic model is memoryless, which means that it does not reflect the bursty nature of packet data, also known as the long range dependency. For a more realistic model, a self similar process such as the Pareto distribution can be used as a long tail traffic model.
Пайдалы жүктеме деректерінің моделі
Пайдалы жүктеме деректерінің нақты мазмұны көбінесе модельденбейді, оның орнына фиктивті пакеттер қолданылады. Дегенмен, егер жүк деректері қабылдаушы тарапында, мысалы, бит қателіктерінің деңгейі бойынша талдау үшін қажет болса, Бернулли процесі жиі қолданылады, яғни тәуелсіз бинарлық сандардың кездейсоқ тізбегі. Мұндай жағдайда, арна моделі шу, кедергі және бұрмалау сияқты арнаның нашарлауларын көрсетеді.
The actual content of the payload data is typically not modeled, but replaced by dummy packets. However, if the payload data is to be analyzed on the receiver side, for example regarding bit error rate, a Bernoulli process is often assumed, i. e. a random sequence of independent binary numbers. In this case, a channel model reflects channel impairments such as noise, interference and distortion.