Введение

Модель генерации трафика — это стохастическая модель потоков трафика или источников данных в сети связи, например, в сотовой или компьютерной сети. Модель генерации пакетов — это модель генерации трафика, описывающая потоки пакетов или источники данных в сети с коммутацией пакетов. Например, модель веб-трафика представляет собой модель данных, передаваемых или принимаемых веб-браузером пользователя. Эти модели полезны в процессе разработки телекоммуникационных технологий для анализа производительности и пропускной способности различных протоколов, алгоритмов и топологий сети.

Применение

Производительность сети можно проанализировать путем измерения сетевого трафика в тестовой сети с использованием генераторов трафика, таких как iperf, bwping и Mausezahn. Генератор трафика отправляет имитирующие данные пакеты, часто с уникальным идентификатором, что позволяет отслеживать доставку пакетов по сети. Численный анализ с использованием сетевого моделирования часто является более экономичным подходом. Аналитический подход, основанный на теории массового обслуживания, может быть применен к упрощенной модели трафика, но часто становится слишком сложным при использовании реалистичной модели.

Жадный источник модели

Упрощенная модель передачи пакетов данных – модель жадного источника. Она может быть полезна при анализе максимальной пропускной способности для трафика типа best effort (без каких-либо гарантий качества обслуживания). Многие генераторы трафика являются жадными источниками.

Модель трафика Poisson

Другая упрощенная традиционная модель генерации трафика для передачи данных по пакетам – процесс Пуассона, в котором количество входящих пакетов и/или длины пакетов моделируются экспоненциальным распределением. Если время между прибытием пакетов подчиняется экспоненциальному закону, а размер пакета постоянен, это напоминает систему M/D/1. Если и интервалы между прибытием пакетов, и их размеры экспоненциальны, то это очередь M/M/1.

Модели длинного хвоста

Однако модель трафика Пуассона не учитывает память, то есть не отражает импульсный характер пакетных данных, также известный как зависимость на больших расстояниях. Для более реалистичной модели можно использовать самоподобный процесс, например, распределение Парето, в качестве модели трафика с длинным хвостом.

Модель данных полезной нагрузки

Фактическое содержимое данных полезной нагрузки обычно не моделируется, а заменяется фиктивными пакетами. Однако, если данные полезной нагрузки необходимо анализировать на стороне приемника, например, для оценки битовой ошибки, часто предполагается процесс Бернулли, то есть случайную последовательность независимых двоичных чисел. В этом случае модель канала отражает искажения, вызванные шумом, интерференцией и искажениями сигнала.