WikiDer > Моделирование сетевого трафика

Network traffic simulation

Моделирование сетевого трафика это процесс, используемый в телекоммуникации инженерия для измерения эффективности сети связи.

Обзор

Телекоммуникационные системы - это сложные системы реального мира, содержащие множество различных компонентов, которые взаимодействуют между собой в сложных взаимосвязях.[1] Анализ таких систем может стать чрезвычайно сложным: методы моделирования имеют тенденцию анализировать каждый компонент, а не отношения между компонентами.[1][2] Моделирование подход, который можно использовать для моделирования больших, сложных стохастический системы для прогнозирование или спектакль измерение целей.[1][2][3] Это наиболее распространенный метод количественного моделирования.[1]

Выбор моделирования в качестве инструмента моделирования обычно делается потому, что он менее строг. Другие методы моделирования могут накладывать существенные математические ограничения на процесс, а также требовать принятия множества внутренних допущений.[2]

Моделирование сетевого трафика обычно состоит из следующих четырех шагов:[1][2]

  • Моделирование системы как динамической стохастический (т.е. случайный) процесс
  • Генерация реализаций этого случайного процесса
  • Измерение данных моделирования
  • Анализ выходных данных

Методы моделирования

Обычно для моделирования телекоммуникационных сетей используются два вида моделирования, а именно. дискретное и непрерывное моделирование. Дискретное моделирование также известно как дискретное моделирование событий, и являются динамическими стохастическими системами, основанными на событиях. Другими словами, система содержит несколько состояний и моделируется с помощью набора переменных. Если значение переменной изменяется, это представляет собой событие и отражается в изменении состояния системы. Поскольку система динамична, она постоянно меняется, и, поскольку она стохастическая, в системе присутствует элемент случайности. Представление дискретного моделирования выполняется с помощью уравнений состояния, которые содержат все переменные, влияющие на систему.

Непрерывное моделирование также содержит переменные состояния; однако они постоянно меняются со временем. Непрерывное моделирование обычно моделируется с помощью дифференциальных уравнений, отслеживающих состояние системы с привязкой ко времени.

Преимущества моделирования

  • Обычные аналитические методы используют обширные математические модели, которые требуют наложения на модель допущений и ограничений. Это может привести к неточности в выходных данных, которой можно избежать. Моделирование не накладывает ограничений на систему, а также учитывает случайные процессы; фактически, в некоторых случаях моделирование является единственным применимым практическим методом моделирования;[1][2]
  • Аналитики могут подробно изучить взаимосвязи между компонентами и смоделировать прогнозируемые последствия нескольких вариантов дизайна, прежде чем им придется реализовывать результат в реальном мире.[1][2]
  • Можно легко сравнить альтернативные конструкции, чтобы выбрать оптимальную систему.[1]
  • Фактический процесс разработки моделирования может сам по себе предоставить ценную информацию о внутренней работе сети, которая, в свою очередь, может быть использована на более позднем этапе.[1]

Недостатки симуляции

  • Разработка точной имитационной модели требует значительных ресурсов.[1][2]
  • Результаты моделирования настолько хороши, насколько хороша модель, и, как таковые, по-прежнему являются только оценками / прогнозируемыми результатами.[1]
  • Оптимизация может быть выполнена только с использованием нескольких альтернатив, поскольку модель обычно разрабатывается с использованием ограниченного числа переменных.[1][2]
  • Создание симуляторов стоит больших денег и очень дорого.

Статистические вопросы имитационного моделирования

Входные данные

Имитационные модели генерируются из набора данных, взятых из стохастической системы. Необходимо проверить статистическую достоверность данных путем подбора статистического распределения, а затем проверить значимость такого подбора. Кроме того, как и в любом процессе моделирования, необходимо проверить точность входных данных и удалить любые выбросы.[1]

Выходные данные

После завершения моделирования данные необходимо проанализировать. Выходные данные моделирования дадут только вероятное оценить реальных событий. Методы повышения точности выходных данных включают в себя: многократное выполнение моделирования и сравнение результатов, разделение событий на пакеты и их индивидуальную обработку, а также проверку того, что результаты моделирования, проведенного в смежные периоды времени, «соединяются» для создания согласованного целостного представления о системе. .[1][4]

Случайные числа

Поскольку большинство систем включают в себя случайные процессы, при моделировании часто используются генераторы случайных чисел для создания входных данных, которые приблизительно соответствуют случайной природе реальных событий. Сгенерированные компьютером [случайные числа] обычно не случайны в самом строгом смысле, поскольку они вычисляются с использованием набора уравнений. Такие числа известны как псевдослучайные числа. При использовании псевдослучайных чисел аналитик должен убедиться, что истинная случайность чисел проверена. Если обнаруживается, что числа не ведут себя достаточно случайным образом, необходимо найти другой способ генерации. Случайные числа для моделирования создаются генератор случайных чисел.

Смотрите также

использованная литература

  1. ^ а б c d е ж г час я j k л м п Флад, Дж. Коммутация электросвязи, трафик и сети, Глава 4: Телекоммуникационный трафик, Нью-Йорк: Прентис-Холл, 1998.
  2. ^ а б c d е ж г час Пенттинен А., Глава 9 - Моделирование, Конспект лекции: S-38.145 - Введение в теорию телетрафика, Хельсинкский технологический университет, осень 1999 г.
  3. ^ Кеннеди И. Г., Моделирование дорожного движения, Школа электротехники и информационной инженерии, Университет Витватерсранда, 2003 г.
  4. ^ Акимару Х., Кавасима К., Телетрафик - теория и приложения, Springer-Verlag London, 2-е издание, 1999 г., стр. 6