Timpul de serviciu = timpul de mentinere a apelului (holding time)

Σχετικά έγγραφα
Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate.

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii

Modelare şi simulare Seminar 4 SEMINAR NR. 4. Figura 4.1 Reprezentarea evoluţiei sistemului prin graful de tranziţii 1 A A =

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a.

Curs 1 Şiruri de numere reale

Curs 4 Serii de numere reale

Curs 14 Funcţii implicite. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi"

a n (ζ z 0 ) n. n=1 se numeste partea principala iar seria a n (z z 0 ) n se numeste partea

III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar seria modulelor divergentă.

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile

Integrala nedefinită (primitive)

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1

a. 11 % b. 12 % c. 13 % d. 14 %

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor

MARCAREA REZISTOARELOR

Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1

Aplicaţii ale principiului I al termodinamicii la gazul ideal

R R, f ( x) = x 7x+ 6. Determinați distanța dintre punctele de. B=, unde x și y sunt numere reale.

5. FUNCŢII IMPLICITE. EXTREME CONDIŢIONATE.

5.4. MULTIPLEXOARE A 0 A 1 A 2

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate

5.5. REZOLVAREA CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE

riptografie şi Securitate

Fig Impedanţa condensatoarelor electrolitice SMD cu Al cu electrolit semiuscat în funcţie de frecvenţă [36].

Subiecte Clasa a VII-a

Definiţia generală Cazul 1. Elipsa şi hiperbola Cercul Cazul 2. Parabola Reprezentari parametrice ale conicelor Tangente la conice

V O. = v I v stabilizator

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006

BARAJ DE JUNIORI,,Euclid Cipru, 28 mai 2012 (barajul 3)

COLEGIUL NATIONAL CONSTANTIN CARABELLA TARGOVISTE. CONCURSUL JUDETEAN DE MATEMATICA CEZAR IVANESCU Editia a VI-a 26 februarie 2005.

Seminariile Capitolul X. Integrale Curbilinii: Serii Laurent şi Teorema Reziduurilor

Conice. Lect. dr. Constantin-Cosmin Todea. U.T. Cluj-Napoca

Curs 2 Şiruri de numere reale

RĂSPUNS Modulul de rezistenţă este o caracteristică geometrică a secţiunii transversale, scrisă faţă de una dintre axele de inerţie principale:,


Esalonul Redus pe Linii (ERL). Subspatii.

Subiecte Clasa a VIII-a

Curs 2 DIODE. CIRCUITE DR

Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro

Curs 4. RPA (2017) Curs 4 1 / 45


Capitolul 4 PROPRIETĂŢI TOPOLOGICE ŞI DE NUMĂRARE ALE LUI R. 4.1 Proprietăţi topologice ale lui R Puncte de acumulare

SERII NUMERICE. Definiţia 3.1. Fie (a n ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0

Valori limită privind SO2, NOx şi emisiile de praf rezultate din operarea LPC în funcţie de diferite tipuri de combustibili

Principiul Inductiei Matematice.

Componente şi Circuite Electronice Pasive. Laborator 3. Divizorul de tensiune. Divizorul de curent

Capitolul ASAMBLAREA LAGĂRELOR LECŢIA 25

Seminar 5 Analiza stabilității sistemelor liniare

Examen AG. Student:... Grupa:... ianuarie 2011

2. Circuite logice 2.4. Decodoare. Multiplexoare. Copyright Paul GASNER

Examen AG. Student:... Grupa: ianuarie 2016

1. PROPRIETĂȚILE FLUIDELOR

7 Distribuţia normală

Capitolul 4. Integrale improprii Integrale cu limite de integrare infinite

Ecuaţia generală Probleme de tangenţă Sfera prin 4 puncte necoplanare. Elipsoidul Hiperboloizi Paraboloizi Conul Cilindrul. 1 Sfera.

SEMINAR 14. Funcţii de mai multe variabile (continuare) ( = 1 z(x,y) x = 0. x = f. x + f. y = f. = x. = 1 y. y = x ( y = = 0

GEOMETRIE PLANĂ TEOREME IMPORTANTE ARII. bh lh 2. abc. abc. formula înălţimii

Laborator 11. Mulţimi Julia. Temă

SIGURANŢE CILINDRICE

Modelarea şi Simularea Sistemelor de Calcul Distribuţii ( lab. 4)

7. RETELE ELECTRICE TRIFAZATE 7.1. RETELE ELECTRICE TRIFAZATE IN REGIM PERMANENT SINUSOIDAL

Profesor Blaga Mirela-Gabriela DREAPTA

1.7. AMPLIFICATOARE DE PUTERE ÎN CLASA A ŞI AB

Problema a II - a (10 puncte) Diferite circuite electrice

CIRCUITE INTEGRATE MONOLITICE DE MICROUNDE. MMIC Monolithic Microwave Integrated Circuit

Să se arate că n este număr par. Dan Nedeianu

FLUXURI MAXIME ÎN REŢELE DE TRANSPORT. x 4

5.1. Noţiuni introductive

6 n=1. cos 2n. 6 n=1. n=1. este CONV (fiind seria armonică pentru α = 6 > 1), rezultă

2.1 Sfera. (EGS) ecuaţie care poartă denumirea de ecuaţia generală asferei. (EGS) reprezintă osferă cu centrul în punctul. 2 + p 2

Erori si incertitudini de măsurare. Modele matematice Instrument: proiectare, fabricaţie, Interacţiune măsurand instrument:

Functii Breviar teoretic 8 ianuarie ianuarie 2011

1.3 Baza a unui spaţiu vectorial. Dimensiune

z a + c 0 + c 1 (z a)

* K. toate K. circuitului. portile. Considerând această sumă pentru toate rezistoarele 2. = sl I K I K. toate rez. Pentru o bobină: U * toate I K K 1

Câmp de probabilitate II

f(x) = l 0. Atunci f are local semnul lui l, adică, U 0 V(x 0 ) astfel încât sgnf(x) = sgnl, x U 0 D\{x 0 }. < f(x) < l +

2. CONDENSATOARE 2.1. GENERALITĂŢI PRIVIND CONDENSATOARELE DEFINIŢIE UNITĂŢI DE MĂSURĂ PARAMETRII ELECTRICI SPECIFICI CONDENSATOARELOR SIMBOLURILE

III. Reprezentarea informaţiei în sistemele de calcul

Ovidiu Gabriel Avădănei, Florin Mihai Tufescu,

Progresii aritmetice si geometrice. Progresia aritmetica.

Unitatea atomică de masă (u.a.m.) = a 12-a parte din masa izotopului de carbon

Lucrul mecanic. Puterea mecanică.

8 Intervale de încredere

2CP Electropompe centrifugale cu turbina dubla

Spatii liniare. Exemple Subspaţiu liniar Acoperire (înfăşurătoare) liniară. Mulţime infinită liniar independentă

T R A I A N ( ) Trigonometrie. \ kπ; k. este periodică (perioada principală T * =π ), impară, nemărginită.

GEOMETRIE PLANĂ TEOREME IMPORTANTE ARII. = înălţimea triunghiului echilateral h =, R =, r = R = bh lh 2 A D ++ D. abc. abc =

CONCURS DE ADMITERE, 17 iulie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ

Statisticǎ - curs 3. 1 Seria de distribuţie a statisticilor de eşantioane 2. 2 Teorema limitǎ centralǎ 5. 3 O aplicaţie a teoremei limitǎ centralǎ 7

Cursul 6. Tabele de incidenţă Sensibilitate, specificitate Riscul relativ Odds Ratio Testul CHI PĂTRAT

Lucrarea Nr. 5 Circuite simple cu diode (Aplicaţii)

Orice izometrie f : (X, d 1 ) (Y, d 2 ) este un homeomorfism. (Y = f(x)).

TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE. Obiective:

CURS XI XII SINTEZĂ. 1 Algebra vectorială a vectorilor liberi

Lectia VI Structura de spatiu an E 3. Dreapta si planul ca subspatii ane

Analiza bivariata a datelor


Transcript:

Modelul clasic al traficului telefonic Modele cu pierderi au fost utilizate pentru a descrie reteaua telefonica Modelul lui Erlang(1878-1929) Pe o linie de comunicatie intre 2 abonati Traficul consta din apeluri telefonice neintrerupte Modelul clasic al traficului telefonic Modelul lui Erlang: un sistem cu pierderi pur (m=0) Clientul = apelul λ = rata de sosire a apelurilor Timpul de serviciu = timpul de mentinere a apelului (holding time) h = 1/μ = timpul mediu de mentinerea a apelului (unitati de timp) Server-ul = canalul de pe linie n = numarul de canale de pe linie

Procesul trafic Intensitatea traficului Marimea traficului oferit este data de intensitatea traficului A Prin definitie, intensitatea traficului A este produsul intre rata de sosire λ si timpul mediu de mentinerea a apelului h: A =λh - Intensitatea traficului este o cantitate adimensionala. Totusi unitatea ei de masura se considera a fi erlangul (erl); - Potrivit formulei lui Little: un trafic de un erlang inseamna ca, un canal este ocupat la medie (are o ocupare medie); Exemplu: - Daca exista in medie 1800 de apeluri noi intr-o ora si daca timpul mediu de ocupare este de 3 minute, atunci intensitatea traficului este data de: 3 A = 1800 = 90erl 60

Alte definitii ale traficului Definitia B: Traficul oferit sau traficul de intrare este numarul mediu de cereri ce se prezinta in sistem, cu rata de apelare λ, in decursul unui interval de timp egal cu timpul mediu de serviciu 1/μ. A = λcereri /sec1/ μsec Cum cererile nu pot exista in afara surselor ce le produc, aceeasi definitie se poate reflecta si in formularea: Definitia C: Traficul oferit este numarul mediu de surse simultan ocupate in decursul unui interval cat durata medie de servire (1/μ), daca rata lor de apelare este λ. A = λ surse ocupate /sec1/ μ sec Orice cerere acceptata de sistem are la dispozitie un circuit sau un dispozitiv de prelucrare, pe care il ocupa pe toata durata lui de prezenta in sistem, ceea ce inseamna ca: Definitia D: Traficul scurs (prelucrat) este numarul de resurse simultan ocupate pe durata timpului mediu de serviciu 1/μ pentru prelucrarea cererilor oferite cu rata λ. A =λresurse ocupate /sec1/ μ sec Definitii CCITT Volumul traficului scurs de un fascicul de circuite sau prelucrat de un grup de dispozitive intr-o perioada T oarecare este totalul duratelor de ocupare a circuitelor sau dispozitivelor exprimate in ore. OBS - Trebuie precizata intotdeauna durata perioadei pe care se apreciaza traficul - Inseamna ca de fapt traficul este timp deci poate fi exprimat in unitati de timp convenabil alese. Intensitatea traficului scurs de un fascicul de circuite sau prelucrat de un grup de dispozitive este egala cu volumul de trafic divizat prin T, exprimat in ore. Aceasta este o notiune fara dimensiuni, care nu depinde de durata T de observatie. OBS - Volumul de trafic poate fi apreciat prin observatii practice, executate intr-o perioada oarecare de timp. - Orice resursa nu poate fi ocupat in decursul unei perioade T mai mult decat durata periodei respective, adica intr-o ora nu se poate scurge decat un trafic de cel mult 1E, iar pentru un grup R de resurse, cel mult R erlangi.

Blocarea traficului Intr-un sistem cu pierderi unele apeluri sunt pierdute - un apel este pierdut daca toate cele n canale sunt ocupate in momentul sosirii apelului; - termenul blocare se refera la acest tip de eveniment; Exista doua tipuri diferite de probabilitati de blocare: - Probabilitatea de blocare de apel (Call congestion) B c = probabilitatea ca un apel care soseste sa gaseasca toate cele n canale ocupate = fractiunea de apeluri care sunt pierdute - Probabilitatea de blocare de timp (Time congestion) B t = probabilitatea ca toate cele n canale sa fie ocupate la un moment de timp arbitrar = fractiunea de timp in care toate cele n canalele sunt ocupate Cele doua marimi nu sunt egale: - ex: - mobilul propriu - daca apelurile sosesc dupa un proces Poisson ele sunt egale Blocarea de apel este pentru abonati un indicator mult mai bun in ceea ce priveste calitatea serviciului dar probabilitatea de blocare de timp este mai usor de calculat( prin masuratori de trafic ce se efectueaza asupra retelei) Ratele apelurilor Intr-un sistem cu pierderi un apel este fie pierdut fie prelucrat (carried). Astfel, vorbim de 3 tipuri de rate ale apelurilor: - λ oferit = rata de sosire a cererilor de apelurilor - λ prelucrat = rata apelurilor prelucrate - λ pierdut = rata apelurilor pierdute λ ofertit λ prelucrat λ pierdut λ =λ +λ =λ oferit prelucrat pierdut λ =λ(1 B ) prelucrat λ =λb pierdut c c

Tipuri de trafic Cele 3 rate ale apelurilor conduc la 3 tipuri de trafic: - Trafic oferit: A oferit =λ oferit h - Trafic prelucrat: A prelucrat =λ prelucrat h λ ofertit λ prelucrat - Trafic pierdut: A pierdut =λ pierdut h λ pierdut A = A + A = A oferit prelucrat pierdut A = A(1 B ) A prelucrat pierdut = AB c c Traficul oferit si cel pierdut sunt cantitati ipotetice, dar traficul prelucrat este masurabil intrucat corespunzator formulei lui Little el corespunde numarului mediu de canale ocupate de pe linie. Notatii Kendal pentru sistemele cu cozi de asteptare A/B/n/p/k A- se refera la procesul de sosire Ipoteza: intervalele de timp intre sosiri sunt variabile iid; Distributii posibile: M = exponentiala (fara memorie) D = determinista G = generala B- se refera la timpii de servire Ipoteza:timpii de servire sunt variabile iid; Distributii posibile: M = exponentiala (fara memorie) D = determinista G = generala n numarul de servere paralele p - numarul de pozitii in sistem = numar de servere + pozitii de asteptare

A/B/n/p/k k marimea populatiei clientului Valori implicite sunt de obicei omise: p =, k = Exemple: M / M /1 M / D /1 M / G /1 M / M / n G/ G/1 M / M / n/ n+ m M / M / Modelul Poisson M / M / n/ n Modelul Erlang M / M / k / k / k Modelul Binomial p =, k = M / M / n/ n/ k Modelul Engset (n < k) Capacitatea sistemului - n = numarul de canale de pe linie Analiza traficului Incarcarea cu trafic - A = Intesitatea traficului oferit Calitatea serviciului (din punctul de vedere al abonatilor) - B c = call blocking= probabilitatea ca un apel care soseste sa gaseasca toate cele n canale ocupate Fie un sistem cu piederi M/G/n/n: - apelurile sosesc potrivit unui proces Poisson ( cu rata λ) - timpii de prelucrare sunt variabile iid (independent identicaly distributed) corespunzatoare unei distributii oarecare de medie h

Analiza traficului Relatia cantitativa intre cei trei factori este data de Formula lui Erlang: B c = Erl( n, A): = A n! i A i! n i= 1 n Numita deasemenea: - Formula Erlang B - Formula de blocare Erlang - Formula de pierderi Erlang - Prima formula a lui Erlang n! = n ( n 1) 2 1, 0! = 1 Exemple Sa presupunem ca sunt n = 4 canale pe o linie si traficul oferit este A = 2 erl. Probabilitatea de blocare este data in acest caz de: Bc 2 2 = Erl(4,2) = 4! = 9.5% 2 3 4 2 2 2 21 1+ 2+ + + 2! 3! 4! 4 Daca capacitatea linie este crescuta la n = 6, atunci B c se reduce conform: Bc 2 = Erl(6,2) = 6! 1.2% 2 3 4 5 6 2 2 2 2 2 1+ 2+ + + + + 2! 3! 4! 5! 6! 6

Capacitate versus trafic Fiind data cerinta: B c < 1%, impusa de calitatea serviciului, numarul de resurse necesare depind de intensitatea traficului dupa cum urmeaza: na ( ) = min{ i= 1,2, Erlia (, ) < 0,01} Calitatea serviciului versus trafic Fiind data capacitatea n = 20 canale, calitatea impusa serviciului: 1 B c depinde de intensitatea traficului dupa cum urmeaza: 1 B ( A) = 1 Erl(20, A) c

Calitatea serviciului versus capacitatea Fiind data intensitatea traficului de 15 erl, calitatea impusa serviciului 1- B c depinde de capacitatea n dupa cum urmeaza: 1 B ( n) = 1 Erl( n,15) c Modelul de trafic la nivelul pachetelor de date Modelul cu cozi de asteptare este potrivit pentru a descrie traficul de date la nivelul de pachete - primele incercari au fost facut in anii 60, 70 in legatura cu reteaua ARPA si cele mai semnificative apartin lui L. Kleinrock Fie legatura intre doua rutere de pachete - traficul consta din pachete de date transmise de-a lungul liniei

Modelul de trafic la nivelul pachetelor de date Acest sistem poate fi modelat ca un sistem pur cu coada de asteptare cu un singur server si un bufer (coada de asteptare) infinit. - clientul = pachetul λ = rata de sosire a pachetelor ( pachete pe unitatea de timp) L= lungimea medie a pachetelor( unitati de date pe unit de timp) - serverul = linia, pozitiile de asteptare= bufer-ul C = viteza liniei (unitati de date pe unitati de timp) - timpul de serviciu = timpul de transmitere al unui pachet 1/μ = L/C= timpul mediu de transmisie al unui pachet ( unitati de timp) Procesul trafic

Incarcarea cu trafic Marimea traficului oferit este descrisa de incarea cu trafic ρ Prin definitie, incarcarea cu trafic ρ este raportul intre rata de sosire λ si rata de serviciu μ = C/L: λ ρ= = μ λl C - incarcarea cu trafic este o marime fara dimensiune - conform formulei lui Little ne da informatii despre factorul de utilizare al serverului, care reprezinta probabilitatea ca severul sa fie ocupat Exemple Fie o linie intre doua rutere de pachete. Sa presupunem ca: - in medie sossec 50000 de pachete noi pe secunda - lungimea medie a unui pachet este de 1500 bytes si - viteza liniei este de 1 Gbps. Incarcarea cu trafic ( ca si utilizarea in acelasi timp ) este: 8 ρ= 50000 1500 = 0,6 = 60% 9 10

Intarzierea Intr-un sistem cu coada de asteptare unele pachete trebuie sa astepte inainte de a fi servite Un pachet este trecut in bufer daca linia e ocupata in momentul sosirii lui Intarzierea unui pachet consta din Timpul de asteptare care depinde de starea sistemului inainte de sosire si: Timpul de transmisie care depinde de lungimea pachetului si capacitatea liniei Exemple: Lungimea unui pachet =1500 bytes Viteza liniei = 1 Gbps Timpul de transmisie = 1500*8/10 9 = 0,000012s =12μs Analiza traficului Capacitatea sistemului C = viteza liniei in kbps Incarcarea cu trafic λ = rata de sosire a pachetelor in pps( considerata aici ca o variabila) L = lungimea medie a unui pachet in kbits ( presupus constanta aici de 1kbit) Calitatea serviciului (din punctul de vedere al utilizatorilor) P Z = probabilitatea ca un pachet sa trebuiasca sa astepte prea mult, mai mult decat o valoarea impusa z( presupusa aici o constanta z=10μs) Sistem cu asteptare M/M/1 Pachetele sosesc dupa un proces Poisson ( cu rata λ) Lungimea pachetelor este un proces idd distribuit conform unui proces exponential de medie L

Analiza traficului Relatia cantitativa intre cei trei factori ( sistem, trafic, si QoS) este data de urmatoarea formula: P = Wait( C, λ ; L, z): = z Nota: C L ( λ) z λ L μ(1 ρ) z e = ρ e, λ L < C ( ρ< 1) C 1,, λl C ( ρ 1) Sistemul este stabil numai in primul caz( ρ<1). In alte conditii numarul pachetelor din bufer creste fara limite. Exemple Sa presupunem ca pachetele sosesc cu rata λ =600000pps=0,6 pachete/μs si viteza liniei este C= 1Gbps =1 kbit/μs Sistemul este stabil intrucat λl ρ= = 0,6 < 1 C Probabilitatea ca un pachet sa astepte prea mult ( mai mult de z =10 μs) este: 4 P = Wait(1,0,6;1,10) = 0,6e 1% z

Capacitate versus rata de sosire Impunand conditia de asigurare a calitatii serviciului (QoS) P z < 1% capacitatea necesara a liniei depinde de rata de sosire λ: C( λ ) = min{ c>λlwait( c, λ :1,10) < 0.01} QoS versus rata de sosire Fiind data viteza liniei C=1Gbps, QoS 1-P Z depinde de rata de sosire λ dupa cum urmeaza: 1 P ( λ ) = 1 Wait(1, λ:1,10} z

Calitatea serviciului versus capacitate λ= 600000 = 0.6 pachete / μs Fiind data rata de sosire a pachetelor calitatea servicului P depinde de viteza liniei C dupa cum urmeaza: 1 z 1 P ( R) = 1 Wait( C,0.6;1,10} z Modelul la nivel de flux pentru traficul elastic de date Pentru modelarea traficului de date elastic la nivel de flux sunt utilizate modelele cu partajare Elasticitatea se refera in acest caz la rata de transfer a fluxurilor TCP care este adaptiva Aceste modele au fost propuse de J. Roberts Fie o linie intre doua rutere de pachete Traficul consta din fluxurile TCP care incarca linia

Modelul la nivel de flux pentru traficul elastic de date Cel mai simplu model este un sistem pur cu partajare cu server unic ( n =1) cu o rata totala a serviciului fixa μ Clientul = fluxul TCP = fisierul ce urmeaza a fi transferat λ =rata de sosire a fluxurilor (fluxuri pe unitatea de timp) S = marimea medie a fluxului = marimea medie a fisierului (unitati de date) Serverul = legatura C = viteza liniei (unitati de date /unitati de timp) Timpul de serviciu = timpul de transfer al fisierului la viteza liniei 1/μ = timpul mediu de transfer al fisierului la viteza liniei (unitati de timp) Procesul trafic

Incarcarea din punctul de vedere al traficului Marimea traficului oferit este data de incarcarea cu trafic ρ Prin definitie acesta incarcare este raportul intre rata de sosire λ si rata de servire μ = C/S λ ρ = = μ λs C incarcarea cu trafic este o marime fara dimensiune conform formulei lui Little ne da informatii despre factorul de utilizare al serverului Exemplu Fie legatura intre doua rutere de pachete.supunem ca: In medie 50 noi fluxuri sosesc pe secunda Marimea medie a unui flux este de 1500000 bytes Viteza liniei este de 1 Gbps Incarcarea cu trafic sau utilizarea este: 8 ρ= 50000 1500 = 0,6 = 60% 9 10

Debitul Intr-un sistem cu partajare capacitatea de servire este impartita de catre fluxurile active. In consecinta toate fluxurile vor suferi intarzieri cu exceptia cazului in care un singur flux este activ; Prin definitie raportul intre marimea medie a fluxului S si valoarea medie a intarzierii D a unui flux reprezinta debitul θ: θ= S D Exemple: S = 1 Mbit D = 5s θ = S/D = 0,2 Mbps Analiza traficului Capacitatea sistemului C = viteza liniei Mbps Incarcarea cu trafic λ = rata de sosire a fluxului in fluxuri pe secunda ( variabila) S = marimea medie a fluxului in kbits ( presupusa constanta 1Mbit) Calitatea serviciului QoS θ = debitul Sistem cu partajare M/G/1-PS Fluxurile sosesc dupa un proces Poisson ( cu rata λ) Marimea fluxurilor este o variabila iid distribuita dupa o lege oare cu media S

Analiza traficului Relatia cantitativa intre cei trei factori (sistem, trafic, si QoS) este data de urmatoarea formula: C λ S = C(1 ρ), daca λ S < C( ρ< 1) θ= Xput( C, λ ; L): = 0,, daca λs C( ρ 1) Nota: Sistemul este stabil numai in primul caz (ρ < 1). Altfel numarul fluxurilor ca si intarzierea medie cresc nelimitat. Debitul tinde catre 0. Exemple Sa presupunem ca rata de sosire a fluxurilor este λ = 600 fluxuri/s si capacitatea liniei este de C = 1000Mbps = 1Gbps. Sistemul e stabil intrucat: 600 ρ = λs = = 0,6 < 1 C 1000 Debitul este: θ= Xput(1000,600;1) = 1000 600 = 400Mbps = 0,4Gbps

Capacitate versus rata de sosire Impunand conditia de QoS conform careia: θ 400 Mbps, viteza necesara liniei pentru a asigura aceasta cerinta depinde de rata de sosire λ dupa cum rezulta: C( λ ) = min{ c>λs Xput( c, λ;1) 400} =λ S + 400 Calitatea serviciului versus rata de sosire Impunind viteza liniei C= 1000 Mbps, calitatea serviciului depinde de rata de sosire λ dupa cum rezulta: θλ ( ) = Xput(1000, λ ;1) = 1000 λs, λ< 1000 / S

Calitatea serviciului versuscapacitate Impunind rata de sosire λ = 600 fluxuri/s, calitatea serviciului θ depinde de viteza liniei C, dupa cum rezulta: θ ( C) = Xput( C,600;1) = C 600 S, C < 600S Modelul la nivel de flux al traficului de date CBR Pentru modelarea traficului de date CBR, la nivel de flux este indicat un model de tipul sistem infinit Rata de transmisie si durata unui flux ce compun un streaming nu depind de starea retelei; Acest tip de modele au fost utilizate incepand cu anii 90 in analiza traficului CBR in retelele ATM; Fie o linie intre doua rutere de pachete Traficul consta din fluxurile UDP care transporta trafic CBR ( ca si VoIP) si incarca linia

Modelul traficului la nivel de flux CBR Modelul este un sistem infinit ( n = ) Clientul = fluxul UDP = CBR bit stream λ =rata de sosire a fluxurilor (fluxuri pe unitatea de timp) Timpul de serviciu = durata unui flux h = 1/μ = durata medie a unui flux (unitati de timp) Model fara bufer la nivel de flux: Cind rata totala de transmisie a fluxurilor depaseste capacitatea liniei bitii sunt pierduti in mod uniform, de la toate fluxurile Procesul trafic

Traficul oferit Fie r viteza unui flux Marimea traficului oferit este data de viteza totala medie R Conform formulei lui Little numarul mediu de fluxuri este: a = λh Aceasta poate fi numita intensitatea traficului ca si la traficul telefonic; Rezulta ca: R = ar =λhr Raportul de pierderi Fie N numarul de fluxuri din sistem Cand viteza totala de transmisie Nr depaseste capacitatea liniei C bitii sunt pierdut cu rata: Rata medie de pierderi este: Nr + C E[( Nr C) ] = E[max{ Nr C,0}] Prin definitie raportul de pierderi p loss da raportul intre traficul pierdut si cel oferit: + E[( Nr C) ] 1 + ploss = = E[( Nr C) ] ENr [ ] ar

Analiza traficului Capacitatea sistemului C = nr = viteza liniei kbps Incarcarea cu trafic (traficul suportat) R = ar = traficul oferit in kbps r =bit rate a unui flux in kbits ( presupusa constanta 1Mbit) Calitatea serviciului QoS p loss = raportul de pierderi Sistem infinit M/G/ Fluxurile sosesc dupa un proces Poisson ( cu rata λ) durata fluxurilor este o variabila iid distribuita dupa o lege oare cu media h Analiza traficului Relatia cantitativa intre cei trei factori (sistem, trafic, si QoS) este data de urmatoarea formula: i 1 a ploss = LR( n, a): = ( i n) e a i! i= n+ 1 a Exemple: n = 20 a =14,36 P loss = 0,01

Capacitate versus trafic Impunand conditia de QoS conform careia: p loss < 1%, capacitatea n necesara pentru a asigura aceasta cerinta depinde de intensitatea traficului a dupa cum rezulta: na ( ) = min{ i= 1,2, LRia (, ) < 0,01} Calitatea serviciului versus trafic Pentru o capacitate n = 20 data, calitatea serviciului 1- p loss depinde de intensitatea traficului a dupa cum rezulta: 1 p ( a) = 1 LR(20, a) loss

Calitatea serviciului versus capacitate Impunand intensitatea traficului a = 15 erl, calitatea serviciului 1- p loss necesara, depinde de capacitatea n, dupa cum rezulta: 1 p ( n) = 1 LR( n,15.0) loss