Рекомендуем

Теория телетрафика: концепции, модели, приложенияСтепанов С.Н. Теория телетрафика: концепции, модели, приложения
Теория телетрафикаПшеничников А.П. Теория телетрафика
Создание и реализация имитационных моделей в программной среде AnyLogicБунцев И.А. Создание и реализация имитационных моделей в программной среде AnyLogic

Книга

Математические модели информационных потоков в высокоскоростных магистральных интернет-каналах

Учебное пособие для вузов
2016 г.
232 стр.
Тираж 500 экз.
Формат 60х90/16 (145x215 мм)
Исполнение: в мягкой обложке
ISBN 978-5-9912-0508-5
ББК 32.882
УДК 621.395
Гриф УМО
Рекомендовано УМО по образованию в области Инфокоммуникационных технологий и систем связи в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки 11.03.02 и 11.04.02 – «Инфокоммуникационные технологии и системы связи» квалификации (степени) «бакалавр» и «магистр»
Аннотация

Рассмотрены существующие математические модели информационных потоков в интернет-каналах, в том числе: способы описания интернет-трафика в рамках OSI-модели; классические модели интернет-трафика (пуассоновская модель сетевого трафика, on-off источники, abt-модель, cамоподобные модели трафика); модели процесса передачи данных по компьютерным сетям (модель М/М/1, жидкостная модель интернет-трафика); программные средства моделирования трафика, в том числе, сетевой симулятор NS-2. Особое внимание уделено жидкостной модели интернет-трафика, а также ее дальнейшей модификации – гибридной жидкостной модели, позволяющей учесть, с одной стороны, статистические свойства источников трафика,с другой, современные механизмы, обеспечивающие заявленное провайдером гарантированное качество обслуживания пользователей сети Интернет. Представлены результаты анализа статистических свойств реального трафика, передаваемого в современных высокоскоростных интернет-каналах, а также примеры использования гибридной жидкостной модели информационных потоков для исследования особенностей функционирования сетевого оборудования магистральных интернет-каналов.

Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки 11.03.02 и 11.04.02 – «Инфокоммуникационные технологии и системы связи» квалификации (степени) «бакалавр» и «магистр», будет полезно аспирантам и специалистам.

«Mathematical models of information flows in high-speed backbone Internet networks» by S. V. Porshnev

The study guide deals with existing mathematical models of information flows in computer networks. Methods of describing Internet traffic within the limits of OSI model are considered. Classical traffic models such as Poisson model, on-off sources model, abt-model, fractal traffic model as well as data transition models like M/M/1 or fluid flow traffic model are reviewed. Traffic simulation software, including network simulator NS-2, is described. Special attention is given to the fluid flow traffic model that was proposed in 2000 by Misra et al. and to its extension, the hybrid fluid model. The latter permits taking into the consideration of traffic sources' statistical properties as well as modern technics of ensuring the announced quality of Internet service. The results of studying actual broadband traffic statistical properties and hybrid fluid model use cases for investigating the backbone network hardware issues are discussed.

This guide is intended for students studying Infocommunication technologies and communication systems and for professionals working in these fields.

Оглавление

Оглавление

Список сокращений

Введение
Список литературы к введению

Глава 1. Способы описания Интернет-трафика в рамках OSI-модели. Протоколы TCP/IP и UDP
1.1. Основные сведения о стандарте Open Systems Interconnection
1.2. Протокол TCP
1.2.1. Уровни протокола TCP/IP
1.2.2. Механизм передачи данных по протоколу TCP
1.2.3. Механизмы установления и окончания соединения по протоколу TCP
1.2.4. Алгоритм управления потоком данных, используемый в протоколе TCP
1.3. Протокол UDP
1.4. Выводы
1.5. Контрольные вопросы к главе 1
1.6. Список литературы к главе 1

Глава 2. Подходы, используемые при моделировании Интернет-трафика
2.1. Модели генераторов трафика
2.1.1. Пуассоновская модель сетевого трафика
2.1.2. On-Off источники
2.1.3. Abt-модель
2.1.4. Самоподобные модели трафика
2.2. Модели систем массового обслуживания, используемые для описания информационных потоков в компьютерных сетях
2.2.1. Модели систем массового обслуживания без потерь
2.2.2. Модели систем массового обслуживания с отказами
2.2.3. Модели СМО с очередями
2.2.4. Модель замкнутой системы
2.2.5. Модели СМО с различными дисциплинами подключения каналов к обслуживанию
2.2.6. Модели непуассоновских систем массового обслуживания и стохастических сетей
2.2.7. Модели многофазных систем
2.2.8. Модели сетей массового обслуживания
2.2.9. Применение моделей СМО для описания Интернет-трафика
2.3. Жидкостная модель Интернет-трафика
2.4. Программные средства моделирования Интернет-трафика
2.4.1. Программные реализации генераторов трафика
2.4.2. Пакетные сетевые симуляторы (на примере симулятора NS-2)
2.5. Выводы
2.6. Контрольные вопросы к главе 2
2.7. Список литературы к главе 2

Глава 3. Гибридная жидкостная модель информационных потоков в высокоскоростных магистральных Интернет-каналах
3.1. Модификация классического варианта жидкостной модели Интернет-трафика
3.2. Учет в жидкостной модели режима гарантированной скорости доступа и множества потоков, создаваемых различными классами пользователей
3.3. Статистическая модель источников
3.4. Гибридная модель информационных потоков в высокоскоростных магистральных Интернет-каналах
3.5. Результаты тестирования программной реализации гибридной модели информационных потоков
3.5.1. Постоянные потери пакетов в процессе передачи
3.5.2. Режим ограничения размера «окна данных»
3.5.3. Режим включения и выключения потоков, создаваемых выбранным пользователем
3.6. Выводы
3.7. Контрольные вопросы к главе 3
3.8. Список литературы к главе 3

Глава 4. Исследование реального трафика действующего магистрального Интернет-канала
4.1. Технология предварительной обработки дампов реального трафика, передаваемого в высокоскоростном Интернет-канале
4.1.1. Выбор источника Интернет-трафика
4.1.2. Анализ структуры информации, размещенной в дампах, Интернет-трафика
4.2. Исследование влияния размера окна агрегации на статистические свойства сетевого трафика
4.3. Сравнение функции распределения реального Интернет-трафика с распределением Парето
4.4. Исследование самоподобных свойств реального Интернет-трафика
4.5. Сравнение свойств реального и моделируемого трафика
4.6. Выводы
4.7. Контрольные вопросы к главе 4
4.8. Список литературы к главе 4

Глава 5. Применение гибридной жидкостной модели информационных потоков для исследования особенностей функционирования сетевого оборудования магистральных Интернет-каналов
5.1. Исследование особенностей информационных потоков в сети Интернет в режиме ограничения скорости
5.1.1. Анализ результатов расчетов без учета вероятностного сброса пакетов (BC =BE)
5.1.2. Анализ результатов расчетов с учетом вероятностного сброса пакетов (BE >BC)
5.1.3. Исследование влияния изменения во времени скорости оборота пакетов на свойства Интернет-трафика
5.2. Исследование особенностей Интернет-трафика в многопоточном режиме
5.2.1. Исследование влияния видов активности пользователей на вариабельность трафика магистрального Интернет-канала
5.2.2. Исследование влияния типов пользователей на свойства агрегированного Интернет-трафика
5.3. О допустимой загрузке высокоскоростного канала передачи Интернет-трафика
5.3.1. Анализ результатов расчетов загрузки магистрального канала средствами гибридной модели информационных потоков
5.4. Исследование влияния размера буфера сетевого маршрутизатора на качество обслуживания пользователей сети Интернет
5.5. Выводы
5.6. Контрольные вопросы к главе 5
5.7. Список литературы к главе 5

Заключение

Приложения
1. Листинг m-функции, возвращающей значение фрактальной размерности двумерного объекта
2. Листинг m-функции, возвращающей значение поточечной фрактальной размерности
3. Листинг m-функции, возвращающей значения показателя Херста, оцениваемое по всем значениям временного ряда
4. Листинг m-функции, возвращающей значение показателя Херста в соответствии с формулой (2.49)
5. Листинг m-функции, возвращающей значение показателя Херста в соответствии с формулой (2.54)
6. Листинг m-функции, возвращающей значение показателя Херста, оцениваемое по всем значениям временного ряда
7. Листинг модифицированной m-функции, возвращающей значение показателя Херста, оцениваемое по выбранным значениям временного ряда
8. Листинг программной реализации модифицированной жидкостной модели (основная функция)
9. Листинг программной реализации модифицированной жидкостной модели (вспомогательная функция)