Правильная ссылка на статью:
Малахов С.В., Якупов Д.О..
Исследование стохастических моделей генерации пакетов в компьютерных сетях
// Программные системы и вычислительные методы.
2024. № 2.
С. 53-72.
DOI: 10.7256/2454-0714.2024.2.70340 EDN: EKXYBU URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=70340
Читать статью
Результаты процедуры рецензирования статьи:
Результаты процедуры повторного рецензирования статьи:
Результаты процедуры окончательного рецензирования статьи:
|
EDN: EKXYBU
|
Аннотация:
Стохастические модели генерации пакетов – это модели, которые используются для генерации трафика в компьютерных сетях с определенными характеристиками. Эти модели могут быть использованы для симуляции сетевой активности и тестирования производительности сети. Стандартная передача данных в сети – это генерация пакетов с задержками, при котором пакеты отправляются через определенные промежутки времени. Для генерации пакетов с задержками могут использоваться различные стохастические модели, включая равномерное распределение, экспоненциальное распределение, распределение Эрланга. В данной работе была собрана экспериментальная установка и разработано клиент-серверное приложение для проведения исследования и анализа производительности канала передачи данных. Был предложен алгоритм, позволяющий восстанавливать моментные характеристики случайной величины интервала между пакетами для дальнейшего использования моделей массового обслуживания. Выполнен анализ законов распределения на производительность экспериментального образца сети и получены оценки эффективности использования канала и среднего времени генерации пакетов в сегментах сети, а также гистограммы задержек по законам распределения. Была создана экспериментальная установка, разработано клиент-серверное приложение для анализа производительности канала передачи данных. Предложен алгоритм восстановления моментных характеристик временных интервалов между пакетами. Проведен анализ законов распределения на производительность сети, получены оценки эффективности использования канала и среднего времени генерации пакетов в сегментах сети, также гистограммы задержек по законам распределения. Генерация пакетов с задержками по стохастическим законам распределения (равномерное, экспоненциальное, Эрланга) имеет большое значение при моделировании и анализе работы сетевых систем. Также генерация пакетов с задержками по вышеупомянутым законам распределения позволяет проводить тестирование и отладку сетевых приложений и устройств в условиях, близких к реальным. Это позволяет выявлять возможные проблемы и улучшать работу сетевых систем. В результате эксперимента был предложен алгоритм, позволяющий восстанавливать моментные характеристики случайной величины интервала между пакетами для дальнейшего использования моделей массового обслуживания. Также, выполнен анализ влияния законов распределения на производительность экспериментального образца сети и получены оценки эффективности использования канала и среднего времени генерации пакетов в сегментах сети, а также гистограммы задержек по законам распределения.
Ключевые слова:
равномерное распределение, экспоненциальное распределение, распределение Эрланга, пакетная коммутация, задержки, клиент-серверное приложение, анализ трафика, передача данных, генерации пакетов, Стохастические модели
Abstract:
Stochastic packet generation models are models that are used to generate traffic in computer networks with certain characteristics. These models can be used to simulate network activity and test network performance. Standard data transmission on the network is packet generation with delays, in which packets are sent at certain intervals. Various stochastic models can be used to generate delayed packets, including uniform distribution, exponential distribution, and Erlang distribution. In this work, an experimental setup was assembled and a client-server application was developed to conduct research and analyze the performance of the data transmission channel. An algorithm has been proposed that allows to restore the moment characteristics of a random value of the interval between packets for further use of queuing models. The analysis of the distribution laws on the performance of the experimental network sample was performed and estimates of the efficiency of channel use and the average packet generation time in network segments, as well as histograms of delays according to the distribution laws, were obtained. An experimental setup was created, and a client-server application was developed to analyze the performance of the data transmission channel. An algorithm for restoring the moment characteristics of the time intervals between packets is proposed. The analysis of the distribution laws on network performance was carried out, estimates of the efficiency of channel use and the average packet generation time in network segments were obtained, as well as histograms of delays according to the distribution laws. The generation of packets with delays according to stochastic distribution laws (uniform, exponential, Erlang) is of great importance in modeling and analyzing the operation of network systems. Also, the generation of packets with delays according to the above-mentioned distribution laws allows testing and debugging of network applications and devices in conditions close to real ones. This allows to identify possible problems and improve the operation of network systems. As a result of the experiment, an algorithm was proposed that allows to restore the moment characteristics of a random value of the interval between packets for further use of queuing models. Also, the analysis of the influence of distribution laws on the performance of the experimental network sample was performed and estimates of the efficiency of channel use and the average packet generation time in network segments, as well as histograms of delays according to distribution laws, were obtained.
Keywords:
generating packages, data transmission, traffic analysis, client-server application, delays, packet switching, Erlang distribution, exponential distribution, uniform distribution, Stochastic models