موضوع مقاله: کنترل شدآمد شبکه | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # کنترل شدآمد شبکه | مقدمه: امروزه طراحی شبکه‌های قابل اعتماد و قوی و سرویس‌های بر مبنای شبکه سخت تر شده‌است. | ## بخش 1: کنترل شدآمد شبکه | در شبکه‌های رایانه‌ای، درخواست‌ها کاملاً قابل پیش‌بینی نیستند، موفقیت یک شبکه وابسته به سرویس‌های مفیدی است که ارائه می‌دهد. مدل کردن کارایی برای تصمیم‌گیری در مورد کیفیت خدمات نیاز است؛ بسیاری از مدل‌های ترافیکی بر اساس اندازه‌گیری داده‌های ترافیکی گسترش می‌یابند. اگر مدل‌های ترافیکی در لایه‌های پایین تر مشخصه‌های ترافیکی را به درستی دریافت نکند، نمی‌توانند کارایی مؤثری داشته باشند و نتیجه ممکن است بیشتر یا کمتر از کارایی شبکه باشد، بنابراین به طراحی شبکه آسیب می‌رساند. از این رو مدل‌های ترافیکی شبکه، یک عنصر کلیدی در ارزیابی کارایی شبکه‌ها هستند و آن‌ها باید بسیار دقیق باشند. هدف کلی در مدل‌سازی ترافیک پیدا کردن فرآیندهای تصافی برای نشان دادن رفتار ترافیک است. تلاش‌هایی در شرکت تلفن کپنهاگن در دهه ۱۹۱۰ توسط Erlang انجام شد که مشخصه‌های ترافیک تلفن برای تماس‌های جدید و زمان صرف شده برای آن‌ها را با استفاده از توزیع‌های احتمال خاص بدست آورد. Erlang مدل‌های ترافیکی را برای تخمین ظرفیت سوئیچ‌های تلفن بکار گرفت تا به احتمال تعداد تماس‌ها در یک بلاک دست یابد. فرمول‌های بلاک بندی Erlang کاربرد زیادی در حامل‌های عمومی داشت زیرا تسهیلات تلفن از قبیل سوئیچ کردن و انتقال، نیازمند سرمایه‌گذاری‌های قابل توجهی بودند. بعد از چند دهه، فعالیت‌های Erlang باعث استفاده از تئوری صف شد و احمالات را به‌طور عمومی در مهندسی شبکه‌های تلفن بر مبنای سوئیچ بکار برد. برای مثال تکنولوژی‌های بیسیم اجازه استفاده به تعداد بیشتری از کاربران متحرک را دادند. مدل‌های ترافیکی فهم بهتری از رفتار شبکه در مواقع ترافیک به ما نشان می‌دهند اما فهم ما در گذر زمان تغییر کرده و بهتر می‌شود. | ## بخش 2: کنترل شدآمد شبکه | کاربرد مدل‌های ترافیکی شبکه اندازه‌گیری برای مقایسه کارایی واقعی شبکه، مفید و ضروری است. مدل‌های ترافیکی می‌توانند برای حل مشکلات فرضی استفاده شوند، در حالیکه اندازه گیری‌های ترافیکی فقط حقایق جاری را نشان می‌دهند. پیگیری ترافیک، فهم یک فرآیند تصادفی است در حالیکه مدل ترافیکی یک مدل تصادفی است. این موضوع قبل تر از تحقیقات Erlang روی تماس‌های صوتی و ظرفیت سوئیچ‌های تلفن مطرح شده بود. آگاهی از متغیر بودن اندازه ترافیک و انفجاری بودن آن برای تشخیص اندازه بافر در گره‌ها و همچنین گنجایش خطوط ارتباطی نیز نیاز است(Barakat, et al. دومین کاربرد مهم استفاده از مدل‌های ترافیک شبکه، بررسی کارایی شبکه در کنترل‌های ترافیکی خاص است. برای مثال، بررسی کارایی الگوریتم‌های برنامه‌ریزی بسته‌ها که ممکن است ترافیک شبکه را بر مبنای سناریوهای متفاوتی انجام دهند یا الگوریتم‌هایی که برای دوری کردن از برخورد در شبکه‌های TCP مورد استفاده هستند. ارزیابی مؤثر الگوریتم‌های جدید از نظر پایداری، بیطرفی و عملکرد بدون مدل‌های واقعی امکان‌پذیر نیست. در شبکه‌های اتصال گرا از قبیل ATM برای تضمین کیفیت خدمات، کنترل پذیرش به معنای بلوک کردن ارتباطات جدید است. یک استراتژی ساده می‌تواند بر اساس نرخ اوج ارتباط جدید باشد؛ یک ارتباط جدید پذیرفته می‌شود اگر پهنای باند در دسترس بیشتر از نرخ اوج آن باشد. یک استراتژی پذیرش پیچیده بر اساس استفاده مؤثر از پهنای باند صورت می‌گیرد(Kelly, 1996). | ## بخش 3: کنترل شدآمد شبکه | از رفتار منبع ترافیکی به یک پهنای باند مؤثر بین نرخ اوج و نرخ میانگین برای رسیدن به محدوده QoS مورد نظر می‌رسیم. مراحل مدل‌سازی ترافیک شبکه مدل سازی ترافیک شبکه شامل سه مرحله‌است: انتخاب یک یا چند مدل که توانایی توصیف نوع ترافیک را بخوبی داشته باشند. تخمین پارامترها بر اساس مجموعه‌ای از آمارها از قبیل میانگین، واریانس، چگالی توابع یا توابع auto covariance و مشخصه‌های سامانه چندبرخالی که از داده‌های مشاهده شده محاسبه می‌شوند انجام می‌شود. انجام تست‌های آماری روی مدل‌های انتخابی برای برگزیدن بهترین مدل و تحلیل شایستگی آن. با کمک شناخت و تحلیل این پارامترها مشکل توزیع اندازه بسته امروزه به‌طور مناسبی حل شده‌است. انواع مدل‌های ترافیک شبکه مدل‌های ترافیک اولیه از مدل‌های مخابرات مشتق شده بودند و بیشتر روی سادگی تحلیل‌ها تمرکز داشتند. مدل‌های ترافیکی به دو دسته کلی تقسیم می‌شوند: مدل‌های خود شبیه و مدل‌هایی که خود شبیه نیستند. این مدل در ابتدا کارایی نداشت اما بعدها به عنوان یک مدل کارا، ساده و جالب پذیرفته شد. SWING: همه مدل‌های خود شبیه از یک اشکال مهم رنج می‌برند؛ تخمین پارامترهای خود شبیه از روی ترافیک واقعی شبکه نیازمند مقدار زیادی داده و محاسبات سنگین و پیچیده‌است. | ## جمع‌بندی | این مدل از دو فرض اولیه استفاده می‌کند؛ اول، تعداد بینهایت منبع و دوم، الگوی تصادفی ترافیک ورودی.