موضوع مقاله: تاریخچه مدل‌های ترافیک شبکه | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # تاریخچه مدل‌های ترافیک شبکه | مقدمه: طراحی شبکه‌های قدرتمند و قابل اعتماد و همچنین سرویس‌های شبکه نیازمند درک ویژگی‌های ترافیک شبکه است. | ## بخش 1: تاریخچه مدل‌های ترافیک شبکه | در طول تاریخ، مدل‌های مختلفی از ترافیک شبکه ایجاد شده‌اند و از آن‌ها برای ارزیابی شبکه‌ها و خدمات موجود استفاده شده‌است. مدل‌های عملکردی به نوبه خود به مدلسازی دقیق ترافیکی نیاز دارند که توانایی ضبط مشخصات آماری میزان واقعی ترافیک در شبکه را داشته باشند. اگر مدل‌های اصلی ترافیک به‌طور کارآمد خصوصیات ترافیک واقعی را محاسبه نکرده باشند، نتایج ممکن است عملکرد شبکه را به درستی تخمین نزنند. به همین دلیل مدل‌های ترافیک یک جزء اصلی در ارزیابی عملکرد شبکه‌ها هستند و باید بسیار دقیق باشند. ارلانگ که در دهه ۱۹۱۰ در شرکت تلفن کپنهاگ کار می‌کرد، ترافیک تلفنی را در سطح تماس توسط توزیع احتمال مشخص برای تماس‌های ورودی جدید و زمان برگزاری آن‌ها، مشخص نمود. ارلانگ مدل‌های ترافیکی را برای تخمین ظرفیت سوئیچ تلفنی موردنیاز جهت محاسبه احتمال مسدود شدن تماس اعمال کرد. فرمول‌های محاسبه شده توسط ارلانگ موردتوجه شرکت‌های عمومی مخابرات همراه قرار گرفت زیرا امکانات تلفن (سوئیچینگ و انتقال) باعث به وجود آمدن سرمایه‌های قابل توجهی می‌شد. طی چندین دهه، کار ارلانگ استفاده از تئوری صف و به‌طور کلی احتمالات را برای مهندسی شبکه تلفن سوئیچی عمومی شبیه‌سازی کرد. پیشرفت‌های قابل توجه در رویکردهای وابسته به محدوده وسیع و روش‌های چند فراکتالی صورت گرفته‌است. در همان زمان مدلسازی ترافیک با تکامل فناوری‌های شبکه و برنامه‌های جدید چند رسانه ای به چالش کشیده شد. به عنوان مثال، فناوری‌های بی‌سیم امکان جابه جایی و تحرک بیشتری را برای کاربران فراهم می‌کنند. مدل‌های ترافیکی نشان دهنده درک فعلی ما از رفتار ترافیک است، اما درک ما با گذشت زمان تغییر و رشد پیدا می‌کند.Thomas M. استفاده از مدل‌های ترافیک شبکه اندازه‌گیری‌ها برای تأیید عملکرد واقعی شبکه مفید و ضروری هستند. با این حال، اندازه‌گیری‌ها سطح انتزاعی را که باعث مفید بودن مدل‌های ترافیکی شود را ندارند. مدل‌های ترافیکی برای حل مسئله فرضی می‌توانند استفاده شوند در حالی که اندازه‌گیری‌های ترافیک فقط واقعیت فعلی را منعکس می‌کنند. از نظر احتمالی (آمار و احتمال)، ردیابی ترافیک مفهوم یک فرایند تصادفی است، در حالی که یک مدل ترافیکی یک فرایند تصادفی است؛ بنابراین، مدل‌های ترافیکی عمومی هستند (جامعیت دارند). قبلاً اشاره شد که Erlang مدلهای تماس صوتی را برای تخمین ظرفیت سوئیچ تلفنی برای دستیابی به احتمال مسدود شدن تماس هدف ایجاد کرده‌است. از نظریه صف مشخص شده‌است که طول صف با تغییر میزان ترافیک (تنوع ترافیک) افزایش می‌یابد. بنابراین، برای تعیین اندازه کافی بافر در گره‌ها و ظرفیت لینک، درک درستی از انفجار یا تغییرپذیری ترافیک لازم است. دومین استفاده مهم از مدل‌های ترافیک، تأیید عملکرد شبکه تحت کنترل‌های ترافیک خاص است. به عنوان مثال، با توجه به الگوریتم زمانبندی بسته، ارزیابی عملکرد شبکه حاصل از سناریوهای مختلف ترافیک امکان‌پذیر است. برای مثال دیگر، یک زمینه تحقیقاتی متداول، پیشرفت‌های جدید الگوریتم جلوگیری از ازدحام TCP است. این بسیار مهم است که هر الگوریتمی پایدار است و به چندین هاست اجازه می‌دهد تا پهنای باند را به‌طور عادلانه به اشتراک بگذارند در حالی که توان عملیاتی بالایی دارند. ارزیابی مؤثر پایداری، انصاف و توان عملیاتی الگوریتم‌های جدید بدون مدل‌های منبع واقعی امکان‌پذیر نخواهد بود. به‌طور خاص، شبکه‌های اتصال گرا مانند ATM به کنترل پذیرش بستگی دارد به این صورت که اتصالات جدید را مسدود می‌کند تا تضمین‌های QOS حفظ شود. با این حال، این استراتژی بیش از حد محافظه کارانه خواهد بود زیرا ممکن است یک اتصال با نرخ متغیر به پهنای باند کمتری نسبت به حداکثر سرعت آن نیاز داشته باشد. رفتار ترافیک منبع به یک پهنای باند مؤثر بین حداکثر میزان و میانگین نرخ ترجمه می‌شود که مقدار مشخصی از پهنای باند مورد نیاز برای تأمین محدودیت QoS مشخص است. معیار مدل‌های ترافیکی شبکه در سال‌های اخیر انواع مختلفی از رفتار ترافیک، که می‌تواند تأثیر قابل توجهی بر عملکرد شبکه دارد کشف شده‌است: وابستگی از راه دور، خود مشابه ای به و اخیراً، چند عملکردی. دو پارامتر عمده توسط مدل‌های ترافیک شبکه ایجاد شده‌است: توزیع طول بسته و توزیع بسته ورودی. | ## بخش 2: تاریخچه مدل‌های ترافیک شبکه | شبیه‌سازی‌هایی که از ردیابی‌های تولید شده توسط مدل‌های ترافیک شبکه استفاده می‌کنند، معمولاً یک گره در شبکه مانند روتر یا سوئیچ را بررسی می‌کنند. عواملی که به توپولوژی خاص شبکه یا اطلاعات مسیریابی بستگی دارند، مخصوص آن توپولوژی‌ها و شبیه‌سازی‌ها هستند. به عنوان مثال، یک دیتاگرام TCP در یک جهت به احتمال زیاد توسط ACK کوچک در جهت دیگر تقریباً نیمی از یک زمان رفت و برگشت (RTT) ارسال می‌شود. درک ترافیک شبکه طی سالها به‌طور قابل توجهی تکامل یافته و منجر به یک سری تحولات در مدلهای ترافیک شبکه شده‌است. مدل‌های ترافیک خودمشابه یکی از اولین انتقادات به مدل‌های ترافیکی خود مشابه، مشکل در تحلیل ریاضی بود. هنگامی که مدل‌های خودمشابه اولیه عملی شد، جامعه مدل‌سازی ترافیک به نگرانی‌های جزئیات رسید. برآورد پارامترهای خودمشابه همیشه دشوار بود، و تحقیقات اخیر روش‌هایی را برای مدل‌سازی ترافیک شبکه بدون درک کامل آن مورد بررسی قرار می‌دهد. ایلکا نوروس یک فرایند تصادفی را برای یک مدل ذخیره‌سازی با ورودی خود مشابه و خروجی نرخ بیت ثابت طراحی کرد. نوسان: همه مدل‌های ترافیک خود مشابه از یک اشکال عمده رنج می‌برند: برآورد پارامترهای خودمشابه از ترافیک شبکه واقعی به داده‌های زیادی احتیاج دارد و محاسبات طولانی تری را می‌طلبد. مدرن‌ترین روش، تجزیه و تحلیل چند وضوح موجک، کارآمدتر است اما هنوز هم بسیار پرهزینه است. این مدل ویژگی‌های کاربران، مبادله‌های درخواست پاسخ (RREs)، اتصالات، بسته‌های جداگانه و شبکه کلی را بررسی می‌کند. فرایند توزیع پارتو: فرایند توزیع پارتو زمان‌های ورود داخلی را به صورت مستقل و یکسان توزیع می‌کند. توزیع احتمال و توابع چگالی به صورت زیر نشان داده می‌شوند: F (t) = ۱ - (α / t) β جایی که α، β ≥ 0 & t ≥ α f (t) = βαβ t-β-۱ پارامترهای β و α به ترتیب پارامترهای شکل و محل هستند. دیگر ویژگی‌های مهم مدل این است که توزیع پارتو هنگامی که β≥۲ دارای واریانس بی‌نهایت است و هنگامی که β≤۱ است، به میانگین بی‌نهایت دست می‌یابد. تابع توزیع در این حالت با استفاده از: F (t) = 1 - e- (t / β) α t> 0 و تابع چگالی توزیع وایبول به صورت زیر داده می‌شود: f (t) = αβ-α tα- 1 e - (t / β) α t> 0 که پارامترهای β ≥ ۰ و α> ۰ به ترتیب پارامترهای مقیاس و مکان هستند. مدلهای خودهمبسته: مدل خود همبسته یکی از گروه‌های فرمول‌های پیش‌بینی خطی است که تلاش می‌کند خروجی y_n سیستم را بر اساس مجموعه قبلی خروجی‌های {y_k} که k <n و ورودی‌های x_n و {x_k} که k <n است، پیش‌بینی کند. تغییرات جزئی در نحوه محاسبه پیش‌بینی‌ها وجود دارد که بر اساس آن، چندین مدل مختلف ایجاد می‌شود. اساساً، هنگامی که مدل فقط به خروجی‌های قبلی سیستم بستگی دارد، از آن به عنوان یک مدل خودهمبسته یاد می‌شود. اگر فقط به ورودی‌های سیستم بستگی داشته باشد، به عنوان یک مدل میانگین متحرک (MAM) شناخته می‌شود. سرانجام، مدل‌های میانگین خودهمبسته-متحرک آن‌هایی هستند که برای پیش‌بینی خروجی فعلی به ورودی و خروجی بستگی دارند. عملکرد همبستگی خودکار فرایند AR(P) بسته به واقعی یا خیالی بودن ریشه‌ها مدل شامل امواج سینوسی میرایی است. مدل خود همبسته گسسته سفارش p، که به عنوان DAR (p) نشان داده می‌شود، یک توالی ثابت از متغیرهای تصادفی گسسته با توزیع احتمال و با یک ساختار همبستگی خودکار مشابه مدل خودتنگرسی ترتیب p تولید می‌کند. [۳] مدل‌های رگرسیون: مدلهای رگرسیون صریحاً متغیر تصادفی بعدی را در توالی توسط متغیرهای قبلی در یک پنجره زمانی مشخص و یک میانگین متحرک نویز سفید تعریف می‌کنند. [۵] مدل‌های TES: مدلهای تبدیل-گسترش-نمونه (TES) مدلهای رگرسیون غیر خطی با محاسبات مدول -۱ هستند. TES + یک توالی تولید می‌کند که در تأخیر ۱ همبستگی مثبت دارد، در حالی که TES– در تأخیر ۱ همبستگی منفی ایجاد می‌کند. مدل‌های ترافیک غیر خودمشابه مدل‌های اولیه ترافیک از مدل‌های مخابراتی مشتق شده و بر روی سادگی تجزیه و تحلیل متمرکز شده‌اند. مدل توزیع پواسون: یکی از پرکاربردترین و قدیمی‌ترین مدل‌های ترافیک، مدل پواسون است. توزیع پواسون بدون حافظه مدل غالب است که برای تجزیه و تحلیل ترافیک در شبکه‌های تلفنی سنتی استفاده می‌شود. در یک فرایند پواسون، زمان‌های ورود به صورت نمایی با یک پارامتر نرخ λ توزیع می‌شوند: P {An ≤ t} = 1 - exp (-λt). | ## بخش 3: تاریخچه مدل‌های ترافیک شبکه | توزیع پواسون می‌تواند به عنوان یک شکل محدود کننده از توزیع دوجمله ای تجسم یابد، و همچنین به‌طور گسترده‌ای در مدل‌های صف استفاده می‌شود. تعدادی از خصوصیات جالب ریاضی وجود دارد که توسط فرایندهای پواسون به نمایش گذاشته شده‌است. در درجه اول، برهم نهی فرآیندهای مستقل پواسون منجر به یک فرایند جدید پواسون می‌شود که نرخ آن مجموع نرخ فرآیندهای مستقل پواسون است. فرآیندهای پواسون در سناریوهای برنامه‌های ترافیکی متشکل از تعداد زیادی جریان مستقل ترافیکی است. دلیل استفاده از این قضیه از قضیه پالم ناشی می‌شود که بیان می‌کند در شرایط مناسب، تعداد زیادی جریان مستقل چندگانه به فرایند پواسون نزدیک می‌شوند زیرا تعداد فرایندها رشد می‌کند، اما نرخ‌های فردی برای ثابت نگه داشتن نرخ کل کاهش می‌یابد. مدل‌های ترافیک مرکب پواسون: در مدل ترکیبی پواسون، مدل پایه پواسون گسترش یافته‌است تا دسته‌های بسته هارا را به یک باره تحویل دهد. زمان ورود بین گروهی به صورت نمایی توزیع می‌شود، در حالی که اندازه دسته از نظر ریاضی هندسی است، این مدل دارای دو پارامتر λ، میزان ورود و ρ در (۰٬۱)، پارامتر دسته ای است؛ بنابراین، میانگین تعداد بسته‌ها در یک گروه ۱/ ρ است، در حالی که میانگین زمان رسیدن بین گروهی ۱/ λ است. مدل ترکیبی پواسون برخی از مزایای تحلیلی مدل پواسون خالص را به اشتراک می‌گذارد: مدل هنوز بی حافظه است، تجمع جریان‌ها همچنان (مرکب) پواسون است و محاسبه معادله حالت پایدار هنوز هم کاملاً ساده است، اگرچه پارامترهای دسته ای مختلف برای جریانهای مختلف اشتقاق را پیچیده می‌کند. مدل‌های مارکوف و مارکوف تعبیه شده: مدلهای مارکوف تلاش می‌کنند تا فعالیتهای یک منبع ترافیک را در یک شبکه، توسط تعداد محدودی از حالات، مدل کنند. یک جنبه مهم از مدل مارکوف - ویژگی مارکوف بیان می‌کند که حالت بعدی (آینده) فقط به وضعیت فعلی بستگی دارد. به عبارت دیگر، احتمال حالت بعدی که با برخی متغیرهای تصادفی Xn + 1 نشان داده می‌شود، فقط به حالت فعلی که با Xn نشان داده شده‌است بستگی دارد و نه به حالت Xi دیگر، جایی که i<n است. مجموعه متغیرهای تصادفی با اشاره به حالت‌های مختلف {Xn} به عنوان یک زنجیره مارکوف گسسته شناخته می‌شود. این مدل اصولاً به این منظور طراحی شده‌است که تشخیص می‌دهد مکان آدرس برای تصمیم‌گیری مسیریابی اعمال می‌شود. در ایجاد یک مدل ترافیکی که امکان تجزیه و تحلیل آسان‌تر محل را فراهم می‌کند، نویسندگان مفهوم قطار بسته، توالی بسته‌ها از یک منبع، سفر به مقصد یکسان (با پاسخ‌ها در جهت مخالف) را ایجاد کرده‌اند. ترافیک بین یک منبع و یک مقصد معمولاً شامل یک سری پیام‌های رفت و برگشت است؛ بنابراین، یک سری بسته به یک جهت می‌روند، به دنبال آن یک یا چند بسته پاسخ، و به دنبال آن یک سری جدید در جهت اولیه حرکت می‌کنند. پس از آن مقدار ترافیک یک برهم نهی از قطار بسته هاست است که رفتار قابل توجهی را ایجاد می‌کند. این امر مفهوم کلی ترکیب مدل پواسون را اصلاح می‌کند که مشخص می‌کند که بسته‌ها به گروه‌ها رسیده‌اند با تجزیه و تحلیل اینکه چرا به گروه‌ها می‌رسند و توصیف بهتری از ویژگی‌های گروه. سرانجام، نویسندگان نشان دادند که زمان ورود بسته توزیع پواسون نیست، که منجر به مدلی شد که از تغییرات در موضوع پواسون دور می‌شود. مدل دنباله بسته با پارامترهای زیر و توزیع احتمالات مرتبط با آنها مشخص می‌شود: میانگین زمان رسیدن بین قطار میانگین زمان ورود بین اتومبیل اندازه متوسط کامیون (در مدل تریلر پشت سر هم) اندازه قطار متوسط مدل قطار برای تجزیه و تحلیل و طبقه‌بندی ترافیک واقعی طراحی شده‌است، نه برای تولید بارهای مصنوعی برای شبیه‌سازی؛ بنابراین، ادعای کمی در مورد امکان اجرای قطارهای بسته‌ای برای تولید ترافیک مصنوعی مطرح شده‌است. با توجه به پارامترها و توزیع‌های دقیق، تولید باید ساده باشد، اما به استخراج این پارامترها پرداخته نشده‌است. وابستگی‌های دوربرد را در نظر می‌گیرد و از توزیع Weibull استفاده می‌کند؛ بنابراین، برای شبیه‌سازی خودمشابهی حقیقی به دنباله‌های سنگین متکی است. مراحل مدل‌های ترافیک شبکه مدل‌سازی ترافیک شامل سه مرحله است: انتخاب یک یا چند مدل که می‌تواند توصیف خوبی از نوع ترافیک ارائه دهد برآورد پارامترها برای مدل‌های انتخاب شده آزمون آماری برای انتخاب یکی از مدل‌های مورد نظر و تجزیه و تحلیل مطلوبیت آن برای توصیف نوع ترافیک مورد تجزیه و تحلیل. تخمین پارامتر بر اساس مجموعه ای از آماره‌ها (به عنوان مثال میانگین، واریانس، تابع چگالی یا تابع کوواریانس خودکار، ویژگی‌های چند عملکردی) است که از داده‌های مشاهده شده اندازه‌گیری یا محاسبه می‌شوند. مجموعه آماری استفاده شده در فرایند استنتاج به تأثیری که ممکن است در معیارهای عملکرد اصلی مورد نظر داشته باشند بستگی دارد. پارامتر مدل‌های ترافیک شبکه در سالهای اخیر، انواع مختلفی از رفتار ترافیک، که می‌تواند تأثیر قابل توجهی بر عملکرد شبکه داشته باشد، کشف شد: وابستگی طولانی مدت، شباهت به خود و اخیراً، چند عملکردی. توزیع طول بسته و توزیع بین ورودی بسته، دو پارامتر اصلی تولید شده توسط مدل‌های ترافیکی شبکه می‌باشند. شبیه‌سازی‌های انجام‌شده معمولاً یک گره تکی در شبکه را مانند روتر یا سوئیچ از ردیابی‌های تولید شده توسط مدل‌های ترافیک شبکه بررسی می‌کنند. فاکتورهایی که به مکان‌شناسی ویژه شبکه یا اطلاعات مسیریابی وابسته هستند، مختص این مکان‌شناسی و شبیه‌سازی‌ها هستند. به عنوان مثال، یک دیتاگرام TCP در یک جهت احتمالاً توسط یک ACK کوچک در جهت دیگر تقریباً در نیمی از یک زمان رفت و برگشت (RTT) پی‌گیری می‌شود. | ## جمع‌بندی | درک ترافیک شبکه طی سالیان متمادی به‌طور قابل توجهی تکامل یافته و منجر به یک سری تحولات در مدلهای ترافیک شبکه شده‌است.