Главная » Просмотр файлов » Автореферат

Автореферат (1154394), страница 6

Файл №1154394 Автореферат (Модели и методы анализа показателей эффективности функционирования мультисервисных и одноранговых сетей) 6 страницаАвтореферат (1154394) страница 62019-09-14СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 6)

Предполагается,19что в состоянии нормальной загрузки система может обрабатывать потокинтенсивности  , а при достижении очередью значения H порога верхнегоуровня контроля перегрузок нагрузка уменьшается до величины   = p , где1  p доля сброшенных сообщений.Утверждение 4.1.МножествосостоянийСМОM ( , p) | M |1| L, H | BY = Y0  Y1  Y2 , гдеY0   s, n  : s = 0,0  n  H  1множество состояний нормальной нагрузки,Y1   s, n  : s = 1, L  n  B  1представимо в видемножество состояний перегрузки и Y2   s, n  : s = 2, H  1  n  B множествосостояний сброса нагрузки, а интенсивность поступающего на СМО потокаимеет вид s, n   Y0 , s, n   Y1, s, n   Y2 . ,  s, n  =  p ,0,(4.1)Таким образом, сформулированным выше утверждением 4.1 построенабазовая модель гистерезисного управления нагрузкой в сети SIP-серверов,которая была использована в ряде работ, в том числе в работах авторадиссертационной работы.

Для базовой модели стационарное распределениевероятностей состояний получено в аналитическом виде.Лемма 4.1. Стационарные вероятности ps ,n марковского процесса Y (t ) намножестве состояний Y = Y0  Y1  Y2 вычисляются по формуламp0,n   n p0,0 ,n  0,..., L  1 ,n  Hp0,n p0,0 ,1   H  L1 H 1    1     p1,n p1,n n  L,..., H 1 ,n  L 11     1   H L1  H 1       p2,n n H   p0,0 ,BH   n  L,..., H ,n  L 1   B  L 11      1      B H  1   H  L1  H 1       B H   B  H 1   B  L 1p0,0 ,   BL21    1    B H  1   H  L1 n  H  1,..., B  1 ,p0,0 ,n  H  1, B,где    /  ,      /  и p0,0 определяется из условия нормировки.На основе леммы 4.1 разработан рекурсивныйстационарных вероятностей марковского процесса Y (t ) .20алгоритм расчетаВажнейшей характеристикой управления SIP-сервером является время егопребывания в состоянии перегрузки, которое подлежит минимизации.Обозначим 12 с.в.

времени пребывания заявок в множестве перегрузкиY12 = Y1  Y2 от момента, когда м.п. Y (t ) вошел в множество Y12 , т.е. всостояние (1, H ) , до момента, когда процесс в первый раз вернулся в множествоY0 состояний нормальной нагрузки, т.е. в состояние (0, L –1) . В реальнойтехнической системе с.в. 12соответствует времени функционированияSIP-сервера в режиме перегрузки, когда управление включено и происходитпросеивание входящего потока сообщений.

Величина 12 называется временемвозврата в множество состояний нормальной нагрузки. Интерес представляютхарактеристики с.в. 12 – начальные моменты и квантиль уровня 0.95, длявычисления которой необходимо иметь ф.р. Введем процесс Yˆ  t  как сужениепроцесса Y  t  на пространство состояний Yˆ = Y12   0, L  1 и обозначимpˆ (t )  ( pˆ  s,n  (t )) s,n Yˆ распределение Yˆ  t  в момент t  0 .Утверждение 4.2. Функция распределения (ф.р.) случайной величины 12 имеетвид F (t )  pˆ  0, L1 (t ) и E12   t120dpˆ(t )dt.dt  0, L1Раздел 4.3 диссертационной работы также посвящен численному анализугистерезисного управления нагрузкой. Одна из основных проблем заключаетсяв минимизации среднего времени E12  L, H  возврата из множества состоянийперегрузки в множество состояний нормальной нагрузки относительно выборапорогов L и H, которые являются основными параметрами гистерезисногоуправления нагрузкой. Решалась следующая задача:(4.2)E12  L, H   minR1: P  Y1    1; R2 : P  Y2    2 ; R3: M   3 ,где  1 ,  2 ограничения на вероятности нахождения Y  t  в множествахперегрузки и сброса нагрузки соответственно, а  3 ограничение на среднююдлительность цикла управления  .

Задача решена численно и с помощьюимитационного моделирования.Таким образом, в разделах 4.1-4.3 получены основные результаты длязадачи моделирования контроля перегрузок SIP-серверов. Сформулированыпринципы гистерезисного управления, введено пороговое управление нагрузкойи определены теоретические основы анализа параметров управления на баземарковской модели СМО типа M ( , p) | M |1| L, H | B . Эти результаты были21положены в основу постановок задач работ 5,6, где группой авторов исследованоп.л.с.

времени выхода системы из состояний перегрузки и проведен анализСМО с групповым поступлением заявок, гистерезисным управлением ипроизвольной длительностью обслуживания.Групповое поступление заявок является особенно актуальным длямоделирования SIP-серверов, поскольку в условиях перегрузок в реальнойтехнической системе наблюдается пачечный характер поступления сообщенийтипа Register и типа Notify, служащих для регистрации и подтвержденияприсутствия пользователя в сети. Особенности анализа СМО с групповымпоступлением заявок изложены в разделе 4.4 диссертационной работы, гдетакже исследовано влияние вида ф.р. размера группы заявок на среднюю длинуочереди и среднее время ожидания обслуживания.

Анализ проведен для пятираспределений размера группы – логарифмического, геометрического, Ципфа,детерминированного и дискретного равномерного распределений. Показано,что существует статистически достоверная зависимость вероятностновременных характеристик модели от расстояний между распределениямиразмера группы заявок в норме С, т.е. ijC , f  max fi (k )  f j (k ) . На основеkпроведенного анализа были найдены коэффициенты эластичностихарактеристик модели в зависимости от расстояния между распределениямиразмера группы заявок и получены поправочные коэффициенты для оценкиэтих характеристик при помощи заданного распределения.

Исследованияпозволили сформулировать важный практический результат, которыйзаключается в том, что при моделировании группового поступления заявок всерасчеты можно выполнять для равномерного распределения размера группы сучетом поправочных коэффициентов. Например, для геометрическогораспределения с максимальным размером группы 8 заявок средняя длинаочереди определяется формулой N  0,14 1  ln   N0    , где N0    средняядлина очереди для равномерного распределения размера группы и  [0,1; 0,9]нагрузка на систему.Глава 4 диссертационной работы написана на основании публикаций автора[9, 10, 16, 17, 19, 20, 23, 28, 33, 35].Глава 5 диссертационной работы посвящена разработке основныхпринципов построения моделей для анализа показателей эффективностиодноранговых сетей, функционирующих на базе протоколов типа BitTorent.5Гайдамака Ю.В. Распределение времени выхода из множества состояний перегрузки в системеM|M|1|<L,H>|<H,R> с гистерезисным управлением нагрузкой / Ю.В.

Гайдамака, А.В. Печинкин,Р.В. Разумчик, А.К. Самуйлов, К.Е. Самуйлов, И.А. Соколов, Э.С. Сопин, С.Я. Шоргин. //Информатика и ее применения, 2013. Т. 7. Вып. 4. С. 20-33.6Gaidamaka Yu. Analysis of M|G|1|R queue with batch arrivals and two hysteretic overload controlpolicies / Yu. Gaidamaka, A. Pechinkin, R. Razumchik, K. Samouylov, E. Sopin // InternationalJournal of Applied Mathematics and Computer Science, 2014.

Vol. 24. No. 3. Pp. 519-534.22Такие сети в литературе принято называть одноранговыми пиринговыми сетямии обозначать Р2Р-сети.В разделе 5.1 исследованы особенности построения моделей Р2Р-сетей идана классификация этих сетей, для каждого класса определены его показателиэффективности. Показано, что основным показателем эффективностифункционирования файлообменных сетей является время загрузки файла(latency), а в потоковых сетях основными показателями являются задержканачала воспроизведения (startup delay), вероятность непрерывноговоспроизведения (playback continuity) и вероятность состояния всеобщейпередачи (universal streaming).Раздел 5.2 посвящен построению и анализу модели одноранговой сетивещательного телевидения, P2PTV-сети.

Исследован метод построения моделисети с потоковым трафиком в виде экспоненциальной однородной СеМО ипостроены модели с конечным и бесконечным числом пользователей,основанные на модели поведения пользователя. Предполагается, что в сетитранслируется M  M ТВ-каналов для N  N пользователей, каждый изкоторых просматривает один из каналов.

Известна  m популярность m-каналаM(   m  1 ), а также m1 среднее время просмотра m-канала пользователем.m 1Видеопоток,доступныйпользователям,просматривающимm-канал,формируется из потока, раздаваемого видеосервером, и потоков, раздаваемыхвсеми пользователями m-канала.

Обозначим sm скорость раздачи видеопотокаm-канала сервером,unскорость раздачи видеопотока n-пользователем,Rm скорость воспроизведения m-канала. Для вероятности  m всеобщейпередачи m-канала, представляющей собою вероятность того, что всепользователи, просматривающие m-канал, получают биты видеоданных соскоростью не ниже скорости Rm , получена формула для расчета в зависимостипопулярности канала. Исследована модель сети с двумя классами пользователей– с высокой скоростью u h и с низкой ul  u h скоростью раздачи данных.Соответствующие подмножества пользователей обозначеныN Nh   x , x  :0  xNhиNl,N l и un  u h , u l , n  N .СобытиеAmhmlmhm N h , 0  xml  N l , sm  xmh u h  xml ul  xm Rmсоответствует состоянию, когда все пользователи на m-канале просматриваютего с требуемой скоростью Rm , где xmh и xml число пользователей с высокой и снизкой скоростью раздачи, а xm  xmh  xml общее число пользователей на mканале.23Утверждение 5.1.

Вероятность всеобщей передачи m-канала P2PTV-сети имеетвидNhNl    m  P  Am     I  Am  pm xmh pm xml , m  M ,hlxm0 xm0(5.1)где маргинальные распределения при N s  , s h, l имеют вид pm xms  e m s  mssxmxms ! ,  ms  lim N s m N s , m  M, s  h, l .N s При численном анализе состояния всеобщей передачи телевизионныхканалов различной популярности рассматривался фрагмент сети, в которойтранслируются M  100 телевизионных каналов и присутствуют N  2000пользователей, при этом популярность каналов распределена по закону Ципфа с1M1параметрами z 0.5, 1, 1.5 , т.е.

m   m z  z  , таким образом, каналы i 1 i упорядочены в порядке убывания популярности. Показано, что для достижениясостояния всеобщей передачи на каналах с низкой популярностью требуетсяприсутствие в сети гораздо большего числа пользователей с высокой скоростьюраздачи, чем для достижения состояния всеобщей передачи на популярныхканалах.В разделе 5.3 получена аппроксимация для упрощения расчета вероятностивсеобщей передачи канала P2PTV-сети.Теорема 5.1. Вероятность  m всеобщей передачи m-канала в P2PTV-сети вN s  , s h, lслучае , где K 2 m m  dm dm K   m   ml   m , ml  xKаппроксимируетсянормальнымзакономстандартное нормальное распределение иRm  u l mhsm,,.mmu h  Rm mlu h  RmДля оценки относительной погрешности аппроксимации проведенчисленный анализ, показавший, что относительная погрешность аппроксимациидля каналов с большой популярностью близка к нулю, а наибольшаяотносительная погрешность приближения наблюдается для наименеепопулярного канала.В разделе 5.4 сформулирована задача расчета характеристик отношениясигнал/интерференция,какключевогопоказателяэффективностифункционирования беспроводной сети взаимодействующих устройств.

Характеристики

Список файлов диссертации

Модели и методы анализа показателей эффективности функционирования мультисервисных и одноранговых сетей
Свежие статьи
Популярно сейчас
Как Вы думаете, сколько людей до Вас делали точно такое же задание? 99% студентов выполняют точно такие же задания, как и их предшественники год назад. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6439
Авторов
на СтудИзбе
306
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее