Принципы и методы измерения трафика
Измерения трафика проводятся для того, чтобы получить численные данные о нагрузке на систему, что позволяет нам вычислять требуемые размеры сети.
Под исследованиями трафика мы понимаем любой сбор данных о трафике.
Биллинг телефонных звонков также соответствует измерениям трафика, в которых в качестве единицы измерения используется количество потраченных денег.
Объем и тип измерений, а также измеряемые параметры (характеристики трафика) должны в каждом случае выбираться в соответствии с потребностями таким образом, чтобы минимальные технические и административные затраты принесли максимум информации и выгоды.
В соответствии с природой трафика измерение в течение ограниченного промежутка времени соответствует регистрации конкретной реализации процесса переноса трафика.
Таким образом, измерение - это выборка одной и нескольких случайных величин.
Проводя повторные измерения, мы обычно получаем другое значение, и в общем случае мы можем лишь утверждать, что неизвестный параметр (параметр выборки, например среднее значение передаваемого трафика) с заданной вероятностью лежит в определенном интервале, называемом доверительным.
Полная информация эквивалентна функции распределения измеряемой случайной величины (см. раздел Распределения вероятностей).
Для практического использования в большинстве случаев достаточно знать среднее значение и дисперсию случайных величин.
Технические возможности измерений определяются, главным образом, тем, что измеряется и как проводятся измерения.
Любое измерение в рамках процесса передачи трафика может быть реализовано с помощью объединения двух фундаментальных операций:
Число событий: например, количество звонков, количество ошибок (ложных звонков), количество прерванных звонков и т.д.
Временные интервалы: например, времена разговоров, времена ожидания соединения и т.д.
С помощью этих двух операций мы можем получить любую характеристику трафика.
Наиболее важными характеристиками являются объем (передаваемого) трафика, то есть сумма всех времен пребывания на линии в рамках заданного периода измерения.
С функциональной точки зрения методы измерения трафика могут быть разделены на следующие два класса:
Непрерывные методы измерения
Дискретные методы измерения
В этом случае точка измерений активна и активизирует измерительное оборудование в тот момент, когда событие имеет место.
Даже если метод измерения является непрерывным, результат может быть дискретным.
Пример: Измерительное оборудование: непрерывное время
Электромеханические счетчики, которые увеличиваются на единицу, когда событие имеет место.
Координатограф, присоединенный к точке, которая активна во время соединения.
Счетчик электричества, который измеряет потребление мощности в течение периода измерения. В случае применения к измерениям объема трафика в старых электромеханических узлах коммутаторах каждая связь присоединяется с помощью резистора сопротивлением 9,6 кОм, который при занятой линии соединяет контакт -48 В и землю, таки образом потребляя 5 мА.
Бытовые водомеры, измеряющие потребление воды.
В этом случае точка измерений пассивна, и измерительное оборудование само должно проверить произошли ли какие либо изменения в точках измерения.
Этот метод называется методом сканирования, которое обычно проводится через равные промежутки времени.
Все события, имевшие место между двумя последовательными моментами сканирования с точки зрения времени относятся к более позднему моменту, и рассматриваются так, как будто они произошли в этот момент.
Пример: Измерительное оборудование: дискретное время
Примерами оборудования, функционирующего согласно принципам дискретного времени, являются:
Тарификация, при которой импульсные заряды посылаются через равные промежутки времени (длина шага зависит стоимости единицы времени разговора) на счетчик абонента, совершающего звонок.
Каждая единица (шаг) соответствует определенному количеству денег.
Если мы будем измерять продолжительность разговора его стоимостью, мы получим дискретное распределение (0, 1, 2, … единиц).
Метод, впервые описанный в статье [Карлссон, 1937] назван именем финского ученого Карлссона.
Передаваемый трафик группы каналов электромеханического коммутатора на практике также измеряется согласно принципу сканирования.
В течение часа мы фиксируем число занятых каналов 100 раз (каждые 36 секунд) и добавляем эти числа к механическому счетчику, который таким образом показывает нам средний передаваемый трафик с точностью до двух десятичных знаков.
Измеряя количество звонков, мы также сможем подсчитать среднее время пребывания на линии.
Сканирующий принцип особенно подходит для реализации в цифровых системах.
Например, программно управляемое оборудование, разработанное в Техническом Университете Дании в 1969, было способно протестировать 1024 точки измерения (например, реле в электромеханическом коммутаторе, линии или каналы) в течение 5 миллисекунд.
Состояния каждой измеряемой точки (свободно/занято или включено/выключено) за два последних измерения хранятся в памяти компьютера, и, сравнивая показания, мы можем обнаружить изменения состояния.
Изменение состояния 0 → 1 соответствует заниманию линии, а изменение 1 → 0 – освобождению линии (принцип последнего взгляда).
Сканирования контролируются с помощью часов.
Поэтому мы можем контролировать каждый канал во времени и измерять временные интервалы и, таким образом, наблюдать распределения времен пребывания на линии.
В то время как классическое оборудование (эрлангометры) наблюдает процесс передачи трафика в пространстве состояний (вертикальная, численная интерпретация), программно управляемое оборудование наблюдает за трафиком в пространстве времени (горизонтальная, интервальная интерпретация), в дискретном времени.
Количество информации практически не зависит от интервала сканирования, так как хранятся только изменения состояния (время сканирования составляет целое число сканирующих интервалов).
Методы измерения оказали решающее влияние на общий подход к статистическому анализу трафика и сети.
Классическое оборудование, функционирующее в пространстве состояний, подразумевает, что статистический анализ основан на вероятностях состояний, то есть на вероятностях возникновения и исчезновения процесса.
Скачать
Актуальные курсы