Применение тории массового обслуживания.

Используя математический аппарат теории массового обслуживания, можно вычислить зависимость времени передачи кадров от скорости работы глобальной сети без подключения к реальным каналам. Такие вычисления позволяют ответить на множество вопросов относительно производительности сети; благодаря им становится понятным, каково среднее время задержки кадров на мосте/маршрутизаторе, как может повлиять на величину этих задержек рост скорости работы канала связи глобальной сети и при каких условиях рост скорости обмена информацией по каналам глобальной сети не приводит к существенному увеличению производительности моста/маршрутизатора.

Пример расчета:

Число станций – 500.

Число транзакций (кадров) от одной станции - 700

Режим работы круглосуточный (24 часа). В час наибольшей нагрузки передается 20% от всего числа передаваемых кадров.

Размер кадра 80 байт.

Итого в час через HUB проходит:

- При Гауссовском распределении N = 700 * 500 * 0.2 = 70000 кадров.

- При нормальном распределении N = 700 * 500 / 24 = 14583,3 кадра.

Скорость поступления кадров получается делением полученных чисел на 3600:

- При Гауссовском распределении 70000 / 3600 = 19,44 кадров в секунду.

- При нормальном распределении 14583,3 / 3600 = 4,05 кадров в секунду.

Для подсчета скорости обслуживания следует задаться определенным значением скорости работы глобальной сети. При этом совершенно неважно, насколько близка к оптимальной взятая в качестве начального приближения скорость обмена информацией по глобальной сети, поскольку все вычисления легко повторить для другого значения скорости. Для начала примем скорость обмена информацией равной 64000 бит/с. Тогда время, необходимое для передачи одного кадра длиной 80 байт, составит 0,01 секунды.

Ожидаемое время обслуживания равно 0,01 секунды, откуда получаем, что средняя скорость обслуживания (величина, обратная к ожидаемому времени обслуживания) составляет 100 кадров в секунду.

Из расчетов видно, что скорость обслуживания выше чем скорость поступления кадров, то есть данный канал справляется приходящим трафиком.

Степень использования технических возможностей обслуживающего устройства (P) в одноканальной однофазной системе можно определить, поделив среднюю скорость поступления заказов на среднюю скорость обслуживания.

- При Гауссовском распределении Р = 19,44 / 100 = 0,1944 = 19,44%.

- При нормальном распределении Р = 4,05 / 100 = 0,0405 = 4,05%.

Зная степень использования обслуживающего устройства, довольно легко определить вероятность отсутствия заказов (обслуживаемых кадров) в данный момент времени. Эта вероятность, обозначенная нами как P0, равна единице минус степень использования канала (P0 = 1 - P).

- При Гауссовском распределении Р0 = 1 - 0,1944 = 0,8066 = 80,66%.

- При нормальном распределении Р0 = 1 - 0,0405 = 0,9595 = 95,95%.

Получив некоторые сведения относительно степени использования обслуживающего устройства, выясним теперь, каким образом кадры скапливаются в очередях и как влияют связанные с этими очередями задержки на процесс передачи кадров от одной локальной сети к другой.

В теории массового обслуживания среднее число объектов (unit) в системе обычно обозначается L, а среднее число объектов в очереди - Lq. Для одноканальной однофазной системы, L равняется средней скорости поступления заказов, деленной на разность между средней скоростью обслуживания и скоростью поступления заказов.

- При Гауссовском распределении L = 19,44 / (100 – 19,44) = 0,2414.

- При нормальном распределении L = 4,05 / (100 – 4,05) = 0,0422.

Таким образом, в буфере маршрутизатора и линии связи в любой момент находится чуть больше 4 - 24% одного кадра. Чтобы определить среднее число объектов в очереди (Lq), перемножим степень использования обслуживающего устройства (P) на число объектов в системе (L).

- При Гауссовском распределении Lq = 0,2414 * 19,44 = 0,0469.

- При нормальном распределении Lq = 0,0422 * 4,05 = 0,00171.

Теория массового обслуживания позволяет рассчитать среднее время нахождения объекта в системе (W) и среднее время ожидания в очереди (Wq).

Среднее время нахождения в системе представляет собой величину, обратную разнице между скоростью обслуживания и скоростью поступления заказов. Подставив числа из нашего примера, найдем, что в данном случае каждый кадр проводит в системе в среднем:

- При Гауссовском распределении W = 1 / (100 - 19,44) = 0,0124с.

- При нормальном распределении W = 1 / (100 - 4,05) = 0,0104с.

Очереди в системе можно охарактеризовать еще одним параметром, а именно временем ожидания. В нашем случае значение Wq равно произведению времени ожидания в системе на степень использования обслуживающего устройства. Таким образом, для нашей сети:

- При Гауссовском распределении Wq = 0,0124 * 0,1944 = 0,00241с.

- При нормальном распределении Wq = 0,0104 * 0,0405 = 0,00042с.

Проведем аналогичные расчеты для каналов различной пропускной способности для Гауссовского распределения.

Таблица №1 - Варьирование пропускной способности глобальной сети.

Закономерное уменьшение выигрыша во времени ожидания по мере роста пропускной способности особенно хорошо видно при сравнении производительности глобальной сети для каналов с разной пропускной способностью. При увеличении пропускной способности канала связи выше четвертого уровня (128000 бит/с) вероятность отсутствия кадров в системе практически не растет.

Используя данный метод мы определили, что при Гауссовском распределении нагрузки на канал его скорость должна составлять 128 кбит/с. Время ожидания в очереди при этом составит 0,000538 сек, а время передачи по каналу связи в одну сторону - 0,005 сек. Степень использования канала 90%, а вероятность отсутствия кадров в системе – 10%. При этом в буфере обмена маршрутизатора в любой момент времени находится 0,5 % одного кадра.

Применительно к нашему варианту таблица варьирования пропускной способности глобальной сети выглядит следующим образом.