Исследование свойств модели мониторинга гибридных сетей информационных систем
Аннотация
Для обеспечения надежного и качественного обслуживания в информационных системах критически важно осуществлять мониторинг и управление загруженностью сети. Это особенно актуально в контексте сетей мягкого или жесткого реального времени, где временные задержки могут иметь решающее значение. Расширение областей применения беспроводных сетей приводит к необходимости исследования возможностей их мониторинга и управления. При построении гибридных сетей, как правило, «узким» местом являются беспроводные сегменты, в которых затруднена оценка загруженности из-за стохастических процессов в сети. В данной работе представлена математическая модель, для которой строится граф состояний системы массового обслуживания при передаче пакетов в беспроводном сегменте сети, решается система уравнений Колмогорова и находится закон распределения. Данная модель учитывает режимы передачи данных в сети, а также позволяет выделять отдельные режимы для более глубокого анализа. В статье показано, что лучшим показателем загруженности канала является определение загрузки на основе доли пакетов, время доставки которых попадает в интервал, характеризующийся успешной передачей после двух неудачных попыток. Результаты исследований обосновывают методику, основанную на выделении временных интервалов доставки информации, которая базируется на анализе принципов функционирования и моделировании информационных процессов. Данная методика предоставляет возможность с достаточной точностью оценить загруженность сети, опираясь на экспериментально полученное время доставки данных. Методология оценки загруженности сети основывается на моделировании диапазонов времени доставки информации, что позволяет оценить долю пакетов, доставленных в заданные временные интервалы. Кроме того, модель позволяет осуществлять качественный анализ вклада вероятностей времени доставки пакетов для различных режимов передачи.
Скачивания
Литература
2. Methods for increasing performance in wireless Wi-Fi networks, part one: Bursting, Compression, Fast Frames, Concatenation. URL
3. Makarenko S. I. [et al.] (2016) Experimental studies of the response of the communication network and the effects of re-routing of information flows in conditions of dynamic changes in the signal-interference environment. Journal of Radio Electronics. No 4. P. 2. (in Russian)
4. Araújo G., Sousa R., Fé I. [et al.] (2025). Network service function chaining: a performance study varying topologies. Cluster Comput. Vol. 28, No 7. DOI
5. Kim M., Oh C. H. and Han J. (2024) Colocation as network: Types and performance implications of structural positions in colocation network. J Int Bus Stud. Vol. 55. P. 71–90. DOI
6. Iyer S., Khanai R., Torse D. [et al.] (2023) A Survey on Semantic Communications for Intelligent Wireless Networks. Wireless Pers Commun. Vol. 129. P. 569–611. DOI
7. Wajgi D. W., Tembhurne J. V. (2024) Localization in wireless sensor networks and wireless multimedia sensor networks using clustering techniques. Multimed Tools Appl. Vol. 83. P. 6829–6879. DOI
8. Litvinov K. A. and Pasechnikov I. I. (2015) Information efficiency of telecommunication network model under different routing algorithms using parameter of telecommunication network cyber power. Bulletin of Tambov University. Series: Natural and technical sciences. Vol. 20, No 1. P. 232–237. (in Russian)
9. Ketteni E. (2024) Telecommunication capital and productivity growth: further insights using network characteristics and nonlinearities. Empir Econ. Vol. 67. P 143–163. DOI
10. Wu G., Wang H., Lin W. [et al.] (2024) FSDBoost: cross-server energy efficiency and performance prediction in cloud based on transfer regression. Cluster Comput. Vol. 27. P. 7705–7719. DOI
11. Abramov G. V. and Glushakov V. E. (2024) Model of a data transmission monitoring system in hybrid information networks. Bulletin of the Voronezh Institute of the FPS of Russia. No 3. P. 14–21. (in Russian)
12. Abramov G. V., Glushakov V. E. and Danilov R. V. (2024) Development of a hybrid network congestion monitoring system. Herald of computer and information technologies. Vol. 21, No 7 (241). P. 29–35. DOI pp.029-035
13. Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) specifications: High speed Physical Layer in the 5 GHz Band. IEEE Standard 802.11a-1999. URL
14. Part 11: Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) specifications: Higher-Speed Physical Layer Extension in the 2.4 GHz Band. IEEE Standard 802.11b1999. URL
15. Part 11: Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) specifications Amendment 4: Further Higher Data Rate Extension in the 2.4 GHz Band. IEEE Standard 802.11g-2003. URL
16. Abramov G. V., Danilov R. V. and Paulu L. de Zh. K. (2017) Data transmission model in a distributed network. Herald of computer and information technologies. No 12. P. 33–38. DOI
17. Abramov G. V., Kolbaya K. Ch. and Seliverstov S. V. A real-time traffic generator based on random access protocols. No 2011610600. Registered in the register of computer programs on January 11, 2011. (in Russian)
- Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).