Repercusión del tráfico autosemejante sobre redes con multiplexación (página 2)
Enviado por Pablo Turmero
13 3. Tráfico de baja prioridad (Gp:) Velocidad de información de la señal de alta prioridad (Gp:) VXmax (Gp:) VXmedia (Gp:) VON = VXmax – VXmedia (Gp:) Tiempo
(Gp:) Velocidad de información del modelo ON-OFF (Gp:) VON (Gp:) Tiempo (Gp:) VOFF (Gp:) Tiempo de actividad distribuido con media TON (Gp:) Tiempo de inactividad distribuido con media TOFF
Modelo de fuentes sintéticas ON – OFF :
14 4. Escenario de simulación QoS de alta prioridad respetada: Cservicio= ? * máx.(X[n]) QoS de baja prioridad afectada por retardos en cola Q[n] modelo flujo de fluidos Q[n]=máx.(0,min.(B,Q[n-1]+X[n]-C)) con B=? Servidor Cola de baja prioridad Flujo de datos de un servicio de alta prioridad Modelo de planificación del servicio de estricta prioridad (SPQ) Cola de alta prioridad Q[n] (Gp:) Enlace de salida
Flujo de datos genérico de baja prioridad Cservicio X[n] Y[n]
15 Parametrización de los modelos 5. Simulación FGN de 106 muestras: H = 0.9, 0.7 y 0.5 ? = 1.5Mbps, 128Kbps ? = 0.5?, 1.0? y 1,5? ON-OFF de 106 muestras: VON = función de X[n] TOFF = función de ? = 0.5, 0.6, 0.75, 0.9 y 1 TOFF y TOFF Exponencial TOFF y TOFF Pareto ? =1.5 X[n] Y[n] (Gp:) Q[n]
Retardo medio Desviación del retardo (jitter) Distribución de datos retenidos
16 Retardo medio 5. Simulación H = 0.9 Retardo medio ? cuando ? ? Retardo medio ?? para altos ? Cuando ? ? entonces el retardo medio? ? = 128Kbps ? = 0.5 ? = 1.5 ? = 1.0 ? = % ocupación (Gp:) 106-107 (Gp:) 109-1010
ON-OFF exponencial
17 Retardo medio 5. Simulación Cuando H ? entonces retardo medio ? Cuando H ?, retardo medio ? ? para altos ? (Gp:) ? = 0.5 (Gp:) ? = 1.5 (Gp:) ? = 1.0
? = % ocupación (Gp:) 105-106 (Gp:) 109-1010 (Gp:) 106-107 (Gp:) 106-107
(Gp:) H = 0.7 (Gp:) ? = 128Kbps (Gp:) ON-OFF exponencial
18 Retardo medio 5. Simulación Para valores de H ?, la importancia de ? ? (Gp:) ? = 0.5 (Gp:) ? = 1.5 (Gp:) ? = 1.0
? = % ocupación (Gp:) 105-106 (Gp:) 105-106 (Gp:) 106-107 (Gp:) 105-106
(Gp:) H = 0.5 (Gp:) ? = 128Kbps (Gp:) ON-OFF exponencial
19 Retardo medio, RESUMEN 5. Simulación H = 0.9 Cuando H ?, el retardo medio ? Para altos ?, cuando H ?, el retardo medio ??? H = 0.5 ? = 1.5 H = 0.7 ? = % ocupación ? = 128Kbps ON-OFF exponencial
20 Jitter, RESUMEN 5. Simulación Evolución del jitter con H = evolución del retardo con H (Gp:) H = 0.9 (Gp:) H = 0.5 (Gp:) H = 0.7
? = % ocupación (Gp:) ? = 1.5 (Gp:) ? = 128Kbps (Gp:) ON-OFF exponencial
21 Distribución de datos en cola 5. Simulación H = 0.9 ? = 128Kbps H = 0.5 ? = 1.5 H = 0.7 ? = 50% ocupación Bits retenidos en cada intervalo de la cola ? = 75% ocupación ON-OFF exponencial (Gp:) H = 0.9 (Gp:) H = 0.5 (Gp:) H = 0.7
22 Distribución de datos en cola 5. Simulación H = 0.9 H = 0.5 H = 0.7 Bits retenidos en cada intervalo de la cola ? = 90% ocupación ? = 128Kbps ? = 1.5 ? = 50% ocupación ON-OFF exponencial (Gp:) H = 0.9 (Gp:) H = 0.5 (Gp:) H = 0.7
23 Distribución de datos en cola 5. Simulación H = 0.9 H = 0.5 H = 0.7 Bits retenidos en cada intervalo de la cola ? = 100% ocupación ? = 128Kbps ? = 1.5 ? = 50% ocupación ON-OFF exponencial (Gp:) H = 0.9 (Gp:) H = 0.5 (Gp:) H = 0.7
24 Distribución de datos en cola 5. Simulación ? = 100% ocupación (Gp:) H = 0.9 (Gp:) H = 0.5 (Gp:) H = 0.7
Cuando H ?, la cantidad de datos retenidos ? Para altos ?, cuando H ?, los datos retenidos ??? Bits retenidos en cada intervalo de la cola
25 Repetición de la serie de pruebas anteriores para: ? = 1.5Mbps Empeoramiento general de las condiciones
ON-OFF subexponencial (Pareto con ?=1.5) Idéntica variación de la QoS con la variación de H 5. Simulación (Gp:) H = 0.9 (Gp:) H = 0.5 (Gp:) H = 0.7
? = % ocupación
26 6. Conclusiones y líneas futuras Se concluye que la QoS se ve afectada claramente por H :
Cuando H ?, la QoS ?
Para altos ?, cuando H ?, la QoS ???
Mayores valores de ? y? empeoran la QoS:
Influencia de ? ? para valores de H ? Se constata el fenómeno de starvation Se caracteriza su influencia mediante H
27 6. Conclusiones y líneas futuras Líneas futuras de investigación:
Influencia de MPEG4 y DIVX sobre starvation
Atenuación de starvation en esquemas como WFQ
Efecto de starvation entre flujos de misma clase de servicio
Pruebas con generadores de tráfico en redes de datos
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