Repercusión del tráfico autosemejante sobre redes con multiplexación (página 2)

Partes: 1, 2

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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 :

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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]

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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