Modelo de generación de tráfico

Un modelo de generación de tráfico es un modelo estocástico de los flujos de tráfico o fuentes de datos en una red de comunicación , por ejemplo, una red celular o una red informática. Un modelo de generación de paquetes es un modelo de generación de tráfico de los flujos de paquetes o fuentes de datos en una red de conmutación de paquetes . Por ejemplo, un modelo de tráfico web es un modelo de los datos que envía o recibe el navegador web de un usuario . Estos modelos son útiles durante el desarrollo de tecnologías de telecomunicaciones, con el fin de analizar el rendimiento y la capacidad de diversos protocolos, algoritmos y topologías de red.

El rendimiento de la red se puede analizar midiendo el tráfico en una red de prueba , utilizando un generador de tráfico como Flowgrind , Iperf , NetPerfMeter, Netperf , Nuttcp , Ttcp , bwping y Mausezahn . El generador de tráfico envía paquetes ficticios, a menudo con un identificador único, lo que permite realizar un seguimiento de la entrega de paquetes en la red.

El análisis numérico mediante simulación de redes suele ser un método menos costoso.

Un enfoque analítico que utilice la teoría de colas puede ser posible para un modelo de tráfico simplificado, pero suele ser demasiado complicado si se utiliza un modelo de tráfico realista.

Un modelo simplificado de datos de paquetes es el modelo de fuente voraz . Puede ser útil para analizar el rendimiento máximo en tráfico de mejor esfuerzo (sin garantías de calidad de servicio). Muchos generadores de tráfico son fuentes voraces.

Otro modelo simplificado de generación de tráfico tradicional para datos de paquetes es el proceso de Poisson , donde el número de paquetes entrantes y/o la longitud de los paquetes se modelan como una distribución exponencial . Cuando el tiempo entre llegadas de paquetes es exponencial, con un tamaño de paquete constante, se asemeja a un sistema M/D/1. Cuando tanto el tiempo entre llegadas como el tamaño de los paquetes son exponenciales, se trata de una cola M/M/1.

Sin embargo, el modelo de tráfico de Poisson carece de memoria, lo que significa que no refleja la naturaleza intermitente de los datos de paquetes, también conocida como dependencia de largo alcance . Para un modelo más realista, se puede utilizar un proceso autosimilar, como la distribución de Pareto, como modelo de tráfico de cola larga .

El contenido real de los datos de la carga útil no suele modelarse, sino que se reemplaza por paquetes ficticios. Sin embargo, si se va a analizar la carga útil en el receptor, por ejemplo, en relación con la tasa de error de bits , a menudo se asume un proceso de Bernoulli , es decir, una secuencia aleatoria de números binarios independientes. En este caso, un modelo de canal refleja las deficiencias del canal, como el ruido, la interferencia y la distorsión.

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