д.ф.м.н. Васенин В. А.
- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Модели повышения эффективности передачи данных при использовании протокола ТСР презентация
Содержание
- 1. Модели повышения эффективности передачи данных при использовании протокола ТСР
- 2. Особенности AIMD Средняя скорость ограничена В среднем
- 3. Ограниченность скорости Возрастание скорости передачи данных от
- 4. Колебания скорости передачи данных Неполное использование
- 5. Математическая модель алгоритма Индекс справедливости
- 6. Математические свойства модели Верно соотношение:
- 7. Пример динамики модели С течением времени система сходится к справедливым состояниям
- 8. MAIMD и AIMD Для MAIMD неверно утверждение
- 9. Простейший метод повышения производительности – масштабирование Увеличение
- 10. Методы с переменными параметрами Метод виртуального MTU Метод заданной средней скоростью
- 11. Метод виртуального MTU Вводим виртуальный MTU v=[bm/l]
- 12. Метод с заданием средней скорости Рассмотрим две
- 13. Метод, основанный на характеристическом уравнении Требуется, чтобы
- 14. Эвристика групп Пуассона События потери располагаются во
- 15. В результате возникают задачи Выделить из событий
- 16. Модель с параметрами – случайными величинами
- 17. Результат моделирования Уменьшены глобальные осцилляции Совокупная производительность
Слайд 1Модели повышения эффективности передачи данных при использовании протокола ТСР
Научный руководитель
проф.
Слайд 2Особенности AIMD
Средняя скорость ограничена
В среднем используется ¾ доступной полосы пропускания
Наличие сильных
осцилляций скорости передачи данных
Слайд 3Ограниченность скорости
Возрастание скорости передачи данных от
до происходит
по правилу арифметической
прогрессии
прогрессии
Слайд 4Колебания скорости передачи данных
Неполное использование ресурсов
Глобальные осцилляции
Сильные осцилляции скорости
передачи данных
Слайд 6Математические свойства модели
Верно соотношение:
Если aI >0, тогда F монотонно возрастает
Если
aI >0, тогда
Если , то система стремится к справедливым состояниям
Если , то система стремится к справедливым состояниям
Слайд 8MAIMD и AIMD
Для MAIMD неверно утверждение о сходимости к справедливым состояниям
MAIMD
быстрее восстанавливается после потерь
Если рассмотреть асинхронную модель – утверждение о справедливости не выполняется
Если рассмотреть асинхронную модель – утверждение о справедливости не выполняется
Слайд 9Простейший метод повышения производительности – масштабирование
Увеличение размера MTU в n раз
Использование
n параллельных потоков ТСР
Использование алгоритма AIMD с aI=n
Использование алгоритма AIMD с aI=n
Слайд 11Метод виртуального MTU
Вводим виртуальный MTU v=[bm/l]
Получаем в результате
Особенность метода: экспоненциальный
рост
скорости передачи данных
Слайд 12Метод с заданием средней скорости
Рассмотрим две пары (P,W) и (P1,W1) -
какие мы хотим получить размеры окна при различных частотах потери
Из этого соотношения можно подобрать нужные параметры AIMD алгоритма:
Из этого соотношения можно подобрать нужные параметры AIMD алгоритма:
Слайд 13Метод, основанный на характеристическом уравнении
Требуется, чтобы алгоритм модификации окна удовлетворял
Оценка
среднего интервала между событиями потери:
По построенной оценке выбирается размер «окна» так, чтобы выполнялось характеристическое соотношение
По построенной оценке выбирается размер «окна» так, чтобы выполнялось характеристическое соотношение
Слайд 14Эвристика групп Пуассона
События потери располагаются во времени неравномерно
Начальные точки групп представляют
собой пуассоновский процесс
Группы удалены друг от друга
Группы удалены друг от друга
Слайд 15В результате возникают задачи
Выделить из событий потери группы
По последовательности начальных точек
групп проверить гипотезу об увеличении частоты потери данных против альтернативы о неувеличении частоты событий потери
В качестве выходного параметра рассмотрим уровень значимости критерия, при котором отвергается гипотеза
В качестве выходного параметра рассмотрим уровень значимости критерия, при котором отвергается гипотеза
Слайд 16Модель с параметрами – случайными величинами
р – уровень правдоподобие гипотезы
о ухудшении
состояния сети
состояния сети
Слайд 17Результат моделирования
Уменьшены глобальные осцилляции
Совокупная производительность увеличилась на 10.5%
Увеличена скорость передачи данных
каждым приложением
