МЕТОД РОЗРАХУНКУ РОЗМІРУ БУФЕРНОЇ ПАМ’ЯТІ САМОВІДНОВЛЮВАЛЬНОГО СЕГМЕНТА ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНОЇ МЕРЕЖІ

  • Oleksii Kolomiitsev
  • Alnaeri Frhat Ali
  • Inna Petrovska
Ключові слова: самовідновлення, телекомунікаційна мережа, буферна пам’ять, сегмент мережі

Анотація

У статті запропоновано підхід до розрахунку розміру буферної пам’яті самовідновлювального сегмента мережі передачі даних. Предметом дослідження є автономні сегменти телекомунікаційної мережі, які володіють властивістю самовідновлення. Об’єктом дослідження є процес формування місць у буферній пам’яті автономного сегмента, який дозволить зменшити ймовірність втрати пакетів. Наукова новизна полягає в удосконаленні методу розрахунку розміру буферної пам’яті самовідновлювального сегмента телекомунікаційної мережі при обмежених мережних ресурсах шляхом визначення мінімально необхідної кількості місць. Використані методи. Основні теоретичні положення базуються на теорії викидів випадкових процесів. Результати. Визначаються пікові викиди трафіка. Затримані пакети можуть бути передані в моменти зниження інтенсивності трафіку нижче вказаного рівня, причому допустимий час затримки визначиться з вимог часової прозорості мережі, яка гарантує встановлену якість обслуговування абонента, котрий використовує послуги відповідної служби. Висновок: запропонований підхід надає можливість розрахувати необхідний обсяг буферної пам'яті, що забезпечує підтримку необхідних значення ймовірності відмови обслуговування пакетів.

Завантаження

Дані про завантаження поки що недоступні.

Посилання

1. Shefer О.V., Alnaeri Frhat Ali. Optimum flow distribution in the network with adaptive data transfer. Electronics and Control Systems. 2020. No. 4(66). Р.45-50. DOI: https://doi.org/10.18372/1990-5548.66.15254
2. Sobieraj M., Stasiak M., Weissenberg J. Analytical model of the single threshold mechanism with hysteresis for multi-service networks. IEICE Transactions on Communications. 2012. Vol. E95.B, No. 1. Р. 120–132.
3. Kuchuk G., Kovalenko A., Komari I.E., Svyrydov A., Kharchenko V. Improving Big Data Centers Energy Efficiency: Traffic Based Model and Method / Kharchenko V., Kondratenko Y., Kacprzyk J. (eds) Green IT Engineering: Social, Business and Industrial Applications. Studies in Systems, Decision and Control. V ol 171. Cham: Springer, 2019. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-00253-4_8
4. Kurose J., Ross, K. Computer networking: a top–down approach, 7th ed. Harlow: Pearson, 2017. 864 p.
5. Kuchuk N., Mozhaiev O., Mozhaiev M., Kuchuk H. Method for calculating of R-learning traffic peakedness. 2017 4th International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications Science and Technology, PIC S and T 2017 – Proceedings. 2017. P. 359-362. DOI: https://doi.org/10.1109/INFOCOMMST.2017.8246416
6. Vapnik V. (), Estimation of Dependences based on Empirical Data, N.-Y., Berlin : Springer-Verlag, 1987. 326 p.
Опубліковано
2021-05-31
Як цитувати
Kolomiitsev Oleksii Метод розрахунку розміру буферної пам’яті самовідновлювального сегмента телекомунікаційної мережі / Oleksii Kolomiitsev, Alnaeri Frhat Ali, Inna Petrovska // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2021. – Т. 2 (64). – С. 144-147. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2021.2.144.