Метрические оценки узловых мультипотоков в многопользовательской сетевой системе

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В рамках вычислительных экспериментов анализируются монопольные и предельные режимы управления многопользовательской сетью при передаче потоков по кратчайшим маршрутам. Предложены метод аппроксимации множества допустимых межузловых потоков и процедура получения многопараметрических оценок показателей функционирования системы. В предельном режиме полностью загружаются все ребра сети и достигается максимально возможный суммарный межузловой поток. В монопольном режиме распределение потоков из каждого узла осуществляется без учета остальных корреспондентов. Найденные значения позволяют определить допустимые нагрузки и удельные затраты при передаче потока. На основе рассчитанных исходящих узловых мультипотоков строится аппроксимация множества допустимых межузловых потоков. Приводятся различные способы графического представления результатов экспериментов и отображения метрических оценок. Исследуются сети с различными структурными особенностями и одинаковой суммарной пропускной способностью.

Об авторах

Ю. Е. Малашенко

Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" РАН

Email: irina-nazar@yandex.ru
Россия, Москва

И. А. Назарова

Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: irina-nazar@yandex.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Малашенко Ю.Е., Назарова И.А. Оценки распределения ресурсов в многопользовательской сети при равных межузловых нагрузках // Информатика и ее применения. 2023. Т. 17. Вып. 1. С. 21–26.
  2. Малашенко Ю.Е., Назарова И.А. Анализ загрузки многопользовательской сети при расщеплении потоков по кратчайшим маршрутам // Информатика и ее применения. 2023. Т. 17. Вып. 3. С. 19–24.
  3. Малашенко Ю.Е., Назарова И.А. Сравнительный анализ узловых мультипотоков в многопользовательской сетевой системе // Информатика и ее применения. 2024. Т. 18. Вып. 1. С. 40–45.
  4. Лотов А.В., Поспелова И.И. Многокритериальные задачи принятия решений. М.: Макс Пресс. 2008.
  5. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982.
  6. Kung H.T., Wu C.H. Content Networks: Taxonomy and New Approaches. The Internet as a Large-Scale Complex System. Oxford: Oxford University Press, 2005. P. 203–225.
  7. Yang R., Van der Mei R.D., Roubos D. et al. Resource Optimization in Distributed Real-time Multimedia Applications // Multimed. Tools Appl. 2012. V. 59. Р. 941–971.
  8. Beben A., Batalla J. M., Chai W.K., Sliwinski J. Multi-criteria Decision Algorithms for Efficient Content Delivery in Content Networks // Ann. Telecommun. 2013. V. 68. P. 153–165.
  9. Zhang H.P., Yin B.Q., Lu X.N. Modeling and Analysis for Streaming Service Systems // Internat. J. of Automation and Computing. 2014. V. 11. P. 449–458.
  10. Pathan A., Buyya R. A Taxonomy and Survey of Content Delivery Network. Technical Report GRIDS-TR-2007-4. Melbourne: University of Melbourne, 2007.
  11. Omotunde A.A., Okolie S.O., Adekunle Y.A. et al. Request-Routing for Content Delivery Networks (CDN) // Intern. J. of Advanced Research in Computer Science. 2015. V. 6. Iss. 6. P. 10–16.
  12. Waheed M.H.B., Jamil F., Qayyum A. et al. A New Efficient Architecture for Adaptive Bit-Rate Video Streaming // Sustainability. 2021. V. 13. Iss. 8. P. 4541. https://doi.org/10.3390/su13084541
  13. Vepsäläinen J. Disappearing Frameworks Explained. Ithaca: Cornell University, 2023. https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.03201
  14. Dutta N., Sarma H.K.D., Jadeja R. et al. Introduction to Information-Centric Networks // Information Centric Networks (ICN). Practical Networking. Cham: Springer, 2021.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024