Cơ sở truyền số liệu. Cơ sở mạng thông tin

Cơ sở mạng thông tin
• Lý thuyết xếp hàng và ứng dụng trong mạng viễn
thông
• Kỹ thuật định tuyến và các giao thức định tuyến trong
mạng viễn thông
• Điều khiển luồng và kiểm soát tắc nghẽn trong mạng
• Kỹ thuật mô phỏng mạng và hệ thống viễn thông
Nội dung môn học
Yêu cầu đối với sinh viên
• Nhìn lại lý thuyết xác suất
• Có khả năng làm việc được với hệ điều hành và phần
mềm mô phỏng mã nguồn mở
• Dự học theo quy định
• Thực hiện bài tập lớn được giao
• Làm các bài thí nghiệm theo yêu cầu
• Trả lời câu hỏi trên lớp  có ảnh hưởng đến kết quả
học tập
Yêu cầu đối với sinh viên
• Hợp tác xây dựng bài giảng, trả lời câu hỏi kỹ thuật và
trao đổi bình luận
• Sinh viên trả lời tốt, tích cực tương tác sẽ được ghi nhớ
để cộng điểm thi và chiếu cố nếu phù hợp
Bài giảng
• Trang web môn học:
/>data-net
Tài liệu tham khảo
[ 1] John S. Carson II, Barry L. Nelson, Discrete-Event
System Simulation, Jerry Banks, Prentice Hall 1996
[ 2] Richard Blum, Network Performance Open Source Toolkit
Using Netperf, tcptrace, NIST Net, and SSFNet, Wiley
Publishing 2003

[ 3] Raj Jain, The Art of Computer Systems Performance
Analysis: Techniques for Experimental Design, Measurement,
Simulation and Modeling, John Wiley and Sons 1991
Tài liệu tham khảo
[4] Kannan Varadhan, Kevin Fall, NS Manual,
/>[ 5] />[6] Marc Greis, NS Tutorial,
/>[ 7] Eintan Altman, Tania Jiménez, NS for Beginners,
http://www-
sop.inria.fr/maestro/personnel/Eitan.Altman/COURS-
NS/n3.pdf
[ 8]
[ 9] />[ 10] />Tài liệu tham khảo
4] Kannan Varadhan, Kevin Fall, NS Manual,
/>[ 5] />[6] Marc Greis, NS Tutorial,
/>[ 7] Eintan Altman, Tania Jiménez, NS for Beginners,
http://www-
sop.inria.fr/maestro/personnel/Eitan.Altman/COURS-
NS/n3.pdf
[ 8]
[ 9] />[ 10] />Tài liệu tham khảo
[ 11] />[ 12] Kishor Shridharbhai Trivedi, Probability and Statistics
with Reliability, Queuing, and Computer Science
Applications, Wiley-Interscience, 2001
[ 13] Andrew S. Tanenbaum, Computer Networks,
Prentice-Hall, 2003
[ 14] Donald Gross, Carl M. Harris, Fundamentals of
Queueing Theory, Wiley-Interscience,1998
Đánh giá kết quả
• Bài tập lớn: 33% (điều kiện bắt buộc để được thi cuối
kỳ)

• Thi cuối kỳ: 66%
Chương 1 Các khái niệm cơ bản
Cơ sở mạng thông tin
• Khi phân tích hay tổng hợp một hệ thống thông tin, luôn
phải khảo sát các đặc tính (characteristics) và hiệu năng
hoạt động (performance)
• Characteristics?
• Performance?
• Ví dụ 1: Một nhà cung cấp dịch vụ điện thoại di động GSM
muốn mở rộng vùng phủ sóng của mình. Với các tham số
đầu vào cho trước bao gồm:
– Lưu lượng đầu vào
λ
, được tính bằng số yêu cầu kết
nối trong một đơn vị thời gian. Tham số này được khảo
sát và đo đạc thực tế tại vùng cần mở rộng.
– Thời gian trung bình của một cuộc gọi di động
µ
. Tham
số này đã biết trước dựa trên các dữ liệu thống kê của
nhà cung cấp dịch vụ.
Tổng quan
– Tải tối đa u của một trạm gốc (base
station), chính là số cuộc gọi tối đa
mà trạm gốc có thể cho phép tại
một thời điểm.
– Yêu cầu xác suất từ chối dịch vụ
tối đa p. Đây là xác suất một yêu
cầu kết nối bị từ chối do trạm gốc
không đủ tài nguyên cung cấp cho

cuộc gọi đó.
• Từ các yêu cầu đầu vào, nhà cung
cấp cần phải tính toán có bao nhiêu
trạm gốc cần phải lắp đặt mới tại
vùng đó, để xác suất từ chối dịch vụ
nhỏ hơn p.
Tổng quan
• Ví dụ 2: Mạng Ethernet có N máy tính, tổng lưu lượng
đầu vào đo được là
λ
(Mbit/s). Kênh truyền có dung
lượng là C (Mbit/s). Phải tính toán hiệu suất hoạt động
của kênh truyền (tính bằng % của lưu lượng/dung
lượng C), trễ trung bình (tính bằng s) của một gói tin
khi được truyền từ nguồn tới đích.
Tổng quan
• Thực tế, quá trình phân tích một hệ thống thực thông thường
tương đối khó khăn và tốn kém. Để khẳng định tính chất của
một hệ thống về hiệu năng hoạt động, tính kinh tế .v.v., thông
thường người ta thường sử dụng các mô hình để miêu tả các hệ
thống đó.
• Mô hình (model) là hình ảnh biểu diễn hệ thống thực một cách
đơn giản hơn, có bảo toàn một số thuộc tính kỹ thuật để nghiên
cứu, phân tích
– miêu tả các hoạt động và trạng thái của hệ thống thực
– trú trọng tới điều kiện cho trước: điều kiện khởi đầu và điều kiện bờ
• Mục đích của việc mô hình hóa là đánh giá đặc tính, từ đó cải
thiện chất lượng hoạt động của một hệ thống. Để các thí nghiệm
với mô hình cho ra kết quả chính xác và đáng tin cậy, các dữ
liệu đầu vào của mô hình phải phù hợp với hệ thống thực tế.

Tổng quan
• Mô hình hóa (modeling):
– là quá trình trừu tượng hóa và đơn giản hóa một hệ thống thực
– bỏ qua các yếu tố không quan trọng và chỉ tập trung vào một tập hợp
hữu hạn các thông số đáng chú ý được sử dụng để miêu tả hệ thống.
– cần xác định các yếu tố có thể bỏ qua và các thông số bắt buộc phải
được xem xét. Độ chính xác của một mô hình phụ thuộc rất nhiều vào
bước này.
• Có hai phương pháp mô hình hóa là mô hình giải tích và mô
hình mô phỏng.
• Phân tích (analysis): Được hiểu là quá trình tìm hiểu, khám phá
các đặc tính, chức năng của hệ thống
– đáp ứng của một hệ thống với các thông số đầu vào cho trước
– đo lường, khảo sát các tham số kỹ thuật
Các bước mô hình hóa
• Đánh giá và so sánh (evaluation and comparison):
Đặc tính của một hệ thống với các thông số đầu vào
khác nhau sẽ được kiểm tra và so sánh, thông qua đó
có thể đánh giá tính chính xác của mô hình.
• Đưa kết quả đánh giá về hệ thống thực: Các kết quả
thu được từ mô hình được đưa trở về phục vụ cho hệ
thống thực.
Mô hình hóa
Các bước mô hình hóa
• Các tham số liên quan đến thời gian:
– Thời gian hệ thống thực hiện một yêu cầu
– Thời gian đáp ứng của hệ thống.
– Thời gian một yêu cầu lưu lại trong hệ thống .v.v.
• Các tham số liên quan đến không gian:
– Độ lớn của hàng đợi hệ thống (độ lớn bộ đệm .v.v.)

– Yêu cầu về bộ nhớ cho một chương trình .v.v.
• Các tham số khác:
– Thông lượng
– Giá thành .v.v.
Các tham số đánh giá
• Trong quá trình mô hình hóa người ta chỉ giới hạn xem xét
một số thông số quan trọng của hệ thống. Vì vậy kết luận
về đặc tính hoạt động của một hệ thống nào đó bao giờ
cũng có dạng:
“Hệ thống A tốt hơn hệ thống B về mặt C”
• Việc kết luận chung chung theo kiểu “hệ thống A tốt hơn hệ
thống B” thông thường không chính xác do khi xét theo
một tiêu chuẩn đánh giá nào đó, một hệ thống có thể tối ưu
nhưng khi xét theo một tiêu chuẩn khác, hệ thống đó lại có
những nhược điểm đáng kể
Các tiêu chuẩn đánh giá
• Tham số mô hình:
– Tham số lưu lượng của yêu cầu đến một hệ thống.
– Tham số đặc trưng cho thời gian phục vụ một yêu
cầu.
– Số trạm phục vụ các yêu cầu
• Quy tắc phục vụ:
– FIFO, LIFO
– Hàng đợi có ưu tiên
Các tiêu chuẩn đánh giá
• Các tiêu chuẩn đánh giá:
– Thời gian lưu lại hệ thống trung bình của một yêu
cầu.
– Thời gian chờ đợi của một yêu cầu trong hàng đợi.
– Thông lượng của hệ thống.

– Tải của hệ thống.
Các tiêu chuẩn đánh giá
• Phương pháp phân tích toán học (mathematical
analysis) thực hiện các bước sau:
– Mô tả hình thức một hệ thống.
– Định nghĩa các mối quan hệ trong hệ thống, mô tả
chúng bằng các công thức, mô hình toán học.
– Tính toán dựa vào mô hình toán học vừa lập.
Các phương pháp đánh giá
• Phương pháp xấp xỉ (approximation method)
– Trong nhiều trường hợp, phương pháp phân tích
toán học quá phức tạp để có thể mô tả một hệ
thống. Phương pháp xấp xỉ có thể áp dụng trong
những trường hợp này.
• chia tách (decomposition)
• sử dụng biểu thức xấp xỉ
• bỏ qua các yếu tố thứ yếu
• sử dụng kết quả thực nghiệm
Các phương pháp đánh giá
• Phương pháp mô phỏng (simulative
techniques) miêu tả một quá trình xảy ra
trong thực tế thông qua các chương trình
máy tính. Mô phỏng sử dụng cở sở xác suất
thống kê để đánh giá đặc tính hoạt động của
một hệ thống từ các kết quả thu được, thí dụ
như giá trị kỳ vọng, phương sai .v.v.
• Ưu điểm của mô phỏng là việc xây dựng,
phân tích và đánh giá dễ dàng hơn so với
phương pháp toán học. Trong nhiều trường
hợp, mô phỏng là phương pháp khả thi nhất

về mặt thời gian và tài chính
Phương pháp mô phỏng